【OpenCV • c++】图像平滑处理（1） —— 线性滤波

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一、平滑处理 二、图像滤波 三、邻域算子与线性邻域滤波 四、方框滤波 代码演示

一、平滑处理

  平滑处理也称为模糊处理，是一种简单且使用频率很高的图像处理方法，平滑处理的用途有很多，最常见的是用来减少图像上的噪点或者失真。在涉及到降低图像分辨率时，平滑处理是非常好用的方法。

二、图像滤波

  图像滤波指的是在尽量保留图像细节特征的条件下对图像的噪音进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将会直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。消除图像中的噪声成分叫做图像的平滑化或滤波操作。信号或图像的能量大部分集中在幅度谱的低频或中频段，而在高频段，有用的信息经常会被噪声淹没，因此一个能降低高频成分幅度的滤波器就能减弱噪声的影响。
  图像滤波有两个目的： 一是抽出对象的特征作为图像识别的特征模式；另一个是为了适应图像处理的要求，消除图像数字化时所混入的噪声。
  对滤波处理的两个要求：一是不能损坏图像边缘及轮廓等重要信息；二是使得图像清晰视觉效果好。

三、邻域算子与线性邻域滤波

  邻域算子是利用给定像素周围的像素值来

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