opencv-32 图像平滑处理-高斯滤波cv2.GaussianBlur()

在进行均值滤波和方框滤波时,其邻域内每个像素的权重是相等的。在高斯滤波中,会将中心点的权重值加大,远离中心点的权重值减小,在此基础上计算邻域内各个像素值不同权重 的和。

基本原理

在高斯滤波中,卷积核中的值不再都是 1。例如,一个 3×3 的卷积核可能如图 7-20 所示:

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在图 7-21 中,针对最左侧的图像内第 4 行第 3 列位置上像素值为 226 的像素点进行高斯卷积,其运算规则为将该点邻域内的像素点按照不同的权重计算和。

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在实际计算时,使用的卷积核如图 7-22 中的卷积核所示。

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使用图 7-22 中的卷积核,针对第 4 行第 3 列位置上的像素值为 226 的像素点进行高斯滤
波处理,计算方式为:

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在实际使用中,高斯滤波使用的可能是不同大小的卷积核。例如,图 7-23 中分别是 3×3、5×5、7×7 大小的卷积核。在高斯滤波中,核的宽度和高度可以不相同,但是它们都必须是奇数。

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每一种尺寸的卷积核都可以有多种不同形式的权重比例。

例如,同样是 5×5 的卷积核,可能是图 7-24 中所示的两种不同的权重比。

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在不同的资料中,卷积核有多种不同的表示方式。它们可能如图 7-23 所示写在一个表格内,也可能如图 7-24 所示写在一个矩阵内。

在实际计算中,卷积核是归一化处理的,这种处理可以表示为图 7-23 最左侧的小数形式的卷积核,也可以表示为如图 7-24 所示的分数形式。
也要注意,在一些资料中,给出的卷积核并没有进行归一化,这时的卷积核可能表示为图 7-23 中间和右侧所示的卷积核,这样的卷
积核是为了说明问题用的,实际使用时往往需要进行归一化。严格来讲,使用没有进行归一化处理的卷积核进行滤波,得到的结果往往是错误的

在 OpenCV 中,实现高斯滤波的函数是 cv2.GaussianBlur(),该函数的语法格式是:

dst = cv2.GaussianBlur( src, ksize, sigmaX, sigmaY, borderType )

式中:
 dst 是返回值,表示进行高斯滤波后得到的处理结果。

 src 是需要处理的图像,即原始图像。它能够有任意数量的通道,并能对各个通道独立
处理。图像深度应该是 CV_8U、CV_16U、CV_16S、CV_32F 或者 CV_64F 中的一种。

 ksize 是滤波核的大小。滤波核大小是指在滤波处理过程中其邻域图像的高度和宽度。
需要注意,滤波核的值必须是奇数。

 sigmaX 是卷积核在水平方向上(X 轴方向)的标准差,其控制的是权重比例。

例如,图 7-25 中是不同的 sigmaX 决定的卷积核,它们在水平方向上的标准差不同。

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sigmaY 是卷积核在垂直方向上(Y 轴方向)的标准差。如果将该值设置为 0,则只采用sigmaX 的值;如果 sigmaX 和 sigmaY 都是 0,则通过 ksize.width 和 ksize.height 计算得到。
其中:
 sigmaX = 0.3×[(ksize.width-1)×0.5-1] + 0.8
 sigmaY = 0.3×[(ksize.height-1)×0.5-1] + 0.8

 borderType 是边界样式,该值决定了以何种方式处理边界。一般情况下,不需要考虑该值,直接采用默认值即可。

在该函数中,sigmaY 和 borderType 是可选参数。sigmaX 是必选参数,但是可以将该参数设置为 0,让函数自己去计算 sigmaX 的具体值。

官方文档建议显式地指定 ksize、sigmaX 和 sigmaY 三个参数的值,以避免将来函数修改后可能造成的语法错误。

当然,在实际处理中,可以显式指定 sigmaX 和 sigmaY 为默认值 0。因此,函数 cv2.GaussianBlur()的常用形式为:

dst = cv2.GaussianBlur( src, ksize, 0, 0 )

实验:对噪声图像进行高斯滤波,显示滤波的结果。

代码如下:

import cv2
o=cv2.imread("lenaNoise.png")
r=cv2.GaussianBlur(o,(5,5),0,0)
cv2.imshow("original",o)
cv2.imshow("result",r)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

运行结果:其中左图是原始图像,右图是高斯滤波后的处理
结果图像。
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