- 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
