opencv —— boxFilter、blur、GaussianBlur、medianBlur、bilateralFilter 线性滤波（方框滤波、均值滤波、高斯滤波）与非线性滤波（中值滤波、双边滤波）

图像滤波，指在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像与处理中不可缺少的操作。

邻域算子，指利用给定像素及其周围的像素值，决定此像素的最终输出值的一种算子。线性邻域滤波器就是一种常见的邻域算子，像素的输出值取决于输入像素及其周围像素的加权和，权重是邻域算子相应位置上的值。

 

线性滤波概念：

原始数据与滤波结果是一种算术运算，即用加减乘除等运算实现，如均值滤波器（模板内像素灰度值的平均值）、高斯滤波器（高斯加权平均值）等。

非线性滤波概念：

原始数据与滤波结果是一种逻辑关系，即用逻辑运算实现，如最大值滤波器（膨胀）、最小值滤波器（腐蚀）、中值滤波器等，是通过比较一定邻域内的灰度值大小来实现的。

 

线性滤波：boxFilter 方框滤波、blur 均值滤波、GaussianBlur 高斯滤波

boxFilter 方框滤波

void boxFilter (InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, Size ksize, Point anchor = Point (-1, -1), bool normalize = true, int borderType = BRODER_DEFAULT);

• src，输入图像，即原图像，填 Mat 类的对象即可。待处理的图像深度应该是 CV_8U、CV_16U、CV_16S、CV_32F、CV_64F。
• dst，目标图像，需要和原图像有一样的尺寸和类型。
• ddepth，输出图像的深度。“-1”代表使用原图深度，即 src.depth() 。
• ksize，内核大小。形式为 Size(x，y)
• anchor，锚点，即被平滑的那个点。默认值为 Point (-1, -1)，表示取核的中心。
• normalize，一个标识符，表示内核是否被其区域归一化。默认值为 true。当 normalize = true 时，方框滤波就变成了均值滤波。

boxFilter 所用到的核表示如下：

其中

 

 

blur 均值滤波

void blur (InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, Point anchor = Point (-1, -1), int borderType = BRODER_DEFAULT);

• 函数变量与 boxFilter 方框滤波几乎一样。

blur 所用到的核表示如下：

 

GaussianBlur 高斯滤波

void GaussianBlur (InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, double sigmaX, double sigmaY = 0, int borderType = BRODER_DEFAULT);

• GaussianBlur 两种常见的核表示如下：

 

高斯模板是通过高斯函数计算出来的，公式如下：

以3×3 的高斯滤波器模板为例，以模板的中心位置为坐标原点进行取样。模板在各个位置的坐标，如下所示（x轴水平向右，y轴竖直向上）。

• sigmaX (σ_x)，表示高斯核函数在X方向的的标准偏差。
• sigmaY (σ_y)，表示高斯核函数在Y方向的的标准偏差。若sigmaY为零，就将它设为sigmaX，如果sigmaX和sigmaY都是0，那么就由ksize.width和ksize.height计算出来。

 

 

 

非线性滤波： medianBlur 中值滤波、bilateralFilter 双边滤波

medianBlur 中值滤波

void medianBlur (InputArray src, OutputArray dst, int ksize);

• ksize，滤波器的大小，必须是大于一的奇数。
• 其他函数变量与 boxFilter 方框滤波几乎一样。

 

bilateralFilter 双边滤波

双边滤波也是采用加权平均的方法，用周边像素亮度值的加权平均代表某个像素的强度，所用的加权平均基于高斯分布。最重要的是，双边滤波的权重不仅考虑了像素的欧氏距离（如普通的高斯低通滤波，只考虑了位置对中心像素的影响），还考虑了像素范围域中的辐射差异（例如卷积核中像素与中心像素之间相似程度、颜色强度，深度距离等），在计算中心像素的时候同时考虑这两个权重。 

void bilateralFilter (InputArray src, OutputArray dst,int d, double sigmaColor, double sigmaSpace, int borderType = BRODER_DEFAULT);

• d，过滤过程中每个像素邻域的直径。如果 d < 0，则会根据第五个参数 sigmaSpace 来计算。
• sigmaColor（σ_color），颜色空间滤波器的 σ 值，这个参数越大，表明该像素邻域内有越宽广的颜色被混到一起。
• sigmaSpace（σ_space），坐标空间滤波器的 σ 值，它的值越大，意味着越远的像素会相互影响，从而使更大的区域中足够相似的颜色获取相同颜色。当 d > 0 时，d 指定了邻域大小且与 sigmaSpace 无关，否则，d 正比于 sigmaSpace。
• 其他函数变量与 boxFilter 方框滤波几乎一样。