基于opencv的圖像濾波實(shí)驗(yàn)

1、計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)圖像的濾波處理第二次編程練習(xí)概述：有關(guān)程序：程序運(yùn)行的時(shí)候先輸入MSE PSNR的輸出文件地址，再輸入希望濾波的圖片地址，接著輸入原來未污染的圖片地址，這時(shí)輸出受污染的圖片與原圖的MSE, PSNR，接著選擇濾波器類型，輸出濾波圖片保存位置，同時(shí)寫入濾波后的MSE,PSNR。這時(shí)用戶可以選擇重新?lián)Q一張圖片濾波或者對同一張圖片進(jìn)行不同濾波處理有關(guān)報(bào)告：報(bào)告第一部分介紹程序?qū)崿F(xiàn)的主要功能，第二部分介紹濾波實(shí)現(xiàn)理論思路，第三部分對濾波的結(jié)果進(jìn)行量化分析（對提供的10張圖片分別進(jìn)行不同窗口大小的均值，中值濾波，改進(jìn)的自適應(yīng)中值濾波，以及雙邊濾波，并對結(jié)果分析，計(jì)算濾波后的MSE,PSNR

2、，并附表格。第四部分主要是編程的心得體會。一. 主要編程實(shí)現(xiàn)的功能主要對輸入的圖像進(jìn)行了基于3*3窗口，以及5*5窗口的線性均值濾波；基于3*3窗口，以及5*5窗口的非線性的中值濾波。在提高部分，在線性濾波的基礎(chǔ)之上，采用了同時(shí)考慮像素點(diǎn)與中心像素點(diǎn)距離，以及像素值差距的雙邊濾波器；在非線性的中值濾波器的基礎(chǔ)上，采用了自適應(yīng)的中值濾波器，也即根據(jù)窗口中噪聲點(diǎn)的多少自動地調(diào)節(jié)濾波窗口的大小，這兩種改進(jìn)的濾波方法都在濾除噪聲點(diǎn)的同時(shí)保護(hù)邊緣特性，其中雙邊濾波器對高斯噪聲的濾波效果較為明顯，而自適應(yīng)的中值濾波器對于椒鹽噪聲的濾波效果較好。二. 設(shè)計(jì)思路（一）對圖片進(jìn)行基本的打開，保存等操作在剛開始編

3、程的時(shí)候，沒有了解到可以調(diào)用opencv的庫函數(shù)進(jìn)行圖片的調(diào)用，就采取了直接讀取圖片的文件頭信息頭的方式，進(jìn)行圖片的讀入以及寫入操作。在這個過程中，我也了解到了位圖的信息頭，文件頭，像素點(diǎn)的表達(dá)方式。位圖文件由三部分組成：文件頭 + 位圖信息 + 位圖像素?cái)?shù)據(jù)，如下為位圖文件頭的結(jié)構(gòu)體。typedef struct tagBITMAPFILEHEADER WORD bfType;DWORD bfSize;WORD bfReserved1;WORD bfReserved2;DWORD bfOffBits; BITMAPFILEHEADER;位圖信息中所記錄的值用于分配內(nèi)存，設(shè)置調(diào)色板信息，讀取像

4、素值等。如下為位圖的信息結(jié)構(gòu)體，typedef struct tagBITMAPINFO BITMAPINFOHEADER bmiHeader;RGBQUAD bmiColors1; BITMAPINFO;位圖信息頭包含了單個像素所用字節(jié)數(shù)以及描述顏色的格式，此外還包括位圖的寬度、計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)高度、目標(biāo)設(shè)備的位平面數(shù)、圖像的壓縮格式。以下是位圖信息頭結(jié)構(gòu)的定義：typedef struct tagBITMAPINFOHEADER / bmihDWORD biSize;LONG biWidth;LONG biHeight;WORD biPlanes;WORD biBitCountDWORD b

5、iCompression;DWORD biSizeImage;LONG biXPelsPerMeter;LONG biYPelsPerMeter;DWORD biClrUsed;DWORD biClrImportant; BITMAPINFOHEADER;在實(shí)際的操作中，我們可以通過定義位圖的信息頭，文件頭等結(jié)構(gòu)體，通過讀入的方式，來引用結(jié)構(gòu)體中像素點(diǎn)的像素值，圖片的長度，寬度等。下圖為使用讀入的方法查看圖片的信息然而在之后，我了解到可以使用opencv的庫函數(shù)進(jìn)行操作，就直接使用cvLoadImage，這個函數(shù)進(jìn)行圖片的讀入，使用image-imageData的方式來引用圖片的像素點(diǎn)值，從而

6、進(jìn)行濾波的操作。（二）不同濾波器實(shí)現(xiàn)原理1. 均值濾波器（1）原理均值濾波也稱為線性濾波，其采用的主要方法為鄰域平均法。線性濾波的基本原理是用計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)均值代替原圖像中的各個像素值，即對待處理的當(dāng)前像素點(diǎn)（x，y），選擇一個模板，該模板由其近鄰的若干像素組成，求模板中所有像素的均值，再把該均值賦予當(dāng)前像素點(diǎn)（x，y），作為處理后圖像在該點(diǎn)上的灰度值g（x，y），即g(x,y)=1f(x,y)，m為該模板中包m含當(dāng)前像素在內(nèi)的像素總個數(shù)。（2）模板采用均值濾波的時(shí)候，采用不同大小的掩膜。不同系數(shù)的掩膜，得到的濾波效果會有很大的差別。根據(jù)公式y(tǒng)i,j=HX其中H為nn的掩膜的系數(shù)矩陣，X為以y

7、i,j為中心點(diǎn)周圍nn大小的矩陣的像素點(diǎn)的值。l 模板一當(dāng)采用3*3的模板的時(shí)候從模板的系數(shù)可以看出，這里計(jì)算得到的是中間像素點(diǎn)與周圍臨近的nn-1 個像素點(diǎn)像素值之間的差距，因而在第一次嘗試中，主要的計(jì)算方法是，該模板計(jì)算得到的數(shù)值加上中間像素點(diǎn)的值，也即就是像素點(diǎn)的值由其與周圍nn-1個像素點(diǎn)的像素值的區(qū)別決定，而得到的圖像的濾波效果十分差。如下圖（對lena圖進(jìn)行3*3的均值濾波處理）我又重新仔細(xì)考慮了原因，根據(jù)以上的計(jì)算方法，由于噪聲點(diǎn)的像素值與周圍點(diǎn)的像素值差距十分大，假設(shè)周圍像素點(diǎn)的值都接近255，而中間噪聲點(diǎn)的值接近0，這時(shí)得到的中間點(diǎn)的像素值就應(yīng)該為負(fù)值，由于位圖的像素點(diǎn)值為0-255無符號整數(shù)，因而會直接變?yōu)?，這樣的點(diǎn)多了，就會使得圖像失去原來的性質(zhì)。為了解決以上的問題，我開始想到為所有的像素點(diǎn)加一個偏移量，或者是在計(jì)算結(jié)束后，計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)將得到的負(fù)數(shù)的值按照一定的規(guī)律映射到0-255，但是都沒有得到十分理想的結(jié)果。我之后考慮到，由于我們計(jì)算得到的是中心像素點(diǎn)相對于鄰近點(diǎn)的偏移量，又考慮到噪聲相對于鄰近點(diǎn)的像素差距很大，因而，可設(shè)定一個閾值，如果計(jì)算得到的偏移量超過了該閾值，則認(rèn)為該點(diǎn)是噪聲點(diǎn)，使用周圍nn-1個點(diǎn)的像素值（去除噪聲點(diǎn)像素值對于均值的影響）的均值替代中心像素點(diǎn)的像素值。如果在閾值范圍內(nèi)，就認(rèn)為是信號點(diǎn)，不改變該點(diǎn)的像素值