以下介紹 OpenCV 提供的五種濾波器

OpenCV 3.0 Box Filter, Mean Blur, Gaussian Blur, Median Blur, Bilateral filter：

(OpenCV 3.0 方框濾波、平均值模糊、高斯模糊、中間值模糊、雙邊模糊)

程式執行範例：

原圖


中間值濾波過後


如果環境中存在許多"極端"雜訊，使用中間值濾波器能得到很好的效果。

如果要做的事情是減少自然界常態雜訊或減少細節層次，會選擇高斯濾波。

如果希望運算快速，使用 Box Filter。

如果想保留邊緣資訊，又想要減少雜訊或做模糊的效果，使用雙邊濾波。

所以說根據不同的需求，選擇不同的濾波器，才能達到最好的效果。

範例專案檔：程式範例專案檔Google下載空間 (請選擇 64bit 編譯或調整環境變數)

範例程式碼：

#include<iostream>
#include<opencv2\opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
//全域變數宣告------------------------------------------
Mat srcImg, dstImg_box, dstImg_mean, dstImg_gauss, dstImg_median, dstImg_bilateral;
int boxValue = 6;   //方框濾波
int meanValue = 10;  //平均值濾波
int gaussValue = 6;  //高斯濾波
int medianValue = 10;//中間值濾波
int bilateralValue = 10;//雙邊濾波

//function 宣告----------------------------------------
static void on_box(int, void*);
static void on_mean(int, void*);
static void on_gauss(int, void*);
static void on_median(int, void*);
static void on_bilater(int, void*);
int main()
{
 //原圖讀取
 srcImg = imread("testImg.jpg", 1);  //使用範例時請更改圖片路徑
 imshow("srcImg", srcImg);
 //將所有圖片copy 一份給 destination圖片
 dstImg_box = srcImg.clone();
 dstImg_mean = srcImg.clone();
 dstImg_gauss = srcImg.clone();
 dstImg_median = srcImg.clone();
 dstImg_bilateral = srcImg.clone();
 //----------1. 方框濾波-----------
 namedWindow("1.Box");
 createTrackbar("核心值：", "1.Box", &boxValue, 50, on_box);
 on_box(boxValue,0);
 imshow("1.Box",dstImg_box);
 //----------2. 平均值濾波---------
 namedWindow("2.Mean");
 createTrackbar("核心值：", "2.Mean", &meanValue, 50, on_mean);
 on_mean(meanValue, 0);
 imshow("2.Mean", dstImg_mean);
 //----------3. 高斯濾波-----------
 namedWindow("3.Gauss");
 createTrackbar("參數：","3.Gauss",&gaussValue,50,on_gauss);
 on_gauss(gaussValue,0);
 imshow("3.Gauss", dstImg_gauss);
 //----------4. 中值濾波------------
 namedWindow("4.Median");
 createTrackbar("遮罩參數：", "4.Median", &medianValue, 50, on_median);
 on_median(medianValue, 0);
 imshow("4.Median", dstImg_median);
 //----------5. 雙邊濾波------------
 namedWindow("5.Bilateral");
 createTrackbar("參數：", "5.Bilateral", &bilateralValue, 50, on_bilater);
 on_bilater(bilateralValue, 0);
 imshow("5.Bilateral", dstImg_bilateral);
 
 waitKey(0);
 return 0;   
}
static void on_box(int, void*)//
{
 boxFilter(srcImg, dstImg_box, -1, Size(boxValue + 1, boxValue + 1));
 imshow("1.Box", dstImg_box);
}
static void on_mean(int, void*)
{
 blur(srcImg, dstImg_mean,  Size(meanValue + 1, meanValue + 1),Point(-1,-1));
 imshow("2.Mean", dstImg_mean);
}
static void on_gauss(int, void*)
{
 GaussianBlur(srcImg, dstImg_gauss, Size(gaussValue*2 + 1, gaussValue*2 + 1),0,0);
 imshow("3.Gauss", dstImg_gauss);
}
static void on_median(int, void*)
{
 medianBlur(srcImg, dstImg_median,medianValue*2+1);
 imshow("4.Median", dstImg_median);
}
static void on_bilater(int, void*)
{
 bilateralFilter(srcImg, dstImg_bilateral, bilateralValue , bilateralValue * 2 , bilateralValue/2);
 imshow("5.Bilateral", dstImg_bilateral);
}