中值滤波
均值滤波
均值滤波是一种线性滤波器，处理思路也很简单，就是将一个窗口区域中的像素计算平均值，然后将窗口中计算得到的均值设置为锚点上的像素值。
该算法有优点在于效率高，思路简单。同样，缺点也很明显，计算均值会将图像中的边缘信息以及特征信息“模糊”掉，会丢失很多特征。
计算均值滤波时可以采用很多优化手段，例如使用积分图的方法对图像进行预处理，处理过后的图像可以通过O(1)的时间复杂度获取窗口区域中的像素和。如果使用并行以及SSE指令集来进行加速，效果会更快。
下面代码使用简单的卷积方案来实现，既然是计算窗口区域中的像素和，即使用如下卷积核即可。图像的边界部分采用padding操作处理。另外，得到的锚点像素值要进行归一化，即除以窗口尺寸大小。
kernel=⎣⎡111111111⎦⎤(3)
void MeanFilter(const Mat &src, Mat &dst, int ksize)//均值滤波
{
CV_Assert(ksize % 2 == 1);
int *kernel = new int[ksize*ksize];
for (int i = 0; i < ksize*ksize; i++)
kernel[i] = 1;
Mat tmp;
int len = ksize / 2;
tmp.create(Size(src.cols + len, src.rows + len), src.type());//添加边框
dst.create(Size(src.cols, src.rows), src.type());
int channel = src.channels();
uchar *ps = src.data;
uchar *pt = tmp.data;
for (int row = 0; row < tmp.rows; row++)//添加边框的过程
{
for (int col = 0; col < tmp.cols; col++)
{
for (int c = 0; c < channel; c++)
{
if (row >= len && row < tmp.rows - len && col >= len && col < tmp.cols - len)
pt[(tmp.cols * row + col)*channel + c] = ps[(src.cols * (row - len) + col - len) * channel + c];
else
pt[(tmp.cols * row + col)*channel + c] = 0;
}
}
}
uchar *pd = dst.data;
pt = tmp.data;
for (int row = len; row < tmp.rows - len; row++)//卷积的过程
{
for (int col = len; col < tmp.cols - len; col++)
{
for (int c = 0; c < channel; c++)
{
short t = 0;
for (int x = -len; x <= len; x++)
{
for (int y = -len; y <= len; y++)
{
t += kernel[(len + x) * ksize + y + len] * pt[((row + x) * tmp.cols + col + y) * channel + c];
}
}
pd[(dst.cols * (row - len) + col - len) * channel + c] = saturate_cast<ushort> (t/(ksize*ksize));//防止数据溢出ushort是16为数据
}
}
}
delete[] kernel;
}
高斯滤波
高斯滤波是一种线性滤波，是常用的一种滤波算法，利用二维高斯函数的分布方式来对图像进行平滑。
高斯滤波的优点可以集中在高斯函数的特点上来看
首先，二维高斯函数是旋转对称的，在各个方向上平滑程度相同，不会改变原图像的边缘走向。
第二，高斯函数是单值函数，高斯卷积核的锚点为极值，在所有方向上单调递减，锚点像素不会受到距离锚点较远的像素影响过大，保证了特征点和边缘的特性。
第三，在频域上，滤波过程中不会被高频信号污染。
滤波过程中使用的高斯函数如下：
G(x,y)=2πσ21e−2σ2x2+y2
在构建卷积核后，要将该卷积核归一化处理，也就是将整个高斯卷积核中的值累加，并将卷积核中的每个值除以累加值。
所以，在编写程序的过程中，前面的2πσ21部分由于除法会被约去，直接计算e−2σ2x2+y2即可。
另外，高斯的卷积核并不一定都是对称的，即x方向的方差与y方向的方差可能会不同，这里因具体要求而议，程序中使用的计算公式为:
e−2σxσy(i−x)2+(j−y)2
其中，x和y表示卷积核的中心，即锚点，i和j表示卷积核中的各个位置。
下面程序使用上面的高斯函数直接运算，性能并不突出，若想提高程序性能可以使用下面两种方法。
第一种，如果了解卷积神经网络的话其实第一个方法很好想，在谷歌的inception 模型中，构建一个3×3的卷积层使用的是1×3与3×1的两个方向上的卷积层来代替的，不但实现了同样的效果，而且还减少了参数。同样，在计算二维高斯核函数时使用同样的原理，将两个方向的卷积核分开计算，即分别计算x方向与y方向的卷积。计算开销会大大减少。
第二种，如果了解数值分析，高斯函数是可以用其它函数逼近的思路来处理。有人提出了这样的一篇论文解决了这个问题
“Recursive implementation of the Gaussian filter”
即使用递归迭代的方法来逼近高斯函数，效率极高。
以上两种方法在配合sse指令以及并行计算以后，效率会有大幅度提升。
//方差可调节
void MyGaussFilter(const Mat &src, Mat &dst, int ksize, double sigmaX, double sigmaY = 0)
{
CV_Assert(ksize % 2 == 1);
if (fabs(sigmaY) < 1e-5)
sigmaY = sigmaX;
double *kernel = new double[ksize*ksize];
int center = ksize / 2;
double sum = 0;
for (int i = 0; i < ksize; i++)
{
for (int j = 0; j < ksize; j++)
{
kernel[i * ksize + j] = exp(-(i - center)*(i - center) / (2 * sigmaX*sigmaX) - (j - center)*(j - center) / (2 * sigmaY*sigmaY));
sum += kernel[i*ksize + j];
}
}
for (int i = 0; i < ksize; i++)
{
for (int j = 0; j < ksize; j++)
{
kernel[i*ksize + j] /= sum;
}
}
Mat tmp;
int len = ksize / 2;
tmp.create(Size(src.cols + len, src.rows + len), src.type());//添加边框
dst.create(Size(src.cols, src.rows), src.type());
int channel = src.channels();
uchar *ps = src.data;
uchar *pt = tmp.data;
for (int row = 0; row < tmp.rows; row++)//添加边框的过程
{
for (int col = 0; col < tmp.cols; col++)
{
for (int c = 0; c < channel; c++)
{
if (row >= len && row < tmp.rows - len && col >= len && col < tmp.cols - len)
pt[(tmp.cols * row + col)*channel + c] = ps[(src.cols * (row - len) + col - len) * channel + c];
else
pt[(tmp.cols * row + col)*channel + c] = 0;
}
}
}
uchar *pd = dst.data;
pt = tmp.data;
for (int row = len; row < tmp.rows - len; row++)//卷积的过程
{
for (int col = len; col < tmp.cols - len; col++)
{
for (int c = 0; c < channel; c++)
{
short t = 0;
for (int x = -len; x <= len; x++)
{
for (int y = -len; y <= len; y++)
{
t += kernel[(len + x) * ksize + y + len] * pt[((row + x) * tmp.cols + col + y) * channel + c];
}
}
pd[(dst.cols * (row - len) + col - len) * channel + c] = saturate_cast<ushort> (t);//防止数据溢出ushort是16为数据
}
}
}
delete[] kernel;
}
中值滤波
中值滤波是一种非线性滤波，在处理脉冲噪声以及椒盐噪声时效果极佳，能够有效的保护好图像的边缘信息。
中值滤波的处理思路很简单，取卷积核当中所覆盖像素中的中值作为锚点的像素值即可。
如果按照遍历所有像素，再对卷积核中的像素排序取中值，那么时间复杂度会很高，需要对中值滤波进行改进。
中值滤波的改进实际上很是很好想的，无非就是一个滑动窗口取中值的问题，每次向右滑动的过程中等于在窗口中新添加添加一列窗口像素，同时减去一列窗口像素，考虑维护这个窗口中的像素信息变化即可。
这里面使用huang算法，该思路是这个人提出来的，算法思路如下：
在计算中值的办法中，不使用排序，而是使用像素直方图，也就是记录像素值的哈希。首先设定阈值threshold，这个threshold就是窗口的中心位置，即ksize×ksize/2+1，kisze为窗口尺寸。
每次在计算中值的过程中，从小到大累加像素直方图的值，如果该值大于等于，此时对应的像素值就是中值了。
例如ksize=3的窗口如下：
⎣⎡122235154⎦⎤(3)
对该窗口中的值计算像素直方图如下，threshold=3×3/2+1=5
1:2（表示像素值为1的有2个）
2:3
3:1
4:1
5:2
因为2+3≥5，所以中值为2
每次滑动窗口的过程中，如果窗口在第一列，那么直接计算直方图。否则向右移动，在直方图中减去左侧离开窗口中像素，在右侧添加进入窗口中的像素。
此外，也可以让窗口按照蛇形来移动，这样也会避免每次窗口在第一列时需要重新计算的问题。
void AddSultPAPPerNoise(const Mat &src, Mat &dst,int num)//添加椒盐噪声
{
dst = src.clone();
uchar *pd=dst.data;
int row, col, cha;
srand((unsigned)time(NULL));
while (num--)
{
row = rand() % dst.rows;
col = rand() % dst.cols;
cha = rand() % dst.channels();
pd[(row*dst.cols + col)*dst.channels() + cha] = 0;
}
}
int GetMediValue(const int histogram[], int thresh)//计算中值
{
int sum = 0;
for (int i = 0; i < (1 << 16); i++)
{
sum += histogram[i];
if (sum >= thresh)
return i;
}
return (1 << 16);
}
void MyFastMediFilter(const Mat &src, Mat &dst, int ksize)
{
CV_Assert(ksize % 2 == 1);
Mat tmp;
int len = ksize / 2;
tmp.create(Size(src.cols + len, src.rows + len), src.type());//添加边框
dst.create(Size(src.cols, src.rows), src.type());
int channel = src.channels();
uchar *ps = src.data;
uchar *pt = tmp.data;
for (int row = 0; row < tmp.rows; row++)//添加边框的过程
{
for (int col = 0; col < tmp.cols; col++)
{
for (int c = 0; c < channel; c++)
{
if (row >= len && row < tmp.rows - len && col >= len && col < tmp.cols - len)
pt[(tmp.cols * row + col) * channel + c] = ps[(src.cols * (row - len) + col - len) * channel + c];
else
pt[(tmp.cols * row + col) * channel + c] = 0;
}
}
}
int Hist[(1 << 16)] = { 0 };
uchar *pd = dst.data;
ushort val = 0;
pt = tmp.data;
for (int c = 0; c < channel; c++)//每个通道单独计算
{
for (int row = len; row < tmp.rows - len; row++)
{
for (int col = len; col < tmp.cols - len; col++)
{
if (col == len)
{
memset(Hist, 0, sizeof(Hist));
for (int x = -len; x <= len; x++)
{
for (int y = -len; y <= len; y++)
{
val = pt[((row + x) * tmp.cols + col + y) * channel + c];
Hist[val]++;
}
}
}
else
{
int L = col - len - 1;
int R = col + len;
for (int y = -len; y <= len; y++)
{
int leftInd = ((row + y) * tmp.cols + L) * channel + c;
int rightInd = ((row + y) * tmp.cols + R) * channel + c;
Hist[pt[leftInd]]--;
Hist[pt[rightInd]]++;
}
}
val = GetMediValue(Hist, ksize*ksize / 2 + 1);
pd[(dst.cols * (row - len) + col - len) * channel + c] = val;
}
}
}
}
中值滤波的结果如下
文章最后发布于: 2018-11-01 20:07:39
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