【小白学OpenCV】（1）： 图像处理之低通滤波_低通滤波器实现图像信号的滤波运算

在图像处理或者计算机视觉应用中，在正式对图像进行分析处理前一般需要一个预处理的过程。预处理是对图像作一些诸如降维、降噪的操作，主要是为后续处理提供一个体积合适的、只包含所需信息的图像。这里通常会用到一些滤波处理手法。滤波，实际上是信号处理里的一个概念，而图像本身也可以看成是一个二维的信号，其中像素点灰度值的高低代表信号的强弱。对应的高低频的意义：

高频：图像中灰度变化剧烈的点，一般是图像轮廓或者是噪声。

低频：图像中平坦的，灰度变化不大的点，图像中的大部分区域。

根据图像的高频与低频的特征，我们可以设计相应的高通与低通滤波器，高通滤波可以检测图像中尖锐、变化明显的地方；低通滤波可以让图像变得光滑，滤除图像中的噪声。OpenCV中提供的低通滤波有：线性的均值滤波器、高斯滤波器，非线性的双边滤波器、中值滤波器；高通滤波有基于Canny，Sobel等各种边缘滤波。这里大家可以看到低通滤波和高通滤波其实是相互矛盾的，但很多时候在做边缘检测前我们又需要进行低通滤波来降噪，这里就需要调节参数在保证高频的边缘不丢失的前提下尽可能的多去除图片的噪点。