C++/OpenCV实现图像去噪与修补技术教程

资源摘要信息:"《去噪代码matlab-ComputersDontSee:C++/OpenCV中的图像处理示例和教程》是由伊曼纽尔·德安吉洛编写的，本书主要介绍了图像降噪和图像修补的相关知识，并提供了C++版本的示例代码。本书的目标是提供一些变体图像处理技术的示例代码和教程风格的说明，虽然大多数相关资源都使用matlab代码，但本书更侧重于提供C++示例。本书的技术要求包括OpenCV 2.4，C++ API，以及cmake构建库和可执行文件。本书的代码存储库分为两部分：一个库和一些命令行应用程序。本书中实现的图像降噪功能主要包括Rudin-Osher-Fatemi（TV-L2）降噪算法。" 详细知识点: 1. 图像降噪: 图像降噪是图像处理中的一项重要技术，主要是为了去除图像中的噪声，提高图像质量。常见的降噪算法包括高斯滤波、中值滤波、双边滤波、小波变换等。在本资源中，主要介绍了Rudin-Osher-Fatemi（TV-L2）降噪算法。 2. Rudin-Osher-Fatemi（TV-L2）降噪算法: 这是一种基于偏微分方程的图像降噪方法，由Rudin、Osher和Fatemi在1992年提出。该算法的优点在于能够有效去除图像中的噪声，同时保持图像的边缘信息，对图像进行有效的降噪处理。 3. 图像修补: 图像修补是图像处理中的另一项重要技术，主要用于修复图像中的缺失或损坏的部分。本书中介绍的图像修补技术主要是电视受限制的修补方法。 4. OpenCV: OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，由英特尔公司发起并参与开发。OpenCV支持C++、Python等多种编程语言，提供了包括图像处理、特征提取、物体检测、运动分析等在内的丰富功能。 5. C++编程: C++是一种通用的编程语言，具有面向对象、多态、封装等特性，非常适合进行图像处理等复杂计算任务的开发。在本资源中，所有的示例代码都是用C++编写的。 6. cmake构建库和可执行文件: cmake是一种跨平台的构建系统，能够自动检测系统环境、配置编译环境、生成Makefile等，简化了多平台构建过程。在本资源中，使用cmake来构建库和生成可执行文件。 7. 系统开源: 开源是指开放源代码，即软件的源代码可以被公众获取、修改和分发。开源系统具有开放性、透明性、合作性等特点，有利于促进技术的发展和创新。本资源即为开源系统，代码存储库名称为"ComputersDontSee-master"。