OpenCV Java 二值（黑白）图像噪声滤波算法
在图像处理应用中，我们经常会遇到图像中的噪声点影响图像的分割和处理的情况，OpenCV的Java示例不多，本文给出一个OpenCV + Java环境下的图像噪声滤波算法。
OpenCV版本：3.4
Java：1.8
过滤黑白（二值）图像中的噪声点，可以指定过滤区域的大小。
算法说明：
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输入待过滤图像（黑白二值）。
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扩展图像（长、宽各增2），相当于在图像周围加了一圈以方便处理，减少许多的边界检测操作。
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从第一个像素开始循环处理。
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以指定像素为中心（同时需要考虑滤波区域的大小），提取指定区域的子图像。提取区域的大小为需过滤区域大小外加一个包围圈。
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将所提取区域除外包围的中间部分赋值为0（黑色）；
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求子图像的均值（Core.mean()）；
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如果均值不为0，则表示外包围有不为0的点（白色点），则不进行过滤。
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如果均值为0，则表示外包围为一圈黑色点（0），则执行过滤（将原图像中间区域赋值为0）。
源码：
| // 图像滤波，去除噪声点 /** * @param src - 输入的二值（黑白）图像，算法将直接修改输入图像，返回的结果也是本参数 * @param size - 需要过滤的噪声块大小，默认为以size为大小的正方形块 */ public static void noiseFilter(Mat src, int size) { // 图像高、宽 int rows = src.rows(); int cols = src.cols(); if(size < 1 || size > rows || size > cols || src.channels() != 1) { return; } // 扩展图像 Mat rslt = Mat.zeros(rows+2, cols+2, CvType.CV_8UC1); // 拷贝原图到扩展图像 Rect roi = new Rect(1, 1, cols, rows); Mat m = rslt.submat(roi); src.copyTo(m); // 滤波参数准备 Mat mCheck = Mat.zeros(size+2, size+2, CvType.CV_8UC1); Mat mMask = Mat.zeros(size, size, CvType.CV_8UC1); Rect roiCheck = new Rect(0, 0, size+2, size+2); Rect roiMask = new Rect(1, 1, size, size); Mat mRoiSrc, mRoiMask; Scalar mean; for(int i=1; i<=(rows-size+1); i++) { for(int j=1; j<=(cols-size+1); j++) { roiCheck.x = j-1; roiCheck.y = i-1; // 截取原图（实际是基于扩展后的图像操作）一部分执行检测 mRoiSrc = rslt.submat(roiCheck); // 拷贝到检测对象以免操作影响到原图 mRoiSrc.copyTo(mCheck); // 以黑点覆盖检测图像中心部分 mRoiMask = mCheck.submat(roiMask); mMask.copyTo(mRoiMask); // 求图像均值，如果不为0，则继续循环；如果为0，则执行过滤操作 mean = Core.mean(mCheck); if((byte)mean.val[0] != 0) { continue; } // 执行过滤操作 // mRoiMask为空（全黑），则以黑色小方块覆盖原图 mRoiMask = src.submat(new Rect(j-1,i-1,size,size)); mMask.copyTo(mRoiMask); } } }
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说明：
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所示例算法基于图像背景为黑色点（值为0），前景为白色点（值为255）计算，如果黑白反转，可方便的调整代码适应。
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算法的效率还有改进之处，当图片比较大时，可能需要秒级的处理时间。