中值滤波

对于3*3窗口，利用窗口内像素灰度值的中值代替中心点像素值，也就是先对窗口内的9个像素排序，然后取第五个像素代替中心点像素值。该方法在去除椒盐噪声、脉冲噪声方面效果很好，因为该方法可以直接过滤较高或较低的像素值。

椒盐噪声也称为脉冲噪声，是图像中经常见到的一种噪声，它是一种随机出现的白点或者黑点，可能是亮的区域有黑色像素或是在暗的区域有白色像素。

函数原型：

void medianBlur(InputArray src, OutputArray dst, int kszie);

参数详解；

第一个参数：InputArray类型的src，输入图像，Mat类的对象。该函数对通道是独立处理的，且可以处理1、3或4得到的Mat图像，但是待处理的图像深度应该是CV_8U，CV_16U，CV_32F，但是对于较大孔径尺寸的图像，只能是CV_8U。

第二个参数：OutputArray类型的dst，目标图像，需要和输入图像有相同的尺寸和类型。

第三个参数：int类型ksize，孔径的线型尺寸，必须是大于1的奇数。

双边滤波

双边滤波（Bilateral filter）是一种非线性的滤波方法，双边滤波器的好处是可以做边缘保存（edge preserving），在图像的平坦区域，像素值变化很小，对应的像素范围域权重接近于1，此时空间域权重起主要作用，相当于进行高斯模糊；在图像的边缘区域，像素值变化很大，像素范围域权重变大，从而保持了边缘的信息。

函数原型：

void bilateralFilter(InputArray src, OutputArray dst, int d,double sigmaColor,double sigmaSpace,int borderType=BORDER_DEFAULT);

参数详解；

第二个参数：OutputArray类型的dst，目标图像，需要和输入图像有相同的尺寸和类型。

第三个参数：int类型d，过滤像素邻域的直径。

第四个参数：double类型的sigmaColor，颜色空间滤波器的值。参数越大，表明像素邻域内有越宽的颜色混合到一起。

第五个参数：double类型的sigmaSpace，坐标空间滤波器的值。参数越大，表明越远的像素有相互影响。

程序

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<vector>
#include<time.h>
#include<opencv2/core/core.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
//--------------------------------------【main( )函数】-----------------------------------------
//          描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始执行
//-------------------------------------------------------------------------------------------------Mat src = imread("D:\\VC\\c++\\opencv源码\\opencv源码\\12.bmp");
Mat dst1 ,dst2;
int mediafilter = 3;//中值滤波参数值
int shuangfilter = 4;//双边滤波参数值//中值滤波回调函数
void on_media(int, void*)
{medianBlur(src, dst1, 2 * mediafilter+1);imshow("中值滤波", dst1);
}//双边滤波回调函数
void on_shuang(int, void*)
{bilateralFilter(src, dst2, shuangfilter, (double)shuangfilter*2+1, shuangfilter/2);imshow("双边滤波", dst2);
}
int main()
{double time0 = static_cast<double>(getTickCount());//记录起始时间namedWindow("原图", WINDOW_FREERATIO);namedWindow("中值滤波", WINDOW_FREERATIO);namedWindow("双边滤波", WINDOW_FREERATIO);imshow("原图", src);//中值滤波createTrackbar("内核值", "中值滤波", &mediafilter, 20, on_media);on_media(mediafilter, 0);//双边滤波createTrackbar("内核值", "双边滤波", &shuangfilter, 20, on_shuang);on_shuang(shuangfilter, 0);time0 = ((double)getTickCount() - time0) / getTickFrequency();cout << "此方法运行时间：" << time0 << "秒" << endl;//输出运行时间waitKey(0);return 0;
}

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