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目录
OpenCV开发专栏
《OpenCV开发笔记（〇）：使用mingw530_32编译openCV3.4.1源码，搭建Qt5.9.3的openCV开发环境》
《OpenCV开发笔记（三）：OpenCV图像的概念和基本操作》
《OpenCV开发笔记（四）：OpenCV图片和视频数据的读取与存储》
《OpenCV开发笔记（五）：OpenCV读取与操作摄像头》
《OpenCV开发笔记（六）：OpenCV基础数据结构、颜色转换函数和颜色空间》
《OpenCV开发笔记（八）：OpenCV常用操作之计时、缩放、旋转、镜像》
《OpenCV开发笔记（九）：OpenCV区域图像（ROI）和整体、局部图像混合》
《OpenCV开发笔记（十）：OpenCV图像颜色通道分离和图像颜色多通道混合》
《OpenCV开发笔记（十一）：OpenCV编译支持Gpu(cuda) 加速开发之win-qt-mingw32编译》
《OpenCV开发笔记（十二）：OpenCV编译支持Gpu(cuda) 加速开发之win-qt-msvc2015编译(opencv3.4.0、cuda9.0、VS2015)》
《OpenCV开发笔记（十三）：OpenCV图像对比度、亮度的调整》
《OpenCV开发笔记（十四）：算法基础之线性滤波-方框滤波》
《OpenCV开发笔记（十五）：算法基础之线性滤波-均值滤波》
《OpenCV开发笔记（十六）：算法基础之线性滤波-高斯滤波》
《OpenCV开发笔记（十七）：算法基础之线性滤波对比-方框、均值、高斯滤波》
《OpenCV开发笔记（十八）：算法基础之非线性滤波-中值滤波》：待发布
《OpenCV开发笔记（十九）：算法基础之非线性滤波-双边滤波》：待发布
《OpenCV开发笔记（二十）：算法基础之形态学滤波-腐蚀》：待发布
《OpenCV开发笔记（二十一）：算法基础之形态学滤波-膨胀》：待发布
《OpenCV开发笔记（二十二）：图像锐化》：待发布
《OpenCV开发笔记（二十三）：图像污点修复》：待发布
《OpenCV开发笔记（二十四）：旋转文本图像矫正》：待发布
持续补充中…
OpenCV开发笔记（十七）：算法基础之线性滤波对比-方框、均值、高斯滤波
前言
前几篇已经详细研究三种线性滤波，但是对于线性滤波如何选择，还是需要多种图片尝试。
三种线性滤波器比较
| 滤波器类型 |
基本原理 |
特点 |
| 方框滤波 |
使用模板内的像素进行卷积 |
|
| 均值滤波 |
使用模板内所有像素的平均值代替模板中心像素灰度值，均值滤波是方框滤波的一种特殊形式 |
易收到噪声的干扰，不能完全消除噪声，只能相对减弱噪声 |
| 高斯滤波 |
高斯滤波是将输入数组的每一个像素点与高斯内核进行卷积运算。对图像邻域内像素进行平滑时，邻域内不同位置的像素被赋予不同的权值 |
对图像进行平滑的同时，同时能够更多的保留图像的总体灰度分布特征 |
椒盐噪声
椒盐噪声也称为脉冲噪声，是图像中经常见到的一种噪声，它是一种随机出现的白点或者黑点，可能是亮的区域有黑色像素或是在暗的区域有白色像素（或是两者皆有）。椒盐噪声的成因可能是影像讯号受到突如其来的强烈干扰而产生、类比数位转换器或位元传输错误等。例如失效的感应器导致像素值为最小值，饱和的感应器导致像素值为最大值。
脉冲噪声
脉冲噪声（pulse noise）在通信中出现的离散型噪声的统称。它由时间上无规则出现的突发性干扰组成。
脉冲噪声（impulsive noise）是非连续的，由持续时间短和幅度大的不规则脉冲或噪声尖峰组成。产生脉冲噪声的原因多种多样，其中包括电磁干扰以及通信系统的故障和缺陷，也可能在通信系统的电气开关和继电器改变状态时产生。
脉冲噪声对模拟数据一般仅是小麻烦。但在数字式数据通信中，脉冲噪声是出错的主要原因。
脉冲噪声，它的持续时间小于1秒、噪声强度峰值比其均方根值大于10dB，而重复频率又小于10Hz的间断性噪声。
脉冲噪声：突然爆发又很快消失，举个例子：持续时间≤0.5s，间隔时间>1s，声压有效值变化≥40dB（A）的噪声。
（补充：针对噪声，后续会专门写文章对其进行综合分析并进行处理，总结并归纳特点和处理方式还有对应的Demo演示）
Demo演示
分别加载了5不同类型的图做线性滤波，其实差距看起来不是很大，有小点点的可能滤波效果会比较好，但是笔者眼拙没看出很大的区别，但是对于突兀的噪点（椒盐噪点）确实是效果还不错，先滤波然后再锐化，应该就能去掉椒盐噪点。
Demo源码
-
void OpenCVManager::testBoxAndBlurAndGaussianBlurFilter()
-
{
-
QString fileName1 =
"E:/qtProject/openCVDemo/openCVDemo/modules/openCVManager/images/1.jpg";
-
cv::Mat srcMat = cv::imread(fileName1.toStdString());
-
-
cv::String windowName = _windowTitle.toStdString();
-
cvui::init(windowName);
-
-
cv::resize(srcMat, srcMat, cv::Size(
400,
300));
-
-
qDebug() << __FILE__ <<__LINE__ << srcMat.rows << srcMat.cols;
-
if(!srcMat.data)
-
{
-
qDebug() << __FILE__ << __LINE__
-
<<
"Failed to load image:" << fileName1;
-
return;
-
}
-
-
cv::Mat dstMat;
-
dstMat = cv::Mat::zeros(srcMat.size(), srcMat.type());
-
cv::Mat windowMat = cv::Mat(cv::Size(srcMat.cols *
3, srcMat.rows *
3),
-
srcMat.type());
-
bool isBoxFilter =
true;
-
int ksize =
3;
// 核心大小
-
int anchor =
-1;
// 锚点, 正数的时候必须小于核心大小，即：-1 <= anchor < ksize
-
int ksize2 =
3;
// 核心大小
-
int anchor2 =
-1;
// 锚点, 正数的时候必须小于核心大小，即：-1 <= anchor < ksize
-
int ksize3 =
3;
// 核心大小
-
int sigmaX =
0;
// x方向的标准偏差
-
int sigmaY =
0;
// y方向的标准偏差
-
while(
true)
-
{
-
windowMat = cv::Scalar(
0,
0,
0);
-
cvui::window(windowMat, dstMat.cols, dstMat.rows *
0, dstMat.cols, dstMat.rows,
"boxFilter settings");
-
cvui::window(windowMat, dstMat.cols, dstMat.rows *
1, dstMat.cols, dstMat.rows,
"blurFilter settings");
-
cvui::window(windowMat, dstMat.cols, dstMat.rows *
2, dstMat.cols, dstMat.rows,
"gaussianBlurFilter settings");
-
{
-
// 原图先copy到左边
-
cv::Mat leftMat = windowMat(cv::Range(
0, srcMat.rows),
-
cv::Range(
0, srcMat.cols));
-
cv::addWeighted(leftMat,
0.0f, srcMat,
1.0f,
0.0f, leftMat);
-
// 中间为调整方框滤波参数的相关设置
-
// 是否方框滤波
-
cvui::checkbox(windowMat,
500,
60,
"boxFilter", &isBoxFilter);
-
cvui::
printf(windowMat,
500,
120,
"ksize");
-
cvui::trackbar(windowMat,
500,
130,
200, &ksize,
1,
10);
-
if(anchor >= ksize)
-
{
-
anchor = ksize -
1;
-
}
-
cvui::
printf(windowMat,
500,
180,
"anchor");
-
cvui::trackbar(windowMat,
500,
190,
200, &anchor,
-1, ksize
-1);
-
-
// 方框滤波
-
cv::boxFilter(srcMat,
-
dstMat,
-
-1,
-
cv::Size(ksize, ksize),
-
cv::Point(anchor, anchor),
-
isBoxFilter);
-
-
// 效果图copy到右边
-
// 注意：rang从位置1到位置2，不是位置1+宽度
-
cv::Mat rightMat = windowMat(cv::Range(
0, srcMat.rows),
-
cv::Range(srcMat.cols *
2, srcMat.cols *
3));
-
cv::addWeighted(rightMat,
0.0f, dstMat,
1.0f,
0.0f, rightMat);
-
}
-
{
-
// 原图先copy到左边
-
cv::Mat leftMat = windowMat(cv::Range(srcMat.rows *
1, srcMat.rows *
2),
-
cv::Range(
0, srcMat.cols));
-
cv::addWeighted(leftMat,
0.0f, srcMat,
1.0f,
0.0f, leftMat);
-
// 中间为调整滤波参数的相关设置
-
cvui::
printf(windowMat,
500,
100 +
300,
"ksize");
-
cvui::trackbar(windowMat,
500,
110 +
300,
200, &ksize2,
1,
10);
-
if(anchor2 >= ksize2)
-
{
-
anchor2 = ksize2 -
1;
-
}
-
cvui::
printf(windowMat,
500,
160 +
300,
"anchor");
-
cvui::trackbar(windowMat,
500,
170 +
300,
200, &anchor2,
-1, ksize2
-1);
-
-
// 均值滤波：方框滤波比均值滤波多了颜色深度的参数
-
cv::blur(srcMat,
-
dstMat,
-
cv::Size(ksize2, ksize2),
-
cv::Point(anchor2, anchor2));
-
-
// 效果图copy到右边
-
// 注意：rang从位置1到位置2，不是位置1+宽度
-
cv::Mat rightMat = windowMat(cv::Range(srcMat.rows *
1, srcMat.rows *
2),
-
cv::Range(srcMat.cols *
2, srcMat.cols *
3));
-
cv::addWeighted(rightMat,
0.0f, dstMat,
1.0f,
0.0f, rightMat);
-
}
-
{
-
// 原图先copy到左边
-
cv::Mat leftMat = windowMat(cv::Range(srcMat.rows *
2, srcMat.rows *
3),
-
cv::Range(
0, srcMat.cols));
-
cv::addWeighted(leftMat,
0.0f, srcMat,
1.0f,
0.0f, leftMat);
-
// 中间为调整滤波参数的相关设置
-
cvui::
printf(windowMat,
500,
60 +
600,
"ksize = size * 2 + 1");
-
cvui::trackbar(windowMat,
500,
70 +
600,
200, &ksize3,
0,
10);
-
-
cvui::
printf(windowMat,
500,
120 +
600,
"sigmaX");
-
cvui::trackbar(windowMat,
500,
130 +
600,
200, &sigmaX,
0,
100);
-
-
cvui::
printf(windowMat,
500,
180 +
600,
"sigmaY");
-
cvui::trackbar(windowMat,
500,
190 +
600,
200, &sigmaY,
0,
100);
-
-
// 高斯滤波
-
cv::GaussianBlur(srcMat, dstMat, cv::Size(ksize *
2 +
1, ksize *
2 +
1), sigmaX /
10.f, sigmaY /
10.f);
-
-
// 效果图copy到右边
-
// 注意：rang从位置1到位置2，不是位置1+宽度
-
cv::Mat rightMat = windowMat(cv::Range(srcMat.rows *
2, srcMat.rows *
3),
-
cv::Range(srcMat.cols *
2, srcMat.cols *
3));
-
cv::addWeighted(rightMat,
0.0f, dstMat,
1.0f,
0.0f, rightMat);
-
}
-
// 更新
-
cvui::update();
-
// 显示
-
cv::imshow(windowName, windowMat);
-
// esc键退出
-
if(cv::waitKey(
25) ==
27)
-
{
-
break;
-
}
-
}
-
}
工程模板：对应版本号v1.12.0
对应版本号v1.12.0
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