一個小小工程師的心情抒發天地

圖像濾波，就是盡量保留圖像細節特徵的條件下，對目標圖像的噪聲進行處理，這項功能，基本上我覺得應該可以算是美肌的基礎，畢竟，那些網美帥哥，可是會非常介意自己臉上多出什麼痘痘之類的....。

而對於不同的噪聲處理，需要使用不同的濾波進行處理，而以下就來介紹幾種方式囉 ! 

在圖像處理中，在進行如邊緣檢測這樣的進一步處理之前，通常需要首先進行一定程度的降噪。中值濾波是一種非線性數字濾波器技術，經常用於去除圖像或者其它信號中的雜訊。這個設計思想就是檢查輸入信號中的採樣並判斷它是否代表了信號，使用奇數個採樣組成的觀察窗實現這項功能。觀察窗口中的數值進行排序，位於觀察窗中間的中值作為輸出。然後，丟棄最早的值，取得新的採樣，重複上面的計算過程。

中值濾波是圖像處理中的一個常用步驟，它對於斑點噪聲和椒鹽噪聲來說尤其有用。保存邊緣的特性使它在不希望出現邊緣模糊的場合也很有用。

為了演示中值濾波器的工作過程，我們給下面的數組加上觀察窗 3 ，重複邊界的數值：

x = [2 80 6 3]

y[1] = Median[2 2 80] = 2
y[2] = Median[2 80 6] = Median[2 6 80] = 6
y[3] = Median[80 6 3] = Median[3 6 80] = 6
y[4] = Median[6 3 3] = Median[3 3 6] = 3

於是
y = [2 6 6 3]

其中 y 是 x 的中值濾波輸出。

左邊為Before & 右邊為After

 private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            var op = new OpenFileDialog();
            if (op.ShowDialog() == DialogResult.OK)
            {
                Mat scr = new Mat(op.FileName);
                imageBox1.Image = scr;
                Mat dst = new Mat();

                // kSize : Aperture linear size; 
                //         it must be odd and greater than 1, for example: 3, 5, 7 ...
                CvInvoke.MedianBlur(scr, dst,3);
                imageBox1.Image = scr;
                imageBox2.Image = dst;

            }
        }