Question

均值滤波

Answer 1

  均值滤波是指用当前像素点周围N·N个像素值的均值来代替当前像素值。使用该方法遍历处理图像内的每一个像素点，即可完成整幅图像的均值滤波。

例如，希望对图7-7中位于第5行第5列的像素点进行均值滤波。

根据上述运算，针对每一个像素点，都是与一个内部值均为1/25的5×5矩阵相乘，得到均值滤波的计算结果，如图7-11所示。

将使用的5×5矩阵一般化，可以得到如图7-12所示的结果。

式中，M和N分别对应高度和宽度。一般情况下，M和N是相等的，例如比较常用的3×3、5×5、7×7等。如果M和N的值越大，参与运算的像素点数量就越多，图像失真越严重。

在OpenCV中，实现均值滤波的函数是cv2.blur()，其语法格式为：

式中：

通常情况下，使用均值滤波函数时，对于锚点anchor和边界样式borderType，直接采用其默认值即可。

【例7.2】针对噪声图像，使用不同大小的卷积核对其进行均值滤波，并显示均值滤波的情况。

  从图中可以看出，使用5×5的卷积核进行滤波处理时，图像的失真不明显；而使用30×30的卷积核进行滤波处理时，图像的失真情况较明显。
  卷积核越大，参与到均值运算中的像素就会越多，即当前点计算的是更多点的像素值的平均值。因此，卷积核越大，去噪效果越好，当然花费的计算时间也会越长，同时让图像失真越严重。在实际处理中，要在失真和去噪效果之间取得平衡，选取合适大小的卷积核。