图像处理技术（二）滤波去噪

在图像处理领域中，在真正的应用过程前，通常需要对图像进行预先处理，达到去除干扰项的目的。滤波去噪就是其中的一项图像预处理工作。

在.NET下常用OpenCV进行图像处理工作,常用的.NET下的OpenCV库有Emgu CV和OpenCVSharp。

       EmguCV是.NET平台下对OpenCV图像处理库的封装,也就是.NET版的OpenCV。由于OpenCV是用C和C++编写的,Emgu用C#对其进行封装,允许用.Net语言来调用OpenCV函数,如C#、VB、VC++等。

OpenCvSharp 是一个OpenCV的.Net wrapper，应用最新的OpenCV库开发，使用习惯比EmguCV更接近原始的OpenCV，有详细的使用样例供参考。。使用OpenCvSharp，可用C#，VB.NET等语言实现多种流行的图像处理(image processing)与计算机视觉(computer vision)算法。

    本文将介绍利用Emgu CV进行图像处理滤波去噪的常用方法。

一、     中值滤波

Image image = Image.FromFile("xx.jpg"); Image<Bgr, byte> img = new Image<Bgr, byte>((Bitmap)image);//实例化一个三通道的OPENCV的图像对象 Int k=3;//滤波核，奇数img =img.SmoothMedian(k);//按照指定的滤波核进行中值滤波 Bitmap bitmap= img.Bitmap;//输出Bitmap格式的结果

原图

二、     高斯滤波

Image image = Image.FromFile("xx.jpg"); Image<Bgr, byte> img = new Image<Bgr, byte>((Bitmap)image);//实例化一个三通道的OPENCV的图像对象 Int k=3;//滤波核，奇数 img = img. SmoothGaussian (k);//按照指定的滤波核进行高斯滤波 Bitmap bitmap= img.Bitmap;//输出Bitmap格式的结果

三、     均值滤波

Image image = Image.FromFile("xx.jpg"); Image<Bgr, byte> img = new Image<Bgr, byte>((Bitmap)image);//实例化一个三通道的OPENCV的图像对象 Int k=3;//滤波核，奇数 img = img. SmoothBlur (k,k);//按照指定的滤波核进行均值滤波 Bitmap bitmap= img.Bitmap;//输出Bitmap格式的结果

四、     方框滤波

Image image = Image.FromFile("xx.jpg"); Image<Bgr, byte> img = new Image<Bgr, byte>((Bitmap)image);//实例化一个三通道的OPENCV的图像对象 Int k=3;//滤波核，奇数 CvInvoke.BoxFilter(img, img, DepthType.Default, new Size(k, k), new Point(-1, -1));//按照指定的滤波核进行方框滤波 Bitmap bitmap= img.Bitmap;//输出Bitmap格式的结果

五、     双边滤波

Image image = Image.FromFile("xx.jpg"); Image<Bgr, byte> img = new Image<Bgr, byte>((Bitmap)image);//实例化一个三通道的OPENCV的图像对象 Int k=3;//滤波核，奇数 CvInvoke.EdgePreservingFilter(img, img, EdgePreservingFilterFlag.NormconvFilter, k, 0.4f);;//按照指定的滤波核进行双边滤波 Bitmap bitmap= img.Bitmap;//输出Bitmap格式的结果

六、     非局部去噪

CvInvoke.FastNlMeansDenoising(img, img);

七、     彩色模糊

色彩聚类平滑滤波    用于区域分割 CvInvoke.PyrMeanShiftFiltering(img, img,5, 5, 2, newMCvTermCriteria(2));

八、     离散余弦变换DCT滤波

/// <summary>///离散余弦变换(Dct)滤波 /// </summary>/// <param name="mat">图像加载到opencv的mat数据格式</param>/// <returns></returns>public static Mat Dct(Mat mat){if (mat.NumberOfChannels < 3)//单通道图像，即二值化图或者灰度图{if (mat.Size.Height % 2 != 0)//图像长宽需要为偶数，如果不是则进行扩边处理{CvInvoke.CopyMakeBorder(mat, mat, 0, 1, 0, 0, BorderType.Constant);}if (mat.Size.Width % 2 != 0) //图像长宽需要为偶数，如果不是则进行扩边处理{CvInvoke.CopyMakeBorder(mat, mat, 0, 0, 0, 1, BorderType.Constant);}Mat matdst = new Mat();Emgu.CV.XPhoto.XPhotoInvoke.DctDenoising(mat, matdst, 8);return matdst;}else{Mat[] Matbgr = mat.Split();//三通道图像，需要拆分三个独立的单通道进行处理，for (int i = 0; i < Matbgr.Length; i++){Matbgr[i] = Dct(Matbgr[i]);//按单通道处理}List<Mat> listmat = new List<Mat>();for (int i = 0; i < Matbgr.Length; i++){listmat.Add(Matbgr[i]);}VectorOfMat vm = new VectorOfMat(listmat.ToArray());//合并处理后的通道CvInvoke.Merge(vm, mat);return mat;}}

九、     阈值滤波

思路：

图像转成灰度

计算灰度平均值

以灰度平均值作为临界点进行二值化处理

轮廓检测

遍历所有的轮廓，得到每个轮廓的矩形范围（一般就是每个噪声点的范围）

判断每个矩形的长宽是否小于给定值，并用白色在原来的图像上进行填充，即把认为是噪点的范围用白色颜色填充

返回处理后的图像

Image image = Image.FromFile("xx.jpg"); Int k=5;//滤波核,Image<Bgr, Byte> img = new Image<Bgr, byte>((Bitmap)image);Image<Gray, Byte> gray = img.Convert<Gray, Byte>();Gray average = gray.GetAverage();//平均值CvInvoke.Threshold(gray, gray, average.MCvScalar.V0 - average.MCvScalar.V0 * 0.2, 255, ThresholdType.Binary);//二值化using (VectorOfVectorOfPoint contours = new VectorOfVectorOfPoint()){CvInvoke.FindContours(gray, contours, gray, RetrType.List, ChainApproxMethod.ChainApproxSimple);int count = contours.Size;for (int i = 0; i < count; i++){using (VectorOfPoint contour = contours[i])using (VectorOfPoint approxContour = new VectorOfPoint()){Rectangle rec = CvInvoke.BoundingRectangle(contour);if (rec.Width <= k && rec.Height <= k){CvInvoke.Rectangle(img, rec, new MCvScalar(255, 255, 255), -1);}}}}return img.Bitmap;

k=15过滤后的结果

QQ技术交流群：318860399

总结

以上是生活随笔为你收集整理的图像处理技术（二）滤波去噪的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

如果觉得生活随笔网站内容还不错，欢迎将生活随笔推荐给好友。