opencv 图像滤波(均值,方框,高斯,中值)

消除图像中的噪声成分叫作图像的平滑化或滤波操作。信号或图像的能量大部分集中在幅度谱的低频和中频段是很常见的，而在较高频段，感兴趣的信息经常被噪声淹没。因此一个能降低高频成分幅度的滤波器就能够减弱噪声的影响。图像滤波的目的有两个:一是抽出对象的特征作为图像识别的特征模式;另一个是为适应图像处理的要求，消除图像数字化时所混入的噪声。通俗点来说，在这个像素的左边找五个像素点，右边找五个像素点，将这些像素进行排序，排序过后产生一个中值，用中间大小的值，来代替该像素的值。中值滤波可以有效的去除斑点和椒盐噪声。但是效率低，其运算时间 为均值滤波的五倍以上。