OpenCV图像去噪技术与实现
图像去噪这事儿,别看简单,做得好真能让你的图像效果翻倍提升。OpenCV里内置了不少去噪工具,用起来方便,效率还不错,关键还能保留图像细节。
像中值滤波、高斯滤波这种传统滤波方式,椒盐噪声或者高频干扰还挺稳的,适合大多数常见场景。你要是对细节要求高,双边滤波会是个不错的选择,平滑和边缘都能兼顾。
如果你图像中的噪声顽固,试试FFT 滤波,能直接在频率域里把“刺耳”的频率给降下来。还有自适应阈值,它会根据局部区域情况自调门槛,效果更灵活。
代码也不复杂,比如用cv::GaussianBlur
、cv::medianBlur
这些 API,配好参数就能直接上手。像这样:
#include
cv::Mat img = cv::imread("input.jpg");
cv::Mat gauss_img, median_img, bilateral_img;
cv::GaussianBlur(img, gauss_img, cv::Size(5, 5), 0);
cv::medianBlur(img, median_img, 5);
cv::bilateralFilter(img, bilateral_img, 9, 75);
cv::imwrite("gauss_filtered.jpg", gauss_img);
cv::imwrite("median_filtered.jpg", median_img);
cv::imwrite("bilateral_filtered.jpg", bilateral_img);
如果你在搞图像识别、特征提取一类的活儿,前期把噪声好,后面省一大堆麻烦。多试几种方法,找到适合你数据的,才是最靠谱的。
对了,感兴趣的话你也可以看看下面这些资源,都是围绕图像去噪展开的,代码和思路都挺值得一看:
如果你手上有噪声比较多的图像,建议直接上 OpenCV 试一圈,找到合适的参数组合,还真挺有成就感的。
评论区