3x3中值滤波怎么计算过程-计算机视觉学习笔记8噪声与滤波 计算机视觉.pdf

计算机视觉学习笔记8-噪声与滤波 计算机视觉中，图像噪声是一个非常重要的问题，噪声的产生会严重影响图像质量。为了解决这个问题，需要对图像进行滤波处理。滤波是一种可以有效去除图像噪声的方法。常见的滤波方法有卷积滤波、均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。 卷积滤波 卷积滤波是一种常用的滤波方法，它通过设置卷积核来对图像进行滤波。卷积核的大小可以是3x3、5x5等，卷积核越大，图像越模糊。卷积滤波的原理是通过对图像逐个元素相乘，然后求和求平均值，从而达到图像平滑的效果。在MATLAB中，卷积操作为：`conv2(src, size)`；在OpenCV中，卷积操作为：`blue(src, dst, size)`。 均值滤波 均值滤波是一种特殊的卷积滤波，卷积核为n*n的矩阵，所有元素为1。均值滤波的原理是将采样点的平均值作为输出，从而达到图像平滑的效果。在MATLAB中，均值滤波为：`imfilte(src, size)`；在OpenCV中，均值滤波就是把卷积核元素设置为1。 中值滤波 中值滤波是一种非线性滤波方法，它通过设置奇数的卷积核，找到采样范围内的中值，然后用中值代替原像素，从而达到图像平滑的效果。中值滤波对椒盐噪声有较好的效果。在MATLAB中，中值滤波为：`medfilt2(src, size)`；在OpenCV中，中值滤波为：`medianBlur(src, dst, size)`。 高斯滤波 高斯滤波是一种常用的滤波方法，它考虑了中心像素距离的影响，通过像素距离中心的距离，生成不同的权重系数，然后进行图像卷积操作。在MATLAB中，高斯滤波为：`fspecial('gaussian', size, sigma)`；在OpenCV中，高斯滤波为：`GaussianBlur(src, dst, size)`。 高斯双边滤波 高斯双边滤波是一种能保留边缘信息的滤波方法，它不仅考虑了像素距离中心的影响，还考虑了像素值分布对卷积输出的影响。高斯双边滤波的运算量较大，但是效果不错。在OpenCV中，高斯双边滤波的API为：`bilateralFilter()`。 MATLAB中还有很多其他的滤波方法，如排序滤波、自适应滤波、逆滤波、维纳滤波等。这些方法都可以用来去除图像噪声，提高图像质量。