medianBlur函數(shù)使用中值濾波器來平滑（模糊）處理一張圖片，從src輸入，而結果從dst輸出。

且對于多通道圖片，每一個通道都單獨進行處理，并且支持就地操作（In-placeoperation）。

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函數(shù)原型：

<span style="background-color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="font-size:18px;">C++: void medianBlur(InputArray src, OutputArray dst, int ksize)</span></strong></span>

參數(shù)詳解：

• 第一個參數(shù)，InputArray類型的src，函數(shù)的輸入?yún)?shù)，填1、3或者4通道的Mat類型的圖像；當ksize為3或者5的時候，圖像深度需為CV_8U，CV_16U，或CV_32F其中之一，而對于較大孔徑尺寸的圖片，它只能是CV_8U。
• 第二個參數(shù)，OutputArray類型的dst，即目標圖像，函數(shù)的輸出參數(shù)，需要和源圖片有一樣的尺寸和類型。我們可以用Mat::Clone，以源圖片為模板，來初始化得到如假包換的目標圖。
• 第三個參數(shù)，int類型的ksize，孔徑的線性尺寸（aperture linear size），注意這個參數(shù)必須是大于1的奇數(shù)，比如：3，5，7，9 ...

中值濾波（Median filter）是一種典型的非線性濾波技術，基本思想是用像素點鄰域灰度值的中值來代替該像素點的灰度值，該方法在去除脈沖噪聲、椒鹽噪聲的同時又能保留圖像邊緣細節(jié)，．

中值濾波是基于排序統(tǒng)計理論的一種能有效抑制噪聲的非線性信號處理技術，其基本原理是把數(shù)字圖像或數(shù)字序列中一點的值用該點的一個鄰域中各點值的中值代替，讓周圍的像素值接近的真實值，從而消除孤立的噪聲點，對于斑點噪聲（speckle noise）和椒鹽噪聲（salt-and-pepper noise）來說尤其有用，因為它不依賴于鄰域內(nèi)那些與典型值差別很大的值。中值濾波器在處理連續(xù)圖像窗函數(shù)時與線性濾波器的工作方式類似，但濾波過程卻不再是加權運算。

opencv代碼：

#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "highgui.h" #include <stdlib.h> #include <stdio.h>using namespace cv;int main() {Mat src,dst;src = imread("D:6.jpg");medianBlur(src, dst, 5);imshow("shiyan", dst);waitKey(0);return 0; }

總結

以上是生活随笔為你收集整理的medianBlur函数的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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