1. 函数定义

1.1 中值模糊

OpenCV官方文档

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

支持就地调用（源图像和目标图像是同一幅图像）；
输入可以为1、3或4通道图像；
当ksize为3或5时，图像深度可以为CV_8U、CV_16U或CV_32F；
但是当ksize大于5时，图像的深度就只能为CV_8U。

1.2 高斯模糊

OpenCV官方文档

 void GaussianBlur(InputArray src, OutputArray dst, Size ksize,double sigmaX,double sigmaY = 0,int borderType = BORDER_DEFAULT);

支持就地调用
输入可以有任意数量的通道图像，这些通道是独立处理的，但深度应该是CV_8U、CV_16U、CV_16S、CV_32F或CV_64F。
ksize是高斯核的尺寸，ksize.width 和ksize.height 可以不相同，但必须是正的奇数；或者你把它们设置为0，它们的实际数值会根据sigma的值而被自动计算出来。
sigmaX X方向上的高斯核标准差。
sigmaY Y方向高斯核标准差，如果sigmaY是0，它会被设置为等于sigmaX，如果两个sigmaX和sigmaY都是0，它们会根据ksize计算出来。OpenCV建议指定所有ksize、sigmaX和sigmaY。

1.3 双边滤波

OpenCV官方文档

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

不支持就地调用
bilateralFilter可以很好地减少不必要的噪声，同时保持边缘清晰。但是，与大多数滤波器相比，它运行效率很低。
d 的值：d大于5时，效率就开始变得低下了，所以如果你需要实时应用双边滤波器，那么d的值不要超过5，如果你需要离线处理噪声很严重的图像，就可以把d设置的更大一些了；
d的值如果是非正数，它将会由sigmaSpace来计算。
Sigma 的值：为了方便起见，你可以把sigmaColor 和 sigmaSpace 设置为相等；如果它们小于10，滤波器可能都不起什么作用，但是如果它们大于150，滤波器的作用可能又太大了，图片会变成卡通片似的。
sigmaColor：颜色空间的sigma值，值越大，意味着颜色差异更大的临近像素会被融合到一起去。会导致更大的semi-equal color区域。这里是在OpenCV官方文档里看到的，没有想明白semi-equal color应该怎么翻译和理解，有知道的朋友可以告诉我。
sigmaSpace：坐标系空间的sigma值，值越大，意味着距离更远的像素将会互相影响（只要它们的颜色足够接近）。当d>0, 就由d来指定邻域大小，sigmaSpace就没用了，如果d≤0时， d的实际值会与 sigmaSpace成正比。

2. 例程

中值模糊和高斯模糊都能够很有效的去除椒盐噪声，但是如同它们的名字“模糊”，图像也变得模糊了。双边滤波虽然可以保持图像的边缘细节，但是无法很好地去除椒盐噪声。如果先使用模糊，再使用双边滤波，这样的处理结果或许是一个折中的办法。

#include "stdafx.h"
#include <opencv.hpp>
using namespace cv;//中值模糊，高斯模糊，双边滤波
int main()
{Mat m_SrcImg = imread("./椒盐噪声美女.jpg");imshow("原图", m_SrcImg);Mat m_DstImg;medianBlur(m_SrcImg, m_DstImg, 5);imshow("中值模糊", m_DstImg);//要注意高斯模糊的高斯核尺寸应该是正的奇数GaussianBlur(m_SrcImg, m_DstImg, Size(5,5), 10, 10);imshow("高斯模糊", m_DstImg);bilateralFilter(m_SrcImg, m_DstImg, 15, 100, 100);imshow("双边滤波", m_DstImg);medianBlur(m_SrcImg, m_DstImg, 3);   //这里要尤其注意，双边滤波不支持就地调用Mat m_DstImg2;bilateralFilter(m_DstImg, m_DstImg2, 15, 100, 100);imshow("中值模糊+双边滤波", m_DstImg2);GaussianBlur(m_SrcImg, m_DstImg, Size(3, 3), 10, 10);bilateralFilter(m_DstImg, m_DstImg2, 15, 100, 100);imshow("高斯模糊+双边滤波", m_DstImg2);waitKey(0);return 0;
}

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