凤仙郡天下杂谈|图像处理 | 图像平滑之均值滤波、方框滤波、高斯滤波及中，Python( 三 )
输出结果如下图所示：
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上图很多像素为白色 ， 因为图像求和结果几乎都是255 。 如果设置的是2*2矩阵 ， 只取四个像素结果要好些 。
result=cv2.boxFilter(source,-1,(2,2),normalize=0)
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高斯滤波
为了克服简单局部平均法的弊端(图像模糊) ， 目前已提出许多保持边缘、细节的局部平滑算法 。 它们的出发点都集中在如何选择邻域的大小、形状和方向、参数加平均及邻域各店的权重系数等 。
图像高斯平滑也是邻域平均的思想对图像进行平滑的一种方法 ， 在图像高斯平滑中 ， 对图像进行平均时 ， 不同位置的像素被赋予了不同的权重 。 高斯平滑与简单平滑不同 ， 它在对邻域内像素进行平均时 ， 给予不同位置的像素不同的权值 ， 下图的所示的3*3和5*5领域的高斯模板 。
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高斯滤波让临近的像素具有更高的重要度 ， 对周围像素计算加权平均值 ， 较近的像素具有较大的权重值 。 如下图所示 ， 中心位置权重最高为0.4 。
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作者|杨秀璋 ， 责编|夕颜题图|视觉中国出品|CSDN博客
本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像平滑 ， 包括四个算法：均值滤波、方框滤波、高斯滤波和中值滤波 。 全文均是基础知识 ， 希望对您有所帮助 。 知识点如下：
1.图像平滑
2.均值滤波
3.方框滤波
4.高斯滤波
5.中值滤波
PS：本文介绍图像平滑 ， 想让大家先看看图像处理的效果 ， 后面还会补充一些基础知识供大家学习 。 文章参考自己的博客及网易云课堂李大洋老师的讲解 ， 强烈推荐大家学习 。
图像平滑
1.图像增强
图像增强是对图像进行处理 ， 使其比原始图像更适合于特定的应用 ， 它需要与实际应用相结合 。 对于图像的某些特征如边缘、轮廓、对比度等 ， 图像增强是进行强调或锐化 ， 以便于显示、观察或进一步分析与处理 。 图像增强的方法是因应用不同而不同的 ， 研究内容包括：(参考课件和左飞的《数字图像处理》)
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2.图像平滑
图像平滑是一种区域增强的算法 ， 平滑算法有邻域平均法、中指滤波、边界保持类滤波等 。 在图像产生、传输和复制过程中 ， 常常会因为多方面原因而被噪声干扰或出现数据丢失 ， 降低了图像的质量（某一像素 ， 如果它与周围像素点相比有明显的不同 ， 则该点被噪声所感染） 。 这就需要对图像进行一定的增强处理以减小这些缺陷带来的影响 。
简单平滑-邻域平均法
3.邻域平均法
图像简单平滑是指通过邻域简单平均对图像进行平滑处理的方法 ， 用这种方法在一定程度上消除原始图像中的噪声、降低原始图像对比度的作用 。 它利用卷积运算对图像邻域的像素灰度进行平均 ， 从而达到减小图像中噪声影响、降低图像对比度的目的 。
但邻域平均值主要缺点是在降低噪声的同时使图像变得模糊 ， 特别在边缘和细节处 ， 而且邻域越大 ， 在去噪能力增强的同时模糊程度越严重 。
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