• 数字图像卷积与高斯滤波


    数字图像处理中卷积

    我们经常能看到的,平滑,模糊,去燥,锐化,边缘提取等等工作,其实都可以通过卷积操作来完成,

    极佳讲解:https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/72236892?locationNum=9&fps=1

    数字图像是一个二维的离散信号,对数字图像做卷积操作其实就是利用卷积核(卷积模板)在图像上滑动,将图像点上的像素灰度值与对应的卷积核上的数值相乘,然后将所有相乘后的值相加作为卷积核中间像素对应的图像上像素的灰度值,并最终滑动完所有图像的过程。虚化一般定义为奇数(为了更好的找到中心输出)

    均值卷积(是整个图像变得模糊,取了平均,隐藏信息)

    C++: void blur(InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, Point anchor=Point(-1,-1), int borderType=BORDER_DEFAULT )

    InputArray src: 输入图像,可以是Mat类型,图像深度是CV_8U、CV_16U、CV_16S、CV_32F以及CV_64F其中的某一个。
    . OutputArray dst: 输出图像,深度和类型与输入图像一致
    . Size ksize: 滤波模板kernel的尺寸,一般使用Size(w, h)来指定,如Size(3,3)
    . Point anchor=Point(-1, -1): 字面意思是锚点,也就是处理的像素位于kernel的什么位置,默认值为(-1, -1)即位于kernel中心点,如果没有特殊需要则不需要更改
    . int borderType=BORDER_DEFAULT: 用于推断图像外部像素的某种边界模式,有默认值BORDER_DEFAULT

    size(15,1)左右模糊

    size(1,15)上下模糊

    高斯模糊

    C++: void GaussianBlur(InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, double sigmaX, double sigmaY=0, int borderType=BORDER_DEFAULT )

    InputArray src: 输入图像,可以是Mat类型,图像深度为CV_8U、CV_16U、CV_16S、CV_32F、CV_64F。
    . OutputArray dst: 输出图像,与输入图像有相同的类型和尺寸。
    . Size ksize: 高斯内核大小,这个尺寸与前面两个滤波kernel尺寸不同,ksize.width和ksize.height可以不相同但是这两个值必须为正奇数,如果这两个值为0,他们的值将由sigma计算。
    . double sigmaX: 高斯核函数在X方向上的标准偏差
    . double sigmaY: 高斯核函数在Y方向上的标准偏差,如果sigmaY是0,则函数会自动将sigmaY的值设置为与sigmaX相同的值,如果sigmaX和sigmaY都是0,这两个值将由ksize.width和ksize.height计算而来。具体可以参考getGaussianKernel()函数查看具体细节。建议将size、sigmaX和sigmaY都指定出来。
    . int borderType=BORDER_DEFAULT: 推断图像外部像素的某种便捷模式,有默认值BORDER_DEFAULT,如果没有特殊需要不用更改,具体可以参考borderInterpolate()函数。
    一般不用设size,只需要设sigmaX。

    高斯双边滤波(边缘保留滤波)

      

    双边滤波是一种非线性的滤波方法,是结合图像的空间邻近度和像素值相似度的一种折中处理,同时考虑空间与信息和灰度相似性,达到保边去噪的目的,具有简单、非迭代、局部处理的特点。之所以能够达到保边去噪的滤波效果是因为滤波器由两个函数构成:一个函数是由几何空间距离决定滤波器系数,另一个是由像素差值决定滤波器系数。

    C++: void bilateralFilter(InputArray src, OutputArray dst, int d, double sigmaColor, double sigmaSpace, int borderType=BORDER_DEFAULT )

      InputArray src: 输入图像,可以是Mat类型,图像必须是8位或浮点型单通道、三通道的图像。
      . OutputArray dst: 输出图像,和原图像有相同的尺寸和类型。
      . int d: 表示在过滤过程中每个像素邻域的直径范围。如果这个值是非正数,则函数会从第五个参数sigmaSpace计算该值。
      . double sigmaColor: 颜色空间过滤器的sigma值,这个参数的值越大,表明该像素邻域内有越宽广的颜色会被混合到一起,产生较大的半相等颜色区域。
      . double sigmaSpace: 坐标空间中滤波器的sigma值,如果该值较大,则意味着颜色相近的较远的像素将相互影响,从而使更大的区域中足够相似的颜色获取相同的  颜色。当d>0时,d指定了邻域大小且与sigmaSpace五官,否则d正比于sigmaSpace.
      . int borderType=BORDER_DEFAULT: 用于推断图像外部像素的某种边界模式,有默认值BORDER_DEFAULT.

  • 相关阅读:
    每日日报
    每日日报
    flink入门到实战(2)flink优化总结
    flink入门到实战(1)入门学习
    机器学习算法一般步骤
    hadoop入门到实战(1)hive优化总结
    划重点|iOS15正式发布, 全新的通知推送系统,你必须要知道!
    云知声 Atlas 超算平台: 基于 Fluid + Alluxio 的计算加速实践
    终端卡顿优化的全记录
    云湖共生释放企业数据价值
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/KAVEI/p/14660267.html
Copyright © 2020-2023  润新知