2.6.1 平滑滤波 (回顾)

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2.6.1 平滑滤波 (回顾) 2.6 图像平滑与锐化在图像处理中，图像平滑和锐化是两个非常重要的概念。它们分别用于减少噪声、模糊细节以及增强边缘特征。这一章将深入探讨这些技术，并通过OpenCV提供的工具进行实践。 2.6.1 平滑滤波 (回顾) 平滑滤波的基本概念平滑滤波是指通过对图像像素值的加权平均来减少图像中的细节或噪声的过程。这种操作可以使得图像变得更加平滑，有助于后续的分析和处理。常用的平滑方法包括均值滤波、高斯滤波、中值滤波等。均值滤波均值滤波是最简单的平滑方法之一，它通过计算邻域内所有像素值的平均值来替代中心像素的值。这种方法能够有效去除椒盐噪声，但对高斯噪声的效果较差。高斯滤波高斯滤波是一种更复杂的平滑方法，它使用一个高斯函数作为权重分布来进行加权平均。