“平滑”通常又稱“模糊”，是一種簡單常用的影象處理操作。進行平滑處理的原因有很多，但通常是用來去除噪聲和相機失真，平滑在按照一定的原理來降低影象解析度中也有重要應用。

OpenCV2和OpenCV3中提供了5種不同的平滑處理方法，每一種都有自己相關的庫函式，每一個庫函式實現的平滑都略有不同。在所有的平滑操作函式中，src和dst兩個引數都分別代表源影象和目標影象。除此之外，每一種平滑操作都具有特定的相關操作引數。其中，唯一的共同引數是最後的borderType，這個引數表示平滑操作的過程中如何處理影象的邊緣的畫素。

下面將分別對這5中平滑操作函式進行介紹。

1、cv::blur()

void cv::blur(
	cv::InputArray src, // 輸入影象
	cv::OutputArray dst, // 輸出影象
	cv::Size ksize, // 核大小
	cv::Point anchor = cv::Point(-1,-1), // 錨點位置
	int borderType = cv::BORDER_DEFAULT // 邊界處理方法
);
 

cv::blur()實際上是下面要介紹的cv::boxFilter()的一個特例，實際平滑效果如下。

2、cv::boxFilter()

void cv::boxFilter(
	cv::InputArray src, // 輸入影象
	cv::OutputArray dst, // 輸出影象
	int ddepth, // 位深(如 CV_8U)
	cv::Size ksize, // 核大小
	cv::Point anchor = cv::Point(-1,-1), // 錨點位置
	bool normalize = true, // 如果是 true, 用box area進行劃分
	int borderType = cv::BORDER_DEFAULT // 邊界處理方法
);
 

cv::boxFilter()相對於cv::blur()來說更為通用，後者是前者的一種特殊形式。所謂"盒形濾波器"即為，任意一個矩形形狀濾波器，其中所有的均相等，通常情況下 = 1，或者 = 1/A，其中A為濾波器的面積，如下圖所示。

二者間的主要區別在於，cv::boxFilter()可以在非歸一化模式（normalize = false）下執行，且輸出影象的位深可以控制（在cv::blur中，dst的位深始終和src保持一致）。如果ddepth的值設為-1，則輸出影象和輸入影象的位深一致；否則，你可以選擇常用的任何位深（如CV_32F）。平滑效果如下：

3、cv::medianBlur()

void cv::medianBlur(
	cv::InputArray src, // 輸入影象
	cv::OutputArray dst, // 輸出影象
	cv::Size ksize // 核大小
);

4、cv::GaussianBlur()

void cv::GaussianBlur(
	cv::InputArray src, // 輸入影象
	cv::OutputArray dst, // 輸出影象
	cv::Size ksize, // 核大小
	double sigmaX, // x方向高斯半寬
	double sigmaY = 0.0, // y方向高斯半寬
	int borderType = cv::BORDER_DEFAULT // 邊界處理方法
);

對於cv::GaussianBlur()而言，引數ksize用於指定濾波視窗的寬和高；sigmaX為高斯核在x方向上的sigma值；sigmaY為高斯核在y方向上的sigma值；如果你只指定x的值，而將y的值設為0，則y的值將被認為和x相同。如果二者均被指定為0，則高斯引數則自動使用下式進行計算：

下圖是ksize = (5,3), sigmaX = 1, and sigmaY = 0.5的高斯核示例：

平滑效果如下：

5、cv::bilateralFilter()

void cv::bilateralFilter(
	cv::InputArray src, // 輸入影象
	cv::OutputArray dst, // 輸出影象
	int d, // 畫素臨接大小（最大距離）
	double sigmaColor, // 顏色權重函式寬度引數
	double sigmaSpace, // 空間權重函式寬度引數
	int borderType = cv::BORDER_DEFAULT // 邊界處理方法
);

雙邊濾波函式有3個主要引數（不包括輸入和輸出）：第一個引數d是濾波過程中的畫素鄰域直徑；第二個引數是用於顏色域高斯核的引數，稱作sigmaColor，和高斯濾波中的sigma引數類似；第三個引數是空間域中的高斯核寬度，稱作sigmaSpace。平滑效果如下：

2017.03.29