洛江区住房和城乡建设局网站网站建设与管理考察报告

• 操作系统：ubuntu22.04
• OpenCV版本：OpenCV4.9
• IDE:Visual Studio Code
• 编程语言：C++11

算法描述

滤波是图像和视频处理中的基础操作。边缘保留平滑滤波器被广泛应用于多种不同场景[98]。
cv::edgePreservingFilter 是一种边缘保留滤波器，用于在平滑图像的同时保留边缘细节。其核心目标是：

• 降噪：减少图像中的噪声。
• 边缘保护：避免平滑操作模糊图像中的边缘和重要结构。

工作原理

• 边缘检测：
  计算图像梯度或边缘强度，标记潜在边缘区域。

• 空间域平滑：
  使用高斯滤波对图像进行初步平滑（由sigma_s控制范围）。

• 频率域滤波：
  在频域中应用高斯滤波，保留与边缘相关的高频成分，抑制噪声（由sigma_r控制颜色相似性）。

• 边缘恢复：
  根据边缘信息修正平滑后的图像，确保边缘清晰（具体方式取决于flags选择的算法）。

• 输出：
  将处理后的图像转换回空间域，得到最终结果。

  函数原型

void cv::edgePreservingFilter 	
(InputArray  	src,OutputArray  	dst,int  	flags = 1,float  	sigma_s = 60,float  	sigma_r = 0.4f 
) 		

参数

• src 输入 8 位 3 通道图像。
• dst 输出 8 位 3 通道图像。
• flags 边缘保护滤波器类型：cv::RECURS_FILTER 或 cv::NORMCONV_FILTER。
• sigma_s 取值范围为 0～200。
• sigma_r 取值范围为 0～1。

代码示例

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;
using namespace std;int main( int argc, char* argv[] )
{Mat src = imread( "/media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/jiangnan.jpg" );  // 输入图像if ( src.empty() ){printf( "不能打开图像！\n" );return -1;}namedWindow( "1-原图", WINDOW_AUTOSIZE );imshow( "1-原图", src );Mat dst;edgePreservingFilter( src, dst, 1, 60, 0.44 );  // 调用滤波函数imshow( "2-edgePreservingFilter", dst );waitKey( 0 );return 0;
}

运行结果