一、噪声与处理

噪声：常见的有椒盐噪声和高斯噪声。
图像滤波处理：
1.消除图像噪声的滤波，即图像平滑/图像去噪（低通滤波）
2.提取图像中的部分信息的滤波（高通滤波）
由于噪声主要集中在高频段，因此图像去噪是低通滤波。

图像滤波：
1.线性滤波—-对滤波器内所有像素值
1.1均值滤波
1.2方框滤波
1.3高斯滤波
2.非线性滤波
2.1中值滤波
2.2双边滤波

线性滤波

1.均值滤波

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2.方框滤波

相当于均值滤波加上了一个系数。
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3.高斯滤波

用来处理高斯噪声
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ksize
sigmaX
sigmaY
这三个量有一定的转换关系；
当输入尺寸为0时，会根据标准偏差计算滤波器的尺寸；
当标准偏差 有一个为0时，则两个方向都是输入的那个标准偏差的值；
当标准偏差都为0时，则两个方向的标准偏差默认为滤波器尺寸的计算值。
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该函数用于生成指定尺寸的高斯滤波器，sigma若为负值，则由ksize默认计算。
如果要生成一个二维的GaussianFilter，需要调用两次getGaussianFilter函数，得到两个方向的一维高斯滤波器，相乘得到二维高斯滤波器。

4.自定义滤波器

两个函数：

  1. void filter2D()
  2. void sepFilter2D()

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kernel（卷积核）为自定义值。

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要输入两个一维的滤波器

非线性滤波

1.中值滤波

用滤波器范围内所有的像素值的中值，代替滤波器中心位置的像素值。
多用于处理椒盐噪声。
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ksize越大，图像越模糊。

2.双边滤波

双边滤波的双边，指的是空域滤波和值域滤波；能很好的保留区域信息（边缘）；
在保留区域信息的基础上实现对噪声的去除。
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d: 滤波过程中每个像素邻域的直径。
sigmaColor,sigmaSpace越大，表面越远的像素会相互影响，图像越模糊。

双边滤波能起到美颜的效果。

二、边缘检测

求取边缘，可以用函数filter2D。
在一类求取边缘的函数中，需要注意的是：
输出图像是用来显示边缘的Mat：可能有负值。
因此，输出图像的类型最好固定为CV_16S，再进行一步 convertScaleAbs()；取绝对值
image.png
alpha,beta分别是缩放比例和旋转比例。

1.Sobel算子

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dx,dy是x,y方向的差分阶数；
scale是对导数计算结果的缩放比例；
image.pngimage.png分别是x,y方向的滤波器
image.png

  1.     Sobel(img, ok, CV_16S, 2, 0,3);
  2.     convertScaleAbs(ok, ok);
  3.     imshow("1", ok);

2.Scharr算子

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参数含义同上。
这个算子,
Scharr aperture
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3.Laplacian算子

image.png
image.png

  1. int main()
  2. {
  3.     Mat img, ok, output;
  4.     img = imread("D:/OpenCV/ycy2.jpg");
  5.     if (img.empty())
  6.     {
  7.         cout << "error!";
  8.     }
  9.     Laplacian(img, ok, -1, 3);
  10.     Laplacian(img, output, CV_16S, 3);
  11.     convertScaleAbs(output, output);
  12.     imshow("默认", ok);
  13.     imshow("CV_16S", output);
  15.     convertScaleAbs(ok, ok);
  16.     imshow("abs", ok);
  18.     waitKey(0);
  19.     return 0;
  21. }

4.Canny算子

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输入必须是CV_8U（8位无符号）的单通道或三通道图像；
两个滞后阈值，最好维持在2：1到3：1 的比例；
阈值低，取到的边缘就多；阈值高，取到的边缘就少。
apertureSize:算子直径；
L2gradient:计算方法；

5.获取滤波器

getDerivKernels
image.png
kx,ky是行，列滤波器的输出尺寸，Size(ksize,1)
dx,dy是x,y方向的微分阶次；
nomalize 是 是否进行归一化操作的标准，默认不进行。
通过该函数，可以获得不同阶，不同尺寸的滤波器；