Python-初学openCV——图像预处理（四）——滤波器
目录
一、图像噪点消除噪声：
1、概念
2、均值滤波
3、方框滤波
4 、高斯滤波
5、中值滤波
6、双边滤波
7、总结
一、图像噪点消除噪声：
1、概念
指图像中的一些干扰因素，通常是由图像采集设备、传输信道等因素造成的，表现为图像中随机的亮度，也可以理解为有那么一些点的像素值与周围的像素值格格不入。常见的噪声类型包括高斯噪声和椒盐噪声。高斯噪声是一种分布符合正态分布的噪声，会使图像变得模糊或有噪点。椒盐噪声则是一些黑白色的像素值分布在原图像中
滤波器：也可以叫做卷积核，与自适应二值化中的核一样，本身是一个小的区域，有着特定的核值，并且工作原理也是在原图上进行滑动并计算中心像素点的像素值。滤波器可分为线性滤波和非线性滤波，线性滤波对邻域中的像素进行线性运算，如在核的范围内进行加权求和，常见的线性滤波器有均值滤波、方框滤波、高斯滤波等。非线性滤波则是利用原始图像与模板之间的一种逻辑关系得到结果，常见的非线性滤波器中有中值滤波器、双边滤波器等
滤波与模糊联系与区别：
它们都属于卷积，不同滤波方法之间只是卷积核不同（对线性滤波而言）
低通滤波器是模糊，高通滤波器是锐化
低通滤波器就是允许低频信号通过，在图像中边缘和噪点都相当于高频部分，所以低通滤波 器用于去除噪点、平滑和模糊图像。高通滤波器则反之，用来增强图像边缘，进行锐化处理。
（注意：椒盐噪声可以理解为斑点，随机出现在图像中的黑点或白点；高斯噪声可以理解为拍摄图片时由于光照等原因造成的噪声）
2、均值滤波
均值滤波是一种最简单的滤波处理，它取的是卷积核区域内元素的均值，3×3的滤波核如下：
3、方框滤波
方框滤波跟均值滤波很像，如3×3的滤波核如下：
cv2.boxFilter(img, ddepth, ksize, normalize)ddepth：输出图像的深度，-1代表使用原图像的深度
图像深度是指在数字图像处理和计算机视觉领域中，每个像素点所使用的位数，图像深度决 定了图像能够表达的颜色数量或灰度级
ksize：代表卷积核的大小，（ksize=3，则代表使用3×3的卷积核）
normalize：当normalize为True的时候，方框滤波就是均值滤波，上式中的a就等于1/9； normalize为False的时候，a=1，相当于求区域内的像素和
（其滤波的过程与均值滤波一模一样，都采用卷积核从图像左上角开始，逐个计算对应位置的像素值，并从左至右、从上至下滑动卷积核，直至到达图像右下角，唯一的区别就是核值可能会不同 ）
4 、高斯滤波
高斯滤波是一种常用的图像处理技术，主要用于平滑图像、去除噪声。它通过使用高斯函数（正态分布）作为卷积核来对图像进行模糊处理
前面两种滤波方式，卷积核内的每个值都一样，也就是说图像区域中每个像素的权重也就一样。高斯滤波的卷积核权重并不相同：中间像素点权重最高，越远离中心的像素权重越小
我们还是以3*3的卷积核为例，其核值如下所示：
得到了卷积核的核值之后，其滤波过程与上面两种滤波方式的滤波过程一样，都是用卷积核从图像左上角开始，逐个计算对应位置的像素值，并从左至右、从上至下滑动卷积核，直至到达图像右下角，唯一的区别就是核值不同
cv2.GaussianBlur(img, ksize, sigmaX)ksize：代表卷积核的大小，（ksize=3，则代表使用3×3的卷积核
sigmaX：就是高斯函数里的值，σx值越大，模糊效果越明显。高斯滤波相比均值滤波效率要慢，但可以有效消除高斯噪声，能保留更多的图像细节，所以经常被称为最有用的滤波器
5、中值滤波
中值又叫中位数，是所有数排序后取中间的值。中值滤波没有核值，而是在原图中从左上角开始，将卷积核区域内的像素值进行排序，并选取中值作为卷积核的中点的像素值
中值滤波就是用区域内的中值来代替本像素值，所以那种孤立的斑点，如0或255很容易消除掉，适用于去除椒盐噪声和斑点噪声。中值是一种非线性操作，效率相比前面几种线性滤波要慢
6、双边滤波
模糊操作基本都会损失掉图像细节信息，尤其前面介绍的线性滤波器，图像的边缘信息很难保留下来。然而，边缘（edge）信息是图像中很重要的一个特征，所以这才有了双边滤波
双边滤波的基本思路是同时考虑将要被滤波的像素点的空域信息（周围像素点的位置的权重）和值域信息（周围像素点的像素值的权重）。为什么要添加值域信息呢？是因为假设图像在空间中是缓慢变化的话，那么临近的像素点会更相近，但是这个假设在图像的边缘处会不成立，因为图像的边缘处的像素点必不会相近。因此在边缘处如果只是使用空域信息来进行滤波的话，得到的结果必然是边缘被模糊了，这样我们就丢掉了边缘信息，因此添加了值域信息。
双边滤波采用了两个高斯滤波的结合，一个负责计算空间邻近度的权值（也就是空域信息），也就是上面的高斯滤波器，另一个负责计算像素值相似度的权值（也就是值域信息），也是一个高斯滤波器
cv2.bilateralFilter(src, d, sigmaColor, sigmaSpace)d：过滤时周围每个像素领域的直径
sigmaColor：在color space（色彩空间）中过滤sigma。参数越大，那些颜色足够相近的的颜色的影响越大。较大的sigmaColor值意味着更大的颜色差异将被允许参与到加权平均中，从而使得颜色相近但不完全相同的像素也能够相互影响
sigmaSpace：在coordinate space（坐标空间）中过滤sigma。这个参数是坐标空间中的标准差，决定了像素位置对滤波结果的影响程度。它定义了在图像的空间域中，一个像素可以影响周围像素的最大距离
关于2个sigma参数：
简单起见，可以令2个sigma的值相等；
如果他们很小（小于10），那么滤波器几乎没有什么效果；
如果他们很大（大于150），那么滤波器的效果会很强，使图像显得非常卡通化。
关于参数d：
过大的滤波器（d>5）执行效率低。
对于实时应用，建议取d=5；
对于需要过滤严重噪声的离线应用，可取d=9；
7、总结
在不知道用什么滤波器好的时候，优先高斯滤波，然后均值滤波。
斑点和椒盐噪声优先使用中值滤波。
要去除噪点的同时尽可能保留更多的边缘信息，使用双边滤波。
线性滤波方式：均值滤波、方框滤波、高斯滤波（速度相对快）。
非线性滤波方式：中值滤波、双边滤波（速度相对慢）。