將同一塊色域中的噪聲過濾掉。如下實作圖一到圖二的效果。
希望大神們可以提供一些思路，最好采用OpenCV或者Matlab可以實作。
uj5u.com熱心網友回復：
opencv中有相關演算法實作uj5u.com熱心網友回復：
百度搜相關關鍵字。uj5u.com熱心網友回復：
百度吧
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請問可以提示一下具體是哪個演算法實作嗎？
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上一頁 目 錄 下一頁Smooth
Smooth
各種方法的影像平滑
void cvSmooth( const CvArr* src, CvArr* dst,
int smoothtype=CV_GAUSSIAN,
int param1=3, int param2=0, double param3=0, double param4=0 );
src
輸入影像.
dst
輸出影像.
smoothtype
平滑方法:
CV_BLUR_NO_SCALE (簡單不帶尺度變換的模糊) - 對每個象素的 param1×param2 領域求和。如果鄰域大小是變化的，可以事先利用函式 cvIntegral 計算積分影像。
CV_BLUR (simple blur) - 對每個象素param1×param2鄰域 求和并做尺度變換 1/(param1?param2).
CV_GAUSSIAN (gaussian blur) - 對影像進行核大小為 param1×param2 的高斯卷積
CV_MEDIAN (median blur) - 對影像進行核大小為param1×param1 的中值濾波 (i.e. 鄰域是方的).
CV_BILATERAL (雙向濾波) - 應用雙向 3x3 濾波，彩色 sigma=param1，空間 sigma=param2. 關于雙向濾波，可參考 http://www.dai.ed.ac.uk/CVonline/LOCAL_COPIES/MANDUCHI1/Bilateral_Filtering.html
param1
平滑操作的第一個引數.
param2
平滑操作的第二個引數. 對于簡單/非尺度變換的高斯模糊的情況，如果param2的值 為零，則表示其被設定為param1。
param3
對應高斯引數的 Gaussian sigma (標準差). 如果為零，則標準差由下面的核尺寸計算：
sigma = (n/2 - 1)*0.3 + 0.8, 其中 n=param1 對應水平核,
n=param2 對應垂直核.
對小的卷積核 (3×3 to 7×7) 使用如上公式所示的標準 sigma 速度會快。如果 param3 不為零，而 param1 和 param2 為零，則核大小有 sigma 計算 (以保證足夠精確的操作).
函式 cvSmooth 可使用上面任何一種方法平滑影像。每一種方法都有自己的特點以及局限。
沒有縮放的影像平滑僅支持單通道影像，并且支持8位到16位的轉換(與cvSobel和cvaplace相似)和32位浮點數到32位浮點數的變換格式。
簡單模糊和高斯模糊支持 1- 或 3-通道, 8-位元 和 32-位元 浮點影像。這兩種方法可以（in-place）方式處理影像。
中值和雙向濾波作業于 1- 或 3-通道， 8-位影像，但是不能以 in-place 方式處理影像.
收錄時間：2007年7月18日，21點12分
編輯時間：2007年7月18日，21點12分
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椒鹽噪聲，建議用中指濾波， 如果想保留較好邊緣，可以用bileteral 濾波uj5u.com熱心網友回復：
噪聲屬于高頻信號，你使用適當的濾波器濾波，但濾波不能產生你有圖所示的光點，要想產生光點效果，你應該在PCB拍照時，增加背面光源，（從PCB的孔中透射過來）
uj5u.com熱心網友回復：
中值濾波，加權平均uj5u.com熱心網友回復：
我覺得你可以把圖片嘗試多做幾次膨脹，腐蝕的操作cvErode腐蝕，cvDilate膨脹
uj5u.com熱心網友回復：
從圖一到圖二基本上是不可能的。影像已經退化了，恢復后也沒有圖二那么好。除非你有退化模型，在加上濾掉噪聲還可能。uj5u.com熱心網友回復：
BM3D應該可以把轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/gongcheng/21862.html
標籤：圖形處理/算法
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