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按照OPENCV教學文件 純C++ 範例練習紀錄 ~ [opencv_ex09-利用中值濾波medianBlur、高斯雙邊模糊bilateralFilter、最後利用提高對比度遮罩(mask)運算來補強圖像] GITHUB: https://github.com/jash-git/CPP_opencv249_ex 中值對 椒鹽噪聲(雜訊) 有很好的抑製作用 均值模糊無法克服邊緣像素信息丟失缺陷。原因是均值濾波是基於平均權重 高斯模糊部分克服了該缺陷，但是無法完全避免，因為沒有考慮像素值的不同 高斯雙邊模糊 – 是邊緣保留的濾波方法，避免了邊緣信息丟失，保留了圖像輪廓不變 #include #include #include #include #include #include #include #if defined(WIN32) #define TIMEB _timeb #define ftime _ftime typedef __int64 TIME_T; #else #define TIMEB timeb typedef long long TIME_T; #endif using namespace cv; using namespace std; Mat src;//input image void Pause() { printf("Press Enter key to continue..."); fgetc(stdin); } int main() { src = imread("bgImage.jpg"); if (!src.data) { printf("could not load image...\n"); } else { Mat medianBlur; Mat bilateralFilter; namedWindow("Lena_original", CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow("Lena_original", src); char output_title00[] = "medianBlur"; namedWindow(output_title00, CV_WINDOW_AUTOSIZE); cv::medianBlur(src, medianBlur, 3); imshow(output_title00, medianBlur); char output_title01[] = "bilateralFilter"; cv::bilateralFilter(src, bilateralFilter, 15, 100, 5); //- 15 –計算的半徑，半徑之內的像數都會被納入計算，如果提供-1 則根據sigma space參數取值 //- 150 – sigma color 決定多少差值之內的像素會被計算 //- 3 – sigma space 如果d的值大於0則聲明無效，否則根據它來計算d值 namedWindow(output_title01, CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow(output_title01, bilateralFilter); Mat resultImg00; Mat resultImg01; Mat kernel = (Mat_(3, 3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0); filter2D(medianBlur, resultImg00, -1, kernel, Point(-1, -1), 0); namedWindow("medianBlur-Final Result", CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow("medianBlur-Final Result", resultImg00); filter2D(bilateralFilter, resultImg01, -1, kernel, Point(-1, -1), 0); namedWindow("bilateralFilter-Final Result", CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow("bilateralFilter-Final Result", resultImg01); } waitKey(0); return 0; }