今天给各位分享c++opencv中值滤波的知识，其中也会对opencv 中值滤波进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
- 1、openCV:图像的平滑去噪
- 2、图片处理-opencv-2.图像平滑
- 3、中值滤波
- 4、Python从0到1丨带你认识图像平滑的三种线性滤波
- 5、OpenCV中cvSmooth都有哪些用法?还有它的参数都是什么?
openCV:图像的平滑去噪
1、图像平滑是要突出图像的低频成分、主干部分或抑制图像噪声和干扰高频成分的图像处理方法，目的是使图像亮度平缓渐变，减小突变梯度，改善图像质量。字面意思就是让图像上颜 灰度变化更光滑。我们也称图像平滑为图像模糊，因为在平滑的时候，也失去了尖锐的特点。
2、图像平滑是一种区域增强的算法，平滑算法有邻域平均法、中值滤波、边界保持类滤波等。在图像产生、传输和复制过程中，常常会因为多方面原因而被噪声干扰或出现数据丢失，降低了图像的质量（某一像素，如果它与周围像素点相比有明显的不同，则该点被噪声所感染）。
3、平滑处理的用途：常见是用来 减少图像上的噪点或失真 。在涉及到降低图像分辨率时，平滑处理是很好用的方法。 图像滤波：尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。 消除图像中的噪声成分叫做图像的平滑化或滤波操作。
4、傅里叶变换可以应用于图像处理中，经过对图像进行变换得到其频谱图。从谱频图里频率高低来表征图像中灰度变化剧烈程度。图像中的边缘信号和噪声信号往往是高频信号，而图像变化频繁的图像轮廓及背景等信号往往是低频信号。这时可以有针对性的对图像进行相关操作，例如图像除噪、图像增强和锐化等。
5、貌似是椒盐噪声，可以用中值滤波去噪吧。噪声有好多种，椒盐噪声，高斯噪声等等。opencv有多种方法来去噪。通过调用opencv的cvsmooth函数可以设置去噪的方法，有中值滤波，均值滤波，高斯滤波等等。
6、这个在《学习opencv》第九章有详细介绍，你无非是想用帧差法提取手型嘛，其实你背景如果建模建的好，连通域等噪声会少很多。如果你不想那么麻烦，使用中值滤波和形态学处理（先腐蚀再膨胀）也可以有不错的提高。
图片处理-opencv-2.图像平滑
首先，让我们理解图像阈值的作用，它是一种将图像二值化的基础方法。通过设置一个阈值，OpenCV可以将图像中的像素值分为两个类别：高于阈值的被视为前景（如物体），低于阈值的视为背景。这对于边缘检测和物体分割至关重要。平滑滤波 平滑滤波是图像处理中的常用技术，它可以减少图像噪声，使细节更加柔和。
图像增强是对图像进行处理，使其比原始图像更适合于特定的应用，它需要与实际应用相结合。对于图像的某些特征如边缘、轮廓、对比度等，图像增强是进行强调或锐化，以便于显示、观察或进一步分析与处理。
均值滤波：平滑中的基础均值滤波是最基础的图像平滑方法，通过计算像素周围邻居的平均值来替代中心像素，OpenCV的cvblur()函数便能轻松实现。虽然简单，但较大的内核可能导致边缘模糊，需谨慎选择合适的内核大小，如3x3或5x5，以保持细节和清晰度的平衡。
图像平滑技术在OpenCV库中的应用 图像平滑技术是图像处理中的一种基本技术，其主要目的是减少图像中的噪声和细节，使图像看起来更加平滑。OpenCV库提供了一些常用的平滑技术，包括均值滤波器、中值滤波器、高斯滤波器、双边滤波器和同态滤波器。
中值滤波
均值滤波和中值滤波属于空域图像增强的处理方法，均值滤波去麻点，中值滤波保边缘。要进行均值滤波首先要生成一个3x3矩阵。算法运算窗口一般采用奇数点的邻域来计算中值，最常用的窗口有3X3和5X5模型。通过2个或者3个RAM的存储来实现3X3像素窗口。通过2个或者3个FIFO的存储来实现3X3像素窗口。
中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值。中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替。
在去除椒盐噪声方面均值滤波会模糊图像，并且去除效果较差。相比之下，中值滤波能够较好地去除椒盐噪声。中值滤波器在图像上，对待处理的像素给定一个模板，该模板包括了其周围的邻近像素。取模板中排在中间位置上的像素的灰度值替代待处理像素的值，就可以达到滤除噪声的目的。
Python从0到1丨带你认识图像平滑的三种线性滤波
均值滤波：平滑中的基础均值滤波是最基础的图像平滑方法，通过计算像素周围邻居的平均值来替代中心像素，OpenCV的cvblur()函数便能轻松实现。虽然简单，但较大的内核可能导致边缘模糊，需谨慎选择合适的内核大小，如3x3或5x5，以保持细节和清晰度的平衡。
邻域平滑滤波原理邻域平均法[2]是一种利用Box模版对图像进行模版操作（卷积运算）的图像平滑方法，所谓Box模版是指模版中所有系数都取相同值的模版，常用的3×3和5×5模版如下：邻域平均法的数学含义是：（式4-1）式中：x，y=0，1，…，N-1；S是以（x，y）为中心的邻域的集合，M是S内的点数。
滤波器：一个包含加权系数的窗口，利用滤波器平滑处理图像时，把这个窗口放在图像上，透过这个窗口来看我们得到的图像。 线性滤波器：用于剔除输入信号中不想要的频率或者从许多频率中选择一个想要的频率。
OpenCV中cvSmooth都有哪些用法?还有它的参数都是什么?
1、cvSmooth函数的作用是对图象做各种方法的图象平滑。其中，srcarr为输入图象；dstarr为输出图象；param1为平滑操作的第一个参数；param2为平滑操作的第二个参数（如果param2值为0，则表示它被设为param1）；param3是对应高斯参数的标准差。
2、mask可以看成是一个图像数组（iplimage*)，一般是八位的灰度图，如果某个函数参数可以传一个mask的话，代表只对mask图片中非零（非黑 ）部分对应的像素作处理。
3、int smoothtype=CV_GAUSSIAN，int param1=3， int param2=0， double param3=0 )；src 输入图像.dst 输出图像.smoothtype CV_BLUR_NO_SCALE (简单不带尺度变换的模糊) - 对每个象素的 param1×param2 领域求和。如果邻域大小是变化的，可以事先利用函数 cvIntegral 计算积分图像。
4、方法一：在opencv的安装文件夹中找到 与头文件名字对应的.C 或 .CPP 文件，然后在对函数进行查找。但不是所用函数都是这样的。例如cvSmooth函数，单击“转到定义”后，其跳转到imgproc_c.h中。通过找到imgproc.c或者imgproc.cpp都没有找到 cvSmooth函数。
5、三份源码分别是：opencv中的cvfilter.cpp autopano-sift-c中的GaussianConvolution.c GIMP中的blur-gauss.c和unsharp-mask.c 在图像处理中，高斯滤波一般有两种实现方式，一是用离散化窗口滑窗卷积，另一种通过傅里叶变换。
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