“平滑处理”也成为“模糊处理”，是一项简单且使用频率很高的图像处理方法，用图很多，但最常见的是用来减少图像上的噪声或者失真。降低图像分辨率时，平滑处理是很重要的。
目前
（1）简单模糊
利用平均模板，采用领域平均，输出图像是窗口输入图像对应像素的简单平均值。
（2）简单无缩放变换的模糊
简单无缩放变换的模糊与简单模糊本质是相同的，但并没有计算其平均值。但不缩放的比缩放的模糊操作更快一些。
（3）中值滤波
中值滤波的本质上是一种统计的排序滤波器。对于原图像中某点（
（4）高斯模糊
平均平滑对领域内的像素一视同仁，为了减少平滑处理中的模糊，得到更自然的平滑效果，而高斯模板是适当加大模板中心点的权重，随着远离中心点，，权重迅速减小，从而可确保中心点看起来更接近与他距离更近的点。
高斯模板正是将连续的二维高斯离散化表示，因此任意大小的高斯模板可以通过建立一个
（5）双边滤波
双边滤波是“边缘保留滤波”的图像分析方法，高斯滤波会磨平边缘，而双边滤波提供一种不会将边缘的平滑掉的方法，但作为代价需要更多的时间。与高斯滤波相似，双边滤波会依据每个像素及其领域构造一个加权平均值，加权计算包括两部分，其中一部分加权方式与高斯平滑中相同，第而部分也属于高斯加权，但不是基于中心像素点与其他像素点空间距离之上的加权，而是基于其他像素与中心像素的亮度差值的加权。
voidcvSmooth(constCvArr*src,
CvArr*dst,
intsmoothtype=CV_GAUSSIAN,
intparam1=3,
intparam2=0,
doubleparam3=0，
src
输入图像。
dst
输出图像。
smoothtype
平滑方法。
param1、param2、param3、param4
这些参数的含义取决于smoothtype的值，有兴趣可以查阅相关资料。
注意：中值滤波主要用来消除椒盐噪声，高斯滤波主要用来消除高斯噪声，自然界一般存在高斯噪声。
#include <highgui.h> #include <cv.h>int main(int argc, char ** argv) {IplImage *src, *dst_blur, *dst_median, *dst_gaussian;src = cvLoadImage( "lena_salt_5.jpg",0 );dst_blur = cvCreateImage( cvGetSize( src ), IPL_DEPTH_8U, 1 );dst_median = cvCreateImage( cvGetSize( src ), IPL_DEPTH_8U, 1 );dst_gaussian = cvCreateImage( cvGetSize( src ), IPL_DEPTH_8U, 1 );cvNamedWindow( "src", 1 );cvNamedWindow( "blur", 1 );cvNamedWindow( "median", 1 ); cvNamedWindow( "gaussian", 1 ); cvSmooth(src,dst_blur,CV_BLUR,3,3,0,0);//邻域平均滤波cvSmooth(src,dst_median,CV_MEDIAN,3,3,0,0);//中值滤波 cvSmooth(src,dst_gaussian,CV_GAUSSIAN,3,3,0,0);//高斯滤波cvShowImage( "src", src ); cvShowImage( "blur", dst_blur );cvShowImage( "median", dst_median ); cvShowImage( "gaussian", dst_gaussian );cvWaitKey(0);cvReleaseImage( &src );cvReleaseImage( &dst_blur );cvReleaseImage( &dst_median );cvReleaseImage( &dst_gaussian );return 0; }
/*result*/
/***源图像***/
/***领域平均***/
/***中值滤波***/
/***高斯滤波***/
所有的胜利，与征服自己的胜利比起来，都是微不足道
