网站服务商是什么,wordpress评论框不见了,wordpress伪静态链接,公司名称设计图文章目录 空间域上的滤波器- 线性滤波器盒状滤波器Box Filter锐化Sharpening相关运算 vs. 卷积运算 Correlation vs. Convolution - 非线性滤波器高斯滤波器Gaussian filter - 实际问题- 纹理texture 频域上的滤波器 滤波的应用- 模板匹配- 图像金字塔 空间域上的滤波器 图像… 文章目录 空间域上的滤波器- 线性滤波器盒状滤波器Box Filter锐化Sharpening相关运算 vs. 卷积运算 Correlation vs. Convolution - 非线性滤波器高斯滤波器Gaussian filter - 实际问题- 纹理texture 频域上的滤波器 滤波的应用- 模板匹配- 图像金字塔 空间域上的滤波器 图像滤波计算每个位置的局部邻域的函数 compute function of local neighborhood at each position - 线性滤波器 盒状滤波器Box Filter 使用盒状滤波器将每个像素替换成其邻域的平均值达到平滑效果去除尖锐特征 锐化Sharpening 突出与邻域平均值的差异 相关运算 vs. 卷积运算 Correlation vs. Convolution - 非线性滤波器 高斯滤波器Gaussian filter 高斯滤波器平滑从图像中去除高频分量 此可以使用小宽度的核进行平滑重复并得到与大宽度核相同的结果 高斯滤波器的可分解性 可以分解成两个一维的滤波操作能降低计算成本优化内存使用不需要存储整个二维滤波器的数据同时可以在一维滤波器的基础上实现更复杂的滤波操作如果需要调整高斯滤波器的标准差只需要重新计算一维高斯核函数并应用到图像的行和列上而不需要重新生成二维滤波器最后可以利用一维卷积的性质进行算法优化比如利用FFT来加速一维卷积操作。 - 实际问题 滤波器该设置成多大 根据高斯分布的经验法则将核半宽度设置为≥3σ 边缘的值应该接近零 高斯滤波器的效果主要受到高斯核的宽度或标准差的影响。高斯函数在中心附近具有较高的值并且随着距离中心的增加而逐渐减小。因此增加核的半宽度可以确保在滤波过程中更多地考虑到图像中的局部信息并且可以提供更平滑的滤波效果。 图像的边缘怎么处理 进行边界填充 周围补一圈0形成环状像素拉伸镜像处理 - 纹理texture 凸起、凹槽 和/或 标记造成的规则或随机图案 可以通过计算斑点和边缘在不同方向和尺度下的响应来表示纹理 过度完全表示滤波器组 频域上的滤波器 频域分析的好处可以很容易地去除某个频率的噪声增强高频信号的系数可以提高图像的对比度增强细节。 频谱可视化频域分析可以将信号或图像转换到频域使得信号的频谱特征变得直观可见。这有助于理解信号或图像中不同频率分量的贡献以及它们在频率上的分布情况滤波和去噪在频域中可以方便地进行滤波操作。例如通过将频域表示的信号与滤波器的频域响应进行乘法操作可以很容易地实现滤波。这种方式可以用来进行陷波、带通、带阻等滤波操作以及去除噪声解决交叠问题 在时域中不同信号可能会发生重叠导致难以分辨。而在频域中这些信号的频谱通常会有所区别因此可以更容易地分辨和识别。 混叠问题 在信号采样或图像采集过程中可能出现的问题其形成的原因主要是采样频率过低还有就是当信号的频率高于采样频率的一半奈奎斯特频率时信号的高频分量会“折叠”到采样频率范围内导致无法区分原始信号的频率和折叠频率从而产生混叠问题。 奈奎斯特-香农采样定理 当以离散间隔对信号进行采样时采样频率必 须为≥2 × fmax fmax 输入信号的最大频率 解决方案 更高频率的采样 这个成本高难办到去掉所有大于新采样频率一半的频率 – 会丢失信息 – 比混叠好 – 应用平滑滤波器 滤波的应用 - 模板匹配 两个图块之间的相似度或距离度量 相关零均值相关平方和差SSD归一化互相关 - 图像金字塔