opencv学习笔记 15种图像滤波辨析 方框 均值 高斯 中值 双边
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图像滤波
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什么是图像滤波
图像滤波是指在尽可能维持图像原有细节特征的前提下，对图像中的噪声进行抑制处理，属于图像预处理过程中不可或缺的步骤。该处理过程的质量将直接关系到后续图像处理与分析工作的有效性与可靠性。 -
图像滤波的目的
a、去除图像中掺杂的噪声
b、为图像识别任务提取出关键特征 -
图像滤波的要求
a、不得破坏图像的轮廓及边缘信息
b、应使图像的视觉表现更加清晰自然 -
滤波器的定义
所谓滤波器，从字面意义来看，是一种能够对波动信号进行筛选的装置。（摘自网络）
上述定义适用于物理层面的器件，但同样可以应用于图像处理领域。
大家或许都使用过放大镜，这里便以它为例进行说明：
当你移动放大镜时，可以看到物体被放大的效果。类似地，滤波器可以看作是一种带有加权系数的镜片。通过这种镜片，能够观察到经过平滑处理后的图像。随着镜片位置的变化，人们可以逐步看到整个图像的不同部分。
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滤波器的种类
三种线性滤波方式：方框滤波、均值滤波、高斯滤波
两种非线性滤波方式：中值滤波、双边滤波 -
方框滤波
方框滤波所采用的核心结构：
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