为什么要使用滤波
消除图像中的噪声成分叫作图像的平滑化或滤波操作。信号或图像的能量大部分集中在幅度谱的低频和中频段是很常见的,而在较高频段,感兴趣的信息经常被噪声淹没。因此一个能降低高频成分幅度的滤波器就能够减弱噪声的影响。
如下图,左图带有椒盐噪声,右图为使用中值滤波处理后的图片。
图像滤波的目的有两个:一是抽出对象的特征作为图像识别的特征模式;另一个是为适应图像处理的要求,消除图像数字化时所混入的噪声。
python +opencv讲解
均值滤波
含义
如图:如果我们想对红色点进行处理,则它新值等于周围N乘N个像素点的平均(包括自身)
用表达式表达:
扩展到对整个图像进行均值滤波
实现方法:
处理结果=cv2.blur(原始图像,核大小)
核大小:以(宽度,高度)的元祖
效果:使图像变模糊啦。能处理被椒盐攻击过的照片。
import cv2 a=cv2.imread('lenacolor.png')# b=cv2.blur(a,(8,8)) cv2.imshow('original',a) cv2.imshow('result',b) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
方框滤波
实现方法:函数boxFilter
处理结果=cv2.boxFilter(原始图像,目标图像深度,核大小,normalize属性)
目标图像深度: int类型的目标图像深度,-1表示与原始图像一致
核大小:(宽度,高度)元祖
normalize:是否对目标图像进行归一化处理
normalize为true 时与均值滤波一样,为false时表示任意一个点的像素为周围像素点的和,容易发生溢出超过255
normalize=1,1为true
import cv2 a=cv2.imread('lenacolor.png')# b=cv2.boxFilter(a,-1,(5,5),normalize=1) cv2.imshow('original',a) cv2.imshow('result',b) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
结果:
normalize=0,0为false
结果中只有几个点不是白色
减少核大小为(2,2)normalize=0
高斯滤波
含义:
中心点权重高,越远越低
实现方法:GaussianBlur
处理结果=cv2.GaussianBlur(原始图像src,核函数大小ksize,sigmaX)
核函数大小ksize:(N,N)必须是奇数
sigmaX:控制x方向方差,控制权重,一般取0,它自己去计算方差。y轴方差和x一致
import cv2 a=cv2.imread('lenacolor.png')# b=cv2.GaussianBlur(a,(3,3),0) cv2.imshow('original',a) cv2.imshow('result',b) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
中值滤波
使用像素点邻域附近的像素的中值代替该点的像素值。通俗点来说,在这个像素的左边找五个像素点,右边找五个像素点,将这些像素进行排序,排序过后产生一个中值,用中间大小的值,来代替该像素的值。
中值滤波可以有效的去除斑点和椒盐噪声。但是效率低,其运算时间 为均值滤波的五倍以上。
实现方法:medianBlur
目标图像=cv2.medianBlur(原始图像,intksize)
intksize:核函数,必须为奇数.
import cv2 a=cv2.imread('lenacolor.png')# b=cv2.medianBlur(a,5) cv2.imshow('original',a) cv2.imshow('result',b) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
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