OpenCVの::ぼやけた画像2

 

 

メディアンフィルタ
統計ランクオーダーフィルタ
ごま塩雑音の値は、良好な抑制である
medianBlur（マットSRC、マットDEST、 ksize） 

バイラテラルフィルタリング
克服エッジ画素欠陥情報が失われたブラーを意味します。その理由は、平均フィルタリングは加重平均に基づいていることである
異なる画素値ので考慮せずに、部分的にこの欠陥を克服するため、ガウスぼかしが、完全に回避することができない
ガウス両側ぼかし- 、フィルタリング方法エッジ保持をエッジ情報の損失を回避し、画像の輪郭がない保持可変
bilateralFilter（SRC、DEST、D = 15、150、3 ）;
　　 - 15 -半径の計算、提供される場合の数は、算出半径内に含まれるように- 1。シグマ空間に従ってパラメータ、値
　　 - 150 -シグマカラー画素差分値の数が計算される決定
　　 - 。3 - dが0より大きい場合シグマスペースの値は、その値dはぼけksizeサイズが1より大きくなければならず、それは奇数でなければならない計算されるに従って、別段の記載が無効。

 

int型（メインint型のargc、char型 ** ARGV）{ 

    ;、DSTをSRCをマット
    SRC = 関数imread（STRPAHT3）;
     IF（！src.data）{ 
        のprintf（" N- \ ...画像をロードできませんでした" ）;
         を返す - 。1 ; 
    } 

    // メジアンぼけ
     // medianBlur（SRC、DST ,. 3）; 

    // 両側ファジー 
    bilateralFilter（SRC、DST、15、100、5。）; 
    namedWindow（" BiBlurフィルタ結果"、CV_WINDOW_AUTOSIZE）。
    関数imshow（" BiBlurのフィルタ結果" 、DST）; 

    // マットresultImg。
    // マットカーネル=（Mat_ <整数>（3,3）<< 0、-1、0、-1、5、-1、0、-1、0）;
    // filter2D（DST、resultImg、-1、カーネル、ポイント（-1、-1）、0）;
    // 関数imshow（ "最終結果"、resultImg）。

    waitKey（0 ）。
    リターン 0 ; 
}