C++ OpenCV處理圖像中的噪聲源

在C++中，使用OpenCV庫處理圖像中的噪聲源是一種常見的圖像處理技術(shù)

1. 高斯濾波器（Gaussian Blur）： 高斯濾波器是一種非常有效的去除噪聲的方法。它通過對圖像進(jìn)行模糊處理，平滑圖像中的像素值，從而減少噪聲。

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main() {
    Mat image = imread("input_image.jpg");
    Mat blurred_image;

    GaussianBlur(image, blurred_image, Size(5, 5), 0);

    imwrite("output_image.jpg", blurred_image);

    return 0;
}

2. 中值濾波器（Median Filter）： 中值濾波器通過計(jì)算圖像中每個像素周圍的像素值的中值來平滑圖像。這種方法對于去除椒鹽噪聲（稀疏噪聲）非常有效。

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main() {
    Mat image = imread("input_image.jpg");
    Mat filtered_image;

    medianBlur(image, filtered_image, 5);

    imwrite("output_image.jpg", filtered_image);

    return 0;
}

3. 雙邊濾波器（Bilateral Filter）： 雙邊濾波器結(jié)合了高斯濾波器和中值濾波器的優(yōu)點(diǎn)，可以同時保留圖像的細(xì)節(jié)和去除噪聲。它適用于去除高斯噪聲和椒鹽噪聲。

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main() {
    Mat image = imread("input_image.jpg");
    Mat filtered_image;

    bilateralFilter(image, filtered_image, 9, 75, 75);

    imwrite("output_image.jpg", filtered_image);

    return 0;
}

這些方法都可以用于處理圖像中的噪聲源。你可以根據(jù)實(shí)際情況選擇合適的方法，或者將多種方法組合使用以獲得更好的效果。