Opencv學習筆記（八） -------中值濾波和雙邊濾波

（一）中值濾波
-統計排序濾波器
-對椒鹽噪聲有很好的抑制作用

對3*3領域像素進行排序
取中值作爲中心像素點

（二）雙邊濾波
高斯雙邊濾波是邊緣保留的濾波方法，避免了邊緣信息的缺失，保留了圖像輪廓不變

判斷相鄰像素點是否相差太大
選擇性的進行模糊

（三）相關API
（1）中值模糊medianBlur(Mat src,Mat dst,Ksize)

-Ksize必須是大於1而且是奇數

（2）雙邊模糊bilateralFilter(src,dst,d = 15,150,3)
-15-計算的半徑，如果提供-1，則根據sigma space參數取值

-150-決定差值多少之內的像素會被計算

-3-sigma space，如果d值大於0則聲明無效，否則根據它來計算d值大小

（代碼部分）

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <math.h>

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv)
{
	Mat src;
	src = imread("D:/picture/Curry.jpeg");

	if (src.empty())     //如果沒有找到圖片
	{
		printf("could not find picture.....\n");
		return -1;
	}

	namedWindow("input image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("input image", src);

	Mat dst = src.zeros(src.size(), src.type());
	Mat dou = src.zeros(src.size(), src.type());
	medianBlur(src, dst, 5);
	namedWindow("中值濾波", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("中值濾波", dst);
	bilateralFilter(src, dou, 5, 80, 1);
	namedWindow("雙邊濾波", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("雙邊濾波", dou);

	waitKey(0);   //等待
	return 0;
}

實驗效果