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python+opencv圖像處理（二十）

2021.04.06

領域平均

濾波的方法是經(jīng)常用來進行圖像增強的方法。

空域濾波指的是利用像素及像素鄰域組成的空間進行濾波的方法。

空域濾波主要是借助模板運算來進行的。

模板運算中用得最多的是模板卷積，其主要步驟如下：

1) 將模板中圖像中漫游，并將模板中心與圖中某個像素位置重合。

2) 將模板上的各個系數(shù)與模板下各對應像素的灰度值相乘。

3) 將所有乘積相加。

4) 將上述給圖中對應模板中心位置的像素。

本篇主要介紹的是鄰域平均法

1、鄰均平均

鄰域平均法，也叫均值濾波，這是最簡單的平滑濾波的方法。

它是典型的線性濾波的方法。

其原理是用一個像素鄰域平均值作為濾波結果，即此時濾波器模板的所有系數(shù)取值全為1.例，對于3*3的模板來說，其系數(shù)為：

1 1 1

用公式表示如下：

其中g(x,y)是結果圖像的像素值，f(x, y)就是原圖像像素值，h(x, y)就是鄰域算子，對于均值濾波來說，h(k,l)即是k行l列全為1的矩陣。

對于上述3*3的模板來說，對于某一像素點（x,y）的鄰均平均的結果為：

g(x,y)=(f(x-1,y-1)+f(x-1,y)+f(x-1,y+1)+f(x,y-1)+f(x,y)+f(x,y+1)+f(x+1,y-1)+f(x+1,y)+f(x+1,y+1))/9

2、代碼實現(xiàn)

均值濾波主要用于消除噪聲。

如下圖所示，左圖為原圖，要看出圖中有不少白噪聲，經(jīng)過均值濾波后可適當消除噪聲影響。

其完整代碼如下：

上述代碼用的是opencv自帶的函數(shù)blur()實現(xiàn)均值濾波，其中第一個參數(shù)是要進行均值濾波的圖像，后一個參數(shù)是模板大小。

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