OpenCV C++实现中值滤波器源代码详解

"该资源提供了一个使用OpenCV库在C++中实现中值滤波器的完整源代码示例。中值滤波是一种非线性的图像处理技术，常用于去除图像噪声，特别是椒盐噪声。它通过计算像素邻域内的中值来替换中心像素的值，从而达到平滑图像的效果。此代码适用于处理8位无符号整型的单通道（灰度）图像。" 在OpenCV中，中值滤波器是通过`cv::medianBlur()`函数实现的，但这里给出的代码提供了一种自定义的方法。`Median`函数实现了基本的排序算法，计算9个像素值的中值。这个函数接受9个8位无符号字符（uchar）作为参数，这些参数代表一个3x3窗口内的像素值。然后，通过一系列的冒泡排序将这9个值按升序排列。冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，在这里虽然效率不高，但对于小窗口来说还是可行的。最后，返回位于中间位置的值，即中值。 `medianfilter`函数遍历输入图像`image`的所有有效像素（避开边缘像素，因为它们可能没有足够的邻近像素进行中值计算）。对于每个像素，它调用`Median`函数，传入当前像素及其周围8个相邻像素的值，然后将计算出的中值存储到结果图像`result`相应的位置。 这段代码的优点在于其自定义性和透明度，可以清楚地理解中值滤波的计算过程。然而，与OpenCV内置的`medianBlur()`函数相比，它的效率较低，因为自定义的排序算法并不优化。在实际应用中，如果对性能有较高要求，建议使用`medianBlur()`，它通常会提供更好的性能，特别是在处理大尺寸图像或大核大小时。 为了使用这段代码，你需要包含相应的OpenCV头文件，并创建一个`Mat`类型的图像对象，然后调用`medianfilter`函数，传入原始图像和一个用于存储结果的新`Mat`对象。注意，这个实现不支持多通道图像，如果需要处理彩色图像，需要对每个通道分别进行中值滤波，或者使用OpenCV的`split`和`merge`函数处理。