JavaCV 之均值滤波：图像降噪与模糊的权衡之道

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2024-10-30 13:40:13

JavaCV 之均值滤波：图像降噪与模糊的权衡之道

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均值滤波：实现简单，计算效率高，但容易模糊图像细节和边缘。适用于实时性要求较高且对细节保留要求不高的场景。中值滤波：对椒盐噪声有良好的去噪效果，能够保留边缘信息，但计算复杂度较高。适用于需要去除椒盐噪声且对边缘保留要求较高的场景。高斯滤波：平滑效果好，对噪声有较强的抑制能力，但也会模糊细节和边缘，计算复杂度中等。适用于需要全局平滑且对噪声抑制效果要求较高的场景。

均值滤波是一种线性滤波方法，通过取一个固定大小的邻域内所有像素的平均值作为中心像素的新值。其核心思想是，通过平均化操作，降低像素之间的突变，从而平滑掉图像中的一些细节，达到去噪的效果。C语言有许多优秀的开源图像处理库，例如libpng、libjpeg以及OpenCV（虽然它支持多种编程语言）。这些库提供了丰富的图像处理功能，并且经过了广泛测试，稳定性和性能得到了保证。使用这些库，开发者可以避免从零开始实现常见的图像处理功能，节省时间和资源。

OpenCV，全称Open Source Computer Vision Library，是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它由Intel在1999年启动，并在2000年作为研究项目由Gary Bradski领导开发。其目的是为了促进计算机视觉相关算法的研究和应用，提供一个统一且高效的编程接口。OpenCV在开源社区中的迅速发展离不开其背后强大的技术支持和广泛应用。

原文：Learning Image Processing with OpenCV 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙本文来自【ApacheCN 计算机视觉译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。当别人说你没有底线的时候，你最好真的没有；当别人说你做过某些事的时候，你也最好真的做过。一、处理图像和视频文件本章旨在与 OpenCV，其安装和第一个基本程序进行首次接触。我们将涵盖以下主题：面向新手的 OpenCV 简介，然后是简单的分步安装库指南在用户本地磁盘中

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本项目展示了在Android平台上利用OpenCV库实现各种图像处理技术的过程。内容涵盖图像相似度计算、轮廓与形状检测、以及图像预处理等核心技能。具体实现包括直方图比较、峰值信噪比(PSNR)、结构相似性指数(SSIM)、感知哈希算法(pHash)，以及使用findContours、Hough变换、角点检测等算法进行轮廓、直线、圆和角...

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