彩色图像卡尔曼降噪C++

卡尔曼滤波是一种常用的估计和滤波方法，可以用于降低图像噪声。在彩色图像中使用卡尔曼滤波可以通过以下步骤实现：

1. 打开彩色原始图像。
2. 给图像添加高斯加性噪声。
3. 将图像转换为float64格式。
4. 对图像使用卡尔曼滤波进行降噪。
5. 将处理后的图像保存并显示。

下面是一个示例代码：

import cv2
from skimage import util

def KalmanDenoise(colorPath):
    # 打开彩色原始图像
    imgColor = cv2.imread(colorPath)
    if imgColor is None:
        print("Error opening image...")
        return -1

    # 给图像添加高斯加性噪声，处理后图像变为float64格式
    imgNoise = util.random_noise(imgColor, mode="gaussian")
    imgNoise = cv2.normalize(imgNoise, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX, cv2.CV_8U)

    # 定义卡尔曼滤波器

    # 对图像使用卡尔曼滤波进行降噪
    # ...

    # 显示图像
    cv2.imshow('src', imgColor)
    cv2.imshow('KalmanDenoise', denoiseImg)

    # 保存处理后的图像
    cv2.imwrite('denoise.jpg', denoiseImg)

    # 按下任何键盘按键后退出
    cv2.waitKey()

    # 销毁所有窗口
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == '__main__':
    colorPath = "flower.jpg"
    KalmanDenoise(colorPath)