濾波【線性；非線性】 - [含義：不能損壞圖像的輪廓以邊緣等重要信息；使圖像清晰視覺(jué)效果好]

測(cè)試原始矩陣.png

平滑濾波： 功能：一類是模糊；另一類是消除噪音

平滑分兩種:
  ·線性濾波 ：高斯噪音處理比較好，噪音的值不是很大【如果處理散粒噪音只是讓它變得柔和】
  ·非線性濾波 ：散粒噪音處理比較好，噪音值很大，很孤立

• 方框?yàn)V波：BoxBlur

方框?yàn)V波非歸一化.png

前后對(duì)比.png

結(jié)論：像素點(diǎn)變大，意味著圖像模糊了

• 均值濾波：Blur 其實(shí)是方框?yàn)V波的歸一化處理【歸一化例子：歸一化為20x80像素的圖像，即經(jīng)切割后的特征塊圖像若尺寸不為20x80像素，就把它們統(tǒng)一歸一化為 20x80像素】

均值.png

前后對(duì)比.png

缺點(diǎn)演示.png

結(jié)論：模糊效果比較好，原理是局部求均值起到模糊。缺點(diǎn)：如果局部有高頻噪音，就會(huì)對(duì)局部像素影響較大；如上帶雪花的圖像

• 高斯濾波：GaussianBlur 和前兩種算法的區(qū)別；通過(guò)一個(gè)掩膜mask遍歷圖像中每個(gè)像素進(jìn)行卷積然后替代它

高斯.png

前后對(duì)比.png

結(jié)論：相對(duì)于前兩中平滑，高斯平滑更能保留細(xì)節(jié)，處理后的像素值更加接近原像素

• 中值濾波：medianBlur 含義：用領(lǐng)域的中值取替代遍歷到的像素
  
  中值.png

前后效果.png

結(jié)論：避開(kāi)了大量的散粒噪音

• 雙邊濾波：bilateralFilter

/*
    參三：像素領(lǐng)域的直徑
    參四：在像素領(lǐng)域中，這個(gè)值越大混合的顏色就越寬廣
    參五：數(shù)值越大意味著越遠(yuǎn)的像素會(huì)互相影響
*/
bilateralFilter(srcImg, g_sourceImg, 20, 70, 10);

左上是原圖-右上是中值濾波-下圖是雙邊濾波.png

結(jié)論：雙邊濾波在去除散粒噪音的同時(shí)還能保留邊緣細(xì)節(jié)信息。而這個(gè)時(shí)候我們的中值濾波的效果則還帶模糊。

形態(tài)學(xué)濾波【平滑作用;且不改變面積】 腐蝕-erode；膨脹-dilate；開(kāi)閉運(yùn)算；頂帽；黑帽；形態(tài)學(xué)梯度

含義介紹

• 腐蝕：突出圖像暗的區(qū)域；侵蝕亮的區(qū)域
• 膨脹：突出圖像亮的區(qū)域；侵蝕暗的區(qū)域
• 開(kāi)運(yùn)算：先腐蝕后膨脹；將原圖小型亮處的部分排除
• 閉運(yùn)算：先膨脹后腐蝕；將原圖小型暗處部分排除
• 頂帽：原圖像矩陣減去開(kāi)運(yùn)算，得到輪廓邊緣更亮細(xì)節(jié)
• 黑帽：閉運(yùn)算減去原圖像矩陣，得到輪廓邊緣更暗細(xì)節(jié)（為什么不是閉-原；因?yàn)樵桨档南袼刂翟叫?，越亮的像素值越大?/li>
• 形態(tài)學(xué)梯度：膨脹圖減去腐蝕圖的差：突出邊緣輪廓
  • 形態(tài)學(xué)濾波使用morphologyEx函數(shù),傳入不同的枚舉值來(lái)執(zhí)行以上6種算法

/** morphologyEx 枚舉值
    -MORPH_ERODE 腐蝕
    -MORPH_DILATE 膨脹
    -MORPH_OPEN 開(kāi)運(yùn)算
    -MORPH_CLOSE 閉運(yùn)算
    -MORPH_GRADIENT 形態(tài)學(xué)梯度
    -MORPH_TOPHAT 頂帽
    -MORPH_BLACKHAT 黑帽
 */
 int w_h = 3;//傳進(jìn)來(lái)的數(shù) 先轉(zhuǎn)成int整型變量
/**
  參二：內(nèi)核尺寸
  參三：錨點(diǎn) 默認(rèn)是 （-1，-1），為中心
*/
 Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, cv::Size(w_h * 2 +1,w_h *2 +1),cv::Point(w_h,w_h));
 morphologyEx(g_sourceImg, dstImg, type, element);

腐蝕-膨脹-閉運(yùn)算-開(kāi)運(yùn)算-頂帽-黑帽-形態(tài)學(xué)梯度 效果.png

漫水填充floodFill 含義：用特定的顏色填充連通區(qū)域，效果和photoshop魔術(shù)棒類似；用處：用來(lái)標(biāo)記或分離圖像的一部分；用來(lái)制作掩膜

注意：漫水填充設(shè)置的g_maskImage必須是比原圖的size大出2,也只能是2，cv::size（g_sourceImg.rows + 2, g_sourceImg.cols + 2）

//g_maskImage 掩膜
g_maskImage.create(g_sourceImg.rows + 2, g_sourceImg.cols + 2, CV_8UC1);
g_maskImage = Scalar::all(0);
 cv::Rect ccomp;//定義重繪制區(qū)域的最小邊界矩形區(qū)域
//閾值處理
 threshold(g_maskImage, g_maskImage, 1, 128, THRESH_BINARY);
/*漫水填充
  參二：掩膜
  參三：seek選擇點(diǎn)，也就是鼠標(biāo)點(diǎn)擊觸碰要填充的點(diǎn)
  參四：newVal 填充的顏色
  參五：cv::Rect**類型 ，重繪區(qū)域的最小邊界矩形
 參六：和觀察點(diǎn)顏色負(fù)差最大值
 參七：和觀察點(diǎn)顏色正差最大值
*/
floodFill(dst, g_maskImage, seed, newVal,&ccomp,Scalar(LowDifference,LowDifference,LowDifference),Scalar(UpDifference,UpDifference,UpDifference));

漫水填充效果

圖像金字塔reSize 含義：對(duì)圖像大小進(jìn)行調(diào)整

• 兩種大小變換方式

resize(g_sourceImg, g_dstImg, cv::Size(),size.width,size.height,INTER_LINEAR); // 按照比例縮放
resize(g_sourceImg, g_dstImg, g_dstImg.size(),INTER_LINEAR);//按照固定cv::size縮放

閾值化：threshold 概念:THRESH_BINARY模式 設(shè)定閾值大于遍歷的像素時(shí)設(shè)置255，小于閾值設(shè)置為0；用處：常常作為掩膜

注意：輸入的原圖需要是單通道，深度為8或32位