图像降噪,滤波处理

一、滤波

1.1 blur 均值滤波

• def blur(src, ksize, dst=None, anchor=None, borderType=None):
  src:输入图像,ksize:均值滤波，取值范围

• cv2.blur 使用均值滤波，即当对一个值进行滤波时，使用当前值与周围值之和，取平均做为当前值

• blured = cv2.blur(frame,(4,4)) #进行滤波去掉噪声,(4,4)为16个像素，除去自身剩15个点平均值为当前点值

1.2 boxfilter 方框滤波

• def boxFilter(src, ddepth, ksize, dst=None, anchor=None, normalize=None, borderType=None):
  src:输入图像，ddepth:the output image depth (-1 to use src.depth()) 输入图像深度

• cv2.boxfilter(img, -1, (3, 3), normalize=True) 表示进行方框滤波，任意长方形
  参数说明当normalize=True时，与均值滤波结果相同， normalize=False，表示对加和后的结果不进行平均操作，大于255的使用255表示

1.3 medianBlur 中值滤波

• def medianBlur(src, ksize, dst=None): # real signature unknown; restored from doc
  src:原图像

• cv2.medianBlur(img, 3) #中值滤波，相当于将9个值进行排序，取中值作为当前值
  3表示当前滤波取值的方框尺寸，（固定正方形）

1.4 Guassianblur 高斯滤波

• cv2.Guassianblur(img, (3, 3), 1) 表示进行高斯滤波，
  参数说明: 1表示σ， x表示与当前值得距离，计算出的G(x)表示权重值

来源：https://www.cnblogs.com/shiqi17/p/12170146.html