图片滤波，噪声的去除
当前的这些效果，我们直接可以在美颜算法或者美颜相机中可以直接看到这些实用的案例。
RGB三种颜色的直方图，它有横纵两个坐标。其中横坐标描述的是0-255的颜色等级，总共两百五十六种。因为2^8=256，8位的颜色深度。纵坐标是每个颜色等级在整张图片上出现的概率。注意我们纵坐标上描述的是概率，所以它的范围是0-1之间。这是直方图的概念。
什么是直方图均衡化呢？如果一幅图片上它的直方图没有均衡分布，而是集中在了某一处，这个时候可以利用直方图的均衡化，让原本聚合在一起的直方图尽可能的离散化，这个过程就被称为直方图的均衡化。
有灰度图片的直方图和彩色图片的直方图两种。
可以看到，经过图像直方图均衡化之后，图片的亮度、清晰度等给人的直观感觉就要好很多。
下一个效果是美化效果。如果原本图像因为某些原因造成了污损，那么采用这种方式可以做到图像的修补。另外在图像进行修补的时候，还要准备一个类似于蒙版的图片，就是我们左下角这张黑色的图片。这个图片需要尽可能地描述待修补区域，比如这里将污损处理的白色十字交叉线描绘出来。
下一个效果是亮度增强。这可以说是一个最简单意义上的美化效果。比如将当前的灰度值全部加上一个固定的灰度等级，或者将当前的灰度值乘以一个1.1或者1.2一个固定的放大系数。这个效果是不分差异的，增加整个图片的亮度。所以还不能算是一个真正意义上的美白。
我们再来看一下一个真正意义上的磨皮美白效果。我们这里采用的是一个双面滤波器来实现。
再来看一组图片滤波的相关美化效果。我们将会为大家展示高斯滤波、中值滤波、均值滤波等各种效果。其中高斯滤波我们将使用opencv API的形式，中值滤波我们将使用源代码的形式为大家实现。
