Atitit 图像处理 平滑 也称 模糊, 归一化块滤波、高斯滤波、中值滤波、双边滤波）
Atitit 图像处理 平滑 也称 模糊, 归一化块滤波、高斯滤波、中值滤波、双边滤波）
是一项简单且使用频率很高的图像处理方法
用途 去噪 去雾
各种线性滤波器对图像进行平滑处理，相关OpenCV函数如下:
归一化块滤波器 (Normalized Box Filter)
§
最简单的滤波器， 输出像素值是核窗口内像素值的 均值 ( 所有像素加权系数相等)
§
高斯滤波器 (Gaussian Filter)
§
最有用的滤波器 (尽管不是最快的)。 高斯滤波是将输入数组的每一个像素点与 高斯内核 卷积将卷积和当作输出像素值。
§
假设图像是1维的,那么观察上图，不难发现中间像素的加权系数是最大的， 周边像素的加权系数随着它们远离中间像素的距离增大而逐渐减小
中值滤波器 (Median Filter)
中值滤波将图像的每个像素用邻域 (以当前像素为中心的正方形区域)像素的 中值 代替 。
双边滤波 (Bilateral Filter)
§ 目前我们了解的滤波器都是为了 平滑 图像， 问题是有些时候这些滤波器不仅仅削弱了噪声， 连带着把边缘也给磨掉了。 为避免这样的情形 (至少在一定程度上 ), 我们可以使用双边滤波。
§ 类似于高斯滤波器，双边滤波器也给每一个邻域像素分配一个加权系数。 这些加权系数包含两个部分, 第一部分加权方式与高斯滤波一样，第二部分的权重则取决于该邻域像素与当前像素的灰度差值。
双边滤波(Bilateral filter)是一种可以保边去噪的滤波器。之所以可以达到此去噪效果,是因为滤波器是由两个函数构成。一个函数是由几何空间距离..
之所以可以达到此去噪效果，是因为滤波器是由两个函数构成。一个函数是由几何空间距离决定滤波器系数。另一个由像素差值决定滤波器系数。可以与其相比较的两个filter：高斯低通滤波器
双边滤波器中，输出像素的值依赖于邻域像素的值的加权组合
同时考虑了空间域与值域的差别，而Gaussian Filter和α均值滤波分别只考虑了空间域和值域差别。
双边滤波器能做到这些原因在于它不像普通的高斯/卷积低通滤波，只考
虑了位置对中心像素的影响，它还考虑了卷积核中像素与中心像素之间相似程度的影响，根据位置
影响与像素值之间的相似程度生成两个不同的权重表(WeightTable)，在计算中心像素的时候加以
考虑这两个权重，从而实现双边低通滤波。据说AdobePhotoshop的高斯磨皮功能就是应用了
双边低通滤波算法实现。
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作者:: 绰号:老哇的爪子 （ 全名：：Attilax Akbar Al Rapanui 阿提拉克斯 阿克巴 阿尔 拉帕努伊 ）
汉字名：艾提拉（艾龙）， EMAIL:1466519819@qq.com
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