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OpenCV-Python系列六:图像滤波

如果你的应用涉及到图像美化，双边滤波可以初步达到你的期望，关于双边滤波，这里不做展开，由你来探索，其函数参数信息如下。对于opencv-python的图像滤波部分有问题欢迎留言， Have Fun With OpenCV-Python， 下期见。

高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。

为了得到DoG图像，先要构建高斯尺度空间，而高斯的尺度空间可以在图像金字塔降采样的基础上加上高斯滤波得到，也就是对图像金字塔的每层图像使用不同的参数σ进行高斯模糊，使每层金字塔有多张高斯模糊过的图像。

图片处理-opencv-2.图像平滑

1、对于图像的某些特征如边缘、轮廓、对比度等，图像增强是进行强调或锐化，以便于显示、观察或进一步分析与处理。

2、不妨把核当成一个滑动窗口，不断的沿着原图像素的行列扫动，扫动的过程中，不断的把路过像素都平滑处理。

3、图像平滑处理的常用方法主要有以下几种：平均过滤、高斯滤波、中值过滤、双边滤波、拉普拉斯算子。平均过滤：用邻域像素的平均值替换中心像素，可以减少图像噪声，但也会减弱图像细节和边缘。

图片处理-opencv-12.图像傅里叶变换

傅里叶逆变换，是傅里叶变换的逆操作，将频谱图像转换为原始图像的过程。通过傅里叶变换将转换为频谱图，并对高频（边界）和低频（细节）部分进行处理，接着需要通过傅里叶逆变换恢复为原始效果图。

傅里叶变换是将时域信号分解为不同频率的正弦信号或余弦函数叠加之和。连续情况下要求原始信号在一个周期内满足绝对可积条件。离散情况下，傅里叶变换一定存在。

图像傅里叶（逆）变换的步骤：从傅里叶变换的步骤可以看出， 傅里叶变换理论上需要O（MN） 2） 次运算， 这 是非常耗时的， 并极大地降低了傅里叶变换在图像处理中的应用。

图像f（x，y）和g（x，y）的卷积h（x，y）=f（x，y）*g（x，y）的傅里叶变换H（u，v）等于f（x，y）和g（x，y）各自的傅里叶变换的乘积。

请教怎么用opencv将一张模糊的图片变清晰

1、首先，在电脑端安装嗨格式图片无损放大器的软件，安装完之后，双击软件图标并运行嗨格式图片无损放大器，根据自己的需要在软件展现界面，选择自己需要的功能。

2、使用图像编辑软件：这是最直接和常见的方法。大多数图像编辑软件都提供了调整图像清晰度的工具。例如，在Photoshop或GIMP中，你可以使用锐化或降噪工具来改善照片的清晰度。

3、可以用锐化、图像增强，还有维纳滤波以及小波等，应该可以改善图片的清晰度。

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