什么是图像平滑处理?
图像平滑处理（Image
Smoothing）是一种图像处理技术，旨在减少图像中的噪声、去除细节并平滑图像的过渡部分。这种处理常用于预处理图像，以便在后续图像处理任务中获得更好的结果。
常用的图像平滑处理方法包括：
均值滤波（Mean Filtering）：用图像中像素周围区域的平均值来代替每个像素的值，从而平滑图像。均值滤波对去除高斯噪声等简单噪声类型效果较好。
高斯滤波（Gaussian Filtering）：使用高斯核来对图像进行滤波，高斯滤波在平滑图像的同时能够较好地保留图像的边缘信息。
中值滤波（Median Filtering）：用像素周围区域像素值的中值来代替每个像素的值，适用于去除椒盐噪声等脉冲型噪声。
双边滤波（Bilateral Filtering）：结合空间域和灰度值域的信息，能够保持图像的边缘特征，同时对图像进行平滑处理。
图像平滑处理应用场景
图像平滑处理在图像处理中有广泛的应用场景，主要用于去除图像中的噪声、减少细节、平滑图像的过渡部分，从而提升后续图像处理任务的效果。
以下是图像平滑处理的一些常见应用场景：
去噪声：图像中可能存在不同类型的噪声，如高斯噪声、椒盐噪声等。使用图像平滑处理方法可以有效地减少这些噪声，提高图像质量。
在尽量保留图像原有信息的情况下，过滤掉图像内部的噪声，这一过程称为对图像的平滑
处理，所得的图像称为平滑图像。例如，下图是含有噪声的图像，在图像内存在噪声信息，
我们通常会通过图像平滑处理等方式去除这些噪声信息。
通过图像平滑处理，可以有效地过滤掉图像内的噪声信息。再看下面得图 所示是对上面图 进行图像平滑处理的结果，可以看到原有图像内含有的噪声信息被有效地过滤掉了。
图像降噪：在低光条件下或者高ISO值下拍摄的图像可能会有较多的噪点。通过图像平滑处理，可以降低噪点的影响，使图像看起来更加干净和清晰。
图像模糊：在某些情况下，我们可能希望减少图像中的细节，使图像变得模糊，以达到某种特定的效果。图像平滑处理可以实现这个目标。
图像缩放：当对图像进行缩放操作时，可能会引入锯齿效应或马赛克现象。通过图像平滑处理，可以减少这些不平滑的现象，得到更平滑的缩放图像。
边缘检测：在进行边缘检测等图像处理任务时，图像平滑处理可以帮助去除细节，使边缘更加清晰和明显。
目标检测和识别：在某些情况下，图像中的细节和噪声可能会干扰目标检测和识别算法。通过图像平滑处理，可以消除这些干扰，提高目标检测和识别的准确性。
总的来说，图像平滑处理是图像预处理的重要步骤，它能够改善图像质量、减少噪声和细节，为后续图像处理任务提供更好的输入。不过需要注意，过度的平滑处理可能会导致图像失真和信息丢失，因此在应用图像平滑处理时需要权衡处理效果和影响。
均值滤波
定义:
均值滤波是指用当前像素点周围 N·N 个像素值的均值来代替当前像素值。使用该方法遍历处理图像内的每一个像素点，即可完成整幅图像的均值滤波。
例如，希望对图 下图 中位于第 5 行第 5 列的像素点进行均值滤波。
在进行均值滤波时，首先要考虑需要对周围多少个像素点取平均值。通常情况下，我们会
以当前像素点为中心，对行数和列数相等的一块区域内的所有像素点的像素值求平均。例如，
在上图 中，可以以当前 226 像素点为中心，对周围 3×3 区域内所有像素点的像素值求平均，也可以对周围 5×5 区域内所有像素点的像素值求平均。
当前像素点的位置为第 5 行第 5 列，我们对其周围 5×5 区域内的像素值求平均，计算方法为：
新值=[(197+25+106+156+159)+
(149+40+107+5+71)+
(163+198+226+223+156)+
(222+37+68+193+157)+
(42+72+250+41+75)]/25
=126
计算完成后得到 126，我们将 126 作为当前像素点均值滤波后的像素值。我们针对上图 中的每一个像素点计算其周围 5×5 区域内的像素值均值，并将其作为当前像素点的新值，即可
得到当前图像的均值滤波结果。
当然，图像的边界点并不存在 5×5 邻域区域。例如，左上角第 1 行第 1 列上的像素点，其像素值为 23，如果以其为中心点取周围 5×5 邻域，则 5×5 邻域中的部分区域位于图像外部。
图像外部是没有像素点和像素值的，显然是无法计算该点的 5×5 邻域均值的。
针对边缘像素点，可以只取图像内存在的周围邻域点的像素值均值。
如图 7-8 所示，计算
左上角的均值滤波结果时，仅取图中灰色背景的 3×3 邻域内的像素值的平均值。
在图 7-8 中，对于左上角（第 1 行第 1 列）的像素点，我们取第 1~3 列与第 1~3 行交汇处
所包含的 3×3 邻域内的像素点的像素值均值。因此，当前像素点的均值滤波计算方法为：
新值=[(23+158+140)+
(238+0+67)+
(199+197+25)]/9
=116
计算完成后得到 116，将该值作为该点的滤波结果即可
除此以外，还可以扩展当前图像的周围像素点。例如，将当前 9×7 大小的图像扩展为 13×11大小的图像，如图 7-9 所示。
完成图像边缘扩展后，可以在新增的行列内填充不同的像素值。在此基础上，再针对 9×7的原始图像计算其 5×5 邻域内像素点的像素值均值。OpenCV 提供了多种边界处理方式，我们可以根据实际需要选用不同的边界处理模式。
针对图像中第 5 行第 5 列的像素点，其运算过程相当于与一个内部值都是 1/25 的 5×5 矩阵进行相乘计算，从而得到均值滤波的结果 126，其对应的关系如图 7-10 所示
根据上述运算，针对每一个像素点，都是与一个内部值均为 1/25 的 5×5 矩阵相乘，得到均值滤波的计算结果，如图 7-11 所示。
将使用的 5×5 矩阵一般化，可以得到如图 7-12 所示的结果。
OpenCV 中，图 7-12 右侧的矩阵被称为卷积核，其一般形式为：
式中，M 和 N 分别对应高度和宽度。一般情况下，M 和 N 是相等的，例如比较常用的 3×3、5×5、
7×7 等。如果 M 和 N 的值越大，参与运算的像素点数量就越多，图像失真越严重。
函数语法
OpenCV 中，实现均值滤波的函数是 cv2.blur()，其语法格式为：
dst = cv2.blur( src, ksize, anchor, borderType )
式中：
dst 是返回值，表示进行均值滤波后得到的处理结果。
src 是需要处理的图像，即原始图像。它可以有任意数量的通道，并能对各个通道独立处理。图像深度应该是 CV_8U、CV_16U、CV_16S、CV_32F 或者 CV_64F 中的一种。
ksize 是滤波核的大小。滤波核大小是指在均值处理过程中，其邻域图像的高度和宽度。
例如，其值可以为(5, 5)，表示以 5×5 大小的邻域均值作为图像均值滤波处理的结果，
如下式所示。
anchor 是锚点，其默认值是(-1, -1)，表示当前计算均值的点位于核的中心点位置。该 值使用默认值即可，在特殊情况下可以指定不同的点作为锚点。
borderType 是边界样式 ，该值决定了以何种方式处理边界，其值如表 7-1 所示。一般情
况下不需要考虑该值的取值，直接采用默认值即可。
通常情况下，使用均值滤波函数时，对于锚点 anchor 和边界样式 borderType，直接采用其
默认值即可。因此，函数 cv2.blur()的一般形式为：
dst = cv2.blur( src, ksize,)
实验: 读取一幅噪声图像，使用函数 cv2.blur()对图像进行均值滤波处理，得到去噪图像，并显示原始图像和去噪图像
实验原图
import cv2
o=cv2.imread("lenaNoise.png") #读取待处理图像
#使用 blur 函数处理图像
r=cv2.blur(o,(5,5))
cv2.imshow("original",o)
cv2.imshow("result",r)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
运行上述程序后，会分别显示噪声图像（左图）和去噪图像（右图）
实验2:针对噪声图像，使用不同大小的卷积核对其进行均值滤波，并显示均值滤波的情况。
调整设置函数 cv2.blur()中的 ksize 参数,示例代码如下
代码如下:
import cv2
o=cv2.imread("lenaNoise.png") #读取待处理图像
#使用 blur 函数处理图像
r3=cv2.blur(o,(3,3))
r5=cv2.blur(o,(5,5))
r7=cv2.blur(o,(7,7))
cv2.imshow("original",o)
cv2.imshow("result3",r3)
cv2.imshow("result5",r5)
cv2.imshow("result7",r7)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
从结果图中可以看出,卷积核越来,图片会越模糊.