6.3中值滤波

本文主要是介绍6.3中值滤波，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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实验原理

示例代码1

运行结果1

示例代码2

运行结果2

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实验原理

中值滤波（Median Filtering）是一种非线性滤波技术，常用于图像处理中去除噪声，特别是在保留边缘的同时减少椒盐噪声（salt-and-pepper noise）。OpenCV中的cv::medianBlur函数可以实现中值滤波。

函数原型

void medianBlur( InputArray src, OutputArray dst, int ksize );参数说明
•src：输入图像。
•dst：输出图像，与输入图像具有相同的大小和类型。
•ksize：卷积核大小，通常是一个奇数，如3、5、7等。

工作原理
中值滤波器的工作方式是通过一个窗口即卷积核（Kernel）（通常为奇数大小，比如3×3, 5×5等）在图像上滑动，对该像素点及其邻域内的窗口内的所有像素值进行排序，然后用中位数来代替窗口中心的像素值。这样做的好处是不会像简单的平均滤波那样模糊边缘，因为中值滤波能够有效地抑制孤立的噪声点，而对图像的整体结构影响较小。

优点

1. 去噪能力强：特别适合去除椒盐噪声。

2. 边缘保持：由于中值滤波是非线性滤波，它在平滑图像的同时能较好地保持图像的边缘。

不足

1. 计算复杂度较高：相对于线性滤波器（如均值滤波或高斯滤波），中值滤波涉及排序操作，因此计算量较大。

2. 不适合去除高斯噪声：对于高斯噪声，高斯滤波可能更为合适。

示例代码1

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>int main(int argc, char** argv)
{if (argc != 2){std::cout << "Usage: " << argv[0] << " <image_path>" << std::endl;return -1;}// 读取图像cv::Mat src = cv::imread(argv[1], cv::IMREAD_COLOR);if (src.empty()){std::cout << "Error opening image" << std::endl;return -1;}// 创建输出图像cv::Mat dst;// 定义卷积核大小int kernelSize = 5; // 卷积核大小，必须是奇数// 应用中值滤波cv::medianBlur(src, dst, kernelSize);// 显示结果cv::namedWindow("Original Image", cv::WINDOW_NORMAL);cv::imshow("Original Image", src);cv::namedWindow("Median Blurred Image", cv::WINDOW_NORMAL);cv::imshow("Median Blurred Image", dst);cv::waitKey(0);return 0;
}
代码解释
1. 读取图像：使用cv::imread读取输入图像，并确保它是彩色图像。
2. 创建输出图像：创建一个新的cv::Mat对象来存储模糊后的结果。
3. 定义卷积核大小：定义一个奇数大小的卷积核，如5x5。
4. 应用中值滤波：使用cv::medianBlur函数对图像进行中值滤波。
5. 显示结果：使用cv::imshow函数显示原始图像和中值模糊后的图像，并等待用户按键退出。

运行结果1

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核大小的选择

卷积核的大小（ksize）决定了滤波器的效果。较大的核可以产生更强烈的平滑效果，但可能会丢失更多的细节；较小的核则可以保留更多细节，但平滑效果较弱。通常情况下，ksize应该是一个奇数，以确保卷积核覆盖中心像素点。

总结

中值滤波是一种有效的图像去噪技术，尤其适用于去除椒盐噪声。通过使用cv::medianBlur函数，可以轻松地在OpenCV中实现中值滤波。选择合适的卷积核大小可以控制滤波器的效果，较大的核可以产生更强烈的平滑效果，但可能会丢失更多的细节；较小的核则可以保留更多细节，但平滑效果较弱。

示例代码2

// test.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。
//#include "pch.h"
#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
//#pragma comment(lib, "opencv_world450d.lib")  //引用引入库 using namespace cv;
int main()
{// 载入原图Mat image = imread("03.png");//创建窗口namedWindow("中值滤波【原图】",WINDOW_NORMAL);namedWindow("中值滤波【效果图】", WINDOW_NORMAL);//显示原图imshow("中值滤波【原图】", image);//进行中值滤波操作Mat out;medianBlur(image, out, 5);//输入，输出，7通道//显示效果图imshow("中值滤波【效果图】", out);waitKey(0);
}

运行结果2

这篇关于6.3中值滤波的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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