"图像滤波技术是图像处理中的重要环节,主要目的是减少噪声、平滑图像或突出特定特征。本笔记主要介绍了OpenCV库中的几种图像滤波方法,包括线性滤波、非线性滤波以及形体学滤波。同时,也涵盖了阈值化技术,这对于图像分割和目标检测至关重要。" 在图像处理中,阈值化是一种基本的图像分割手段,它通过设定一个阈值来决定像素是否保留。OpenCV提供了两种阈值操作: 1. 固定阈值操作:`threshold()`函数 这个函数可以将图像中的像素值与预设的阈值进行比较,根据比较结果将其设置为新的值。例如,我们可以设定一个阈值`thresh`,如果像素值大于`thresh`,则设置为`maxval`,否则设置为0。这常用于将灰度图像转换为二值图像,或者去除图像中的噪声点。 ```cpp double threshold(InputArray src, OutputArray dst, double thresh, double maxval, int type); ``` 其中,`type`参数可以是以下类型: - `THRESH_BINARY`:大于阈值的像素设置为`maxval`,小于阈值的设置为0。 - `THRESH_BINARY_INV`:反之,大于阈值的设置为0,小于阈值的设置为`maxval`。 2. 自适应阈值操作:`adaptiveThreshold()`函数 自适应阈值根据每个像素的邻域动态计算阈值,更适用于图像光照不均匀的情况。它能够更好地识别边缘,因为阈值是局部计算的。 ```cpp void adaptiveThreshold(InputArray src, OutputArray dst, double maxValue, int adaptiveMethod, int thresholdType, int blockSize, double C); ``` 这里的参数包括: - `adaptiveMethod`:可以选择`ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C`或`ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C`,分别基于邻域像素的平均值或加权平均值。 - `thresholdType`:与`threshold()`函数相同。 - `blockSize`:计算阈值的邻域大小。 - `C`:一个常数值,用于调整阈值。 接下来,我们讨论线性滤波: - **均值滤波**:使用`blur()`函数,它对每个像素应用邻域内的像素平均值,可以减小图像噪声,但可能会模糊图像边缘。 - **方框滤波**:`boxFilter()`函数,与均值滤波类似,但不包括权重,所有邻域像素的贡献相等。 - **高斯滤波**:`GaussianBlur()`函数,使用高斯核进行滤波,能更好地保持边缘信息,同时减小噪声。 非线性滤波主要包括: - **中值滤波**:`medianBlur()`函数,用邻域内像素的中值替换中心像素,对椒盐噪声有很好的抑制效果。 - **双边滤波**:`bilateralFilter()`函数,结合空间距离和灰度相似度进行滤波,既能平滑图像又能保持边缘。 形体学滤波是基于数学形态学的操作,主要用于处理二值图像: - **结构元素**:通过`getStructuringElement()`函数创建,决定了滤波形状。 - **膨胀**:`dilate()`函数,增加物体边界,填充空洞。 - **腐蚀**:`erode()`函数,收缩物体边界,消除小物体。 - **形态学变换**:`morphologyEx()`函数,支持多种形态学操作,如开运算、闭运算、形态学梯度、黑帽和顶帽等。 开运算(先腐蚀后膨胀)用于去除小噪声点,闭运算(先膨胀后腐蚀)用于连接断开的物体边缘。形态学梯度是膨胀图与腐蚀图的差,可以突出边缘;黑帽是闭运算与原图像之差,用于去除小孔洞;顶帽是原图像与开运算结果的差,揭示微小细节。 最后,漫水填充法`floodFill()`用于在图像中填充特定区域,常用于标记或隔离特定颜色或灰度的区域。 这些滤波技术和阈值化方法在实际图像处理任务中有着广泛的应用,如目标检测、图像分割、去噪、边缘检测等。通过合理选择和组合这些工具,可以实现各种复杂的图像处理效果。
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