Opencv 中值模糊实际上是如何工作的？

Question

我一直在处理具有大量椒盐噪声的灰度图像，并了解到 MedianBlur 非常有用。所以我使用了Python版本的Opencv(cv2.medianBlur())。它起作用了，但没有按照我想要的方式起作用。所以我在寻找它所使用的实际算法并得到以下解释：

如果内核大小 (k) 为 5，则对于每 5（行数）x5（列数）平方 window，此 window 的中心像素将被替换通过其中所有元素的中值。因此，例如，考虑这个 window:

      [[11,  4, 17,  1,  5],
       [ 6, 14,  0, 12, 16],
       [24, 19, 13, 18, 23],
       [ 7, 11, 11, 10,  5],
       [10, 13, 23,  3,  0]]

在这里，中心元素 13 将替换为所有这些元素的中位数，即 11。这是正确的吗？如果是，前 2 行会发生什么，因为前两行中不能有任何元素 window 的中心元素？根据我的观察（比较原始图像和处理后的图像），前两行也发生了变化。

Answer 1

根据 medianBlur() 文档，它在内部使用 BORDER_REPLICATE 来处理边框像素。

BORDER_REPLICATE 
Python: cv.BORDER_REPLICATE

aaaaaa|abcdefgh|hhhhhhh

所以它重复边界像素，直到所有像素都是 window 的中间像素。

编辑：要应用大小为 5x5 的内核，第一个像素应位于图像的第三行和第三列。这意味着将边框复制两个像素。所以你的图像在内部变成这样：

  [[11, 11, 11,  4, 17,  1,  5,  5,  5],
   [11, 11, 11,  4, 17,  1,  5,  5,  5],
   [11, 11, 11,  4, 17,  1,  5,  5,  5],
   [ 6,  6,  6, 14,  0, 12, 16, 16, 16],
   [24, 24, 24, 19, 13, 18, 23, 23, 23],
   [ 7,  7,  7, 11, 11, 10,  5,  5,  5],
   [10, 10, 10, 13, 23,  3,  0,  0,  0],
   [10, 10, 10, 13, 23,  3,  0,  0,  0],
   [10, 10, 10, 13, 23,  3,  0,  0,  0]]

Answer 2

来自文档：

The median filter uses #BORDER_REPLICATE internally to cope with border pixels, see #BorderTypes

Answer 3

这里，函数 cv2.medianBlur() 计算内核 window 下所有像素的中值，并将中心像素替换为该中值。这对于去除椒盐噪声非常有效。需要注意的一件有趣的事情是，在高斯和盒式过滤器中，中心元素的过滤值可能是原始图像中可能不存在的值。然而，在中值滤波中情况并非如此，因为中心元素总是被图像中的某个像素值替换。这有效地降低了噪声。内核大小必须是正奇数。

Opencv 中值模糊实际上是如何工作的？

How does Opencv MedianBlur actually work?

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