opencv-33 图像平滑处理-中值滤波cv2.medianBlur()

中值滤波是一种常见的图像处理滤波技术,用于去除图像中的噪声。它的原理是用一个滑动窗口(也称为卷积核)在图像上移动,对窗口中的像素值进行排序,然后用窗口中像素值的中值来替换中心像素的值。这样,中值滤波可以有效地消除图像中的椒盐噪声、激光斑点等离群值。

中值滤波与前面介绍的滤波方式不同,不再采用加权求均值的方式计算滤波结果。它用邻域内所有像素值的中间值来替代当前像素点的像素值。

基本原理

中值滤波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。

例如,针对图 7-27 中第 4 行第 4 列的像素点,计算它的中值滤波值。

将其邻域设置为 3×3 大小,对其 3×3 邻域内像素点的像素值进行排序(升序降序均可),

按升序排序后得到序列值为:[66,78,90,91,93,94,95,97,101]。在该序列中,处于中心位置(也叫中心点或中值点)的值是"93",因此用该值替换原来的像素值 78,作为当前点的新像素值,

处理结果如图 7-28 所示。

函数语法

在 OpenCV 中,实现中值滤波的函数是 cv2.medianBlur(),其语法格式如下:

dst = cv2.medianBlur( src, ksize)

式中:
 dst 是返回值,表示进行中值滤波后得到的处理结果

 src 是需要处理的图像,即源图像 。它能够有任意数量的通道,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。**滤波核大小是指在滤波处理过程中其邻域图像的高度和宽度。

需要注意,核大小必须是比 1 大的奇数,比如 3、5、7 等

实验:针对噪声图像,对其进行中值滤波,显示滤波的结果

代码如下:

复制代码
import cv2
o=cv2.imread("lenaNoise.png")
r=cv2.medianBlur(o,3)
cv2.imshow("original",o)
cv2.imshow("result",r)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

运行结果:

其中左图是原始图像,右图是中值滤波后的处理结果图像。

从图中可以看到,由于没有进行均值处理,中值滤波不存在均值滤波等滤波方式带来的细节模糊问题。

在中值滤波处理中,噪声成分很难被选上,所以可以在几乎不影响原有图像的情况下去除全部噪声。但是由于需要进行排序等操作,中值滤波需要的运算量较大。

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