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96SEO 2026-02-19 23:28 12
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图像平滑处理可以用来压制、弱化或消除图像中的细节、突变、边缘和噪声。
但最常见的是用来减少图像上的噪声或者失真。
降低图像分辨率时平滑处理是很重要的。
下面是常用的一些滤波器
个像素值的均值来代替当前像素值。
边界点的处理可以扩展当前图像的周围像素点padding.
特别注意核数尽量选奇数不选偶数原因是当核大小为奇数时能够明确地定义一个中心像素。
这样在计算平均值时更容易确定以哪个像素为中心进行周边像素值的平均计算。
当边界像素周围的像素数量不足
个为了能够对边界像素也进行均值滤波计算就通过在图像的四周添加额外的像素即
0、图像边缘像素的重复值或者通过其他特定的算法计算得到的值从而使得边界像素也能像内部像素一样进行完整的
dstcv2.blur(src,ksize,anchor,borderType)dst是返回值src是需要处理的图像kszie是滤波核(卷积核)的大小anchor是锚点默认值是-1-1一般无需更改borderType是边界样式一般无需更改一般情况下使用dstcv2.blur(src,ksize)即可blur_1
会使图像变得比较模糊因为它对所有像素一视同仁丢失了图像的细节和边缘信息。
方框滤波是指用当前像素点周围nxn个像素值的和来代替当前像素值。
dstcv2.boxFiltersrc,ddepth,ksize,anchor,normalize,borderType式中●
ddepth是处理结果图像的图像深度一般使用-1表示与原始图像使用相同的图像深度。
●
是滤波核的大小。
滤波核大小是指在滤波处理过程中所选择的邻域图像的高
表示在滤波时是否进行归一化。
1.当值为True时归一化用邻域像素值的和除以面积。
效果相同。
2.当值为False时不归一化直接使用邻域像素值的和。
和255时使用255boxFilter_1
cv2.boxFilter(noise,-1,(3,3),normalize
cv2.imshow(boxFilter_1,boxFilter_1)
cv2.boxFilter(noise,-1,(3,3),normalize
cv2.imshow(boxFilter_2,boxFilter_2)
计算相对简单速度较快。
对于一些平滑程度要求不高的情况可以快速达到一定的平滑效果。
255出现异常的结果。
与均值滤波类似可能会使图像变得模糊丢失部分细节。
使用高斯函数来确定滤波核中每个像素的权重。
离中心像素越近权重越大离中心像素越远权重越小。
再对滤波核覆盖区域内的像素进行加权平均得到中心像素的新值。
ksize:滤波器的大小它是一个元组表示在水平和垂直方向上的像素数量。
例如(5,
sigmaX和sigmaY:分别表示在X轴和Y轴方向上的标准差。
这些值与滤波器大小相同。
默认情况下它们都等于0,这意味着没有高斯模糊。
dst:输出图像通常是一个NumPy数组。
如果为None,则会创建一个新的数组来存储结果。
GaussianB
cv2.GaussianBlur(noise,(3,3),1)
cv2.imshow(GaussianBlur_k3_s1,GaussianB)
cv2.GaussianBlur(noise,(3,3),2)
cv2.imshow(GaussianBlur_k3_s2,GaussianB)
cv2.GaussianBlur(noise,(5,5),1)
cv2.imshow(GaussianBlur_k5_s1,GaussianB)
相比均值滤波能更好地保留图像的边缘和细节因为其权重分配更符合图像的特征。
对高斯噪声有较好的抑制效果。
会取当前像素点及其周围临近像素点一共有奇数个像素点的像素值将这些像素值从小到大排序然后将位于中间位置的像素值作为当前像素点的像素值。
ksize:滤波器的大小它是一个整数表示在水平和垂直方向上的像素数量。
例如5表示一个5x5的滤波器。
dst:输出图像通常是一个NumPy数组。
如果为None,则会创建一个新的数组来存储结果。
medianB
cv2.imshow(medianBlur_k3,medianB)
cv2.imshow(medianBlur_k5,medianB)
对椒盐噪声有非常好的去除效果。
能够在去除噪声的同时较好地保护图像的边缘信息。
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