空间域滤波原理

什么是空间域

"空间域”指图像平面本身，即:图像中的每个像素单元

为什么要用“空间域”这种难解的名字

空间域”主要是为了区别于“变换域”，"变换域”是将图像转换到其他的域(如频率域)，在变换域做完处理之后再通过反变换的方式转换回来。

“ 空间域”图像处理包含哪些方面

"空间域” 图像处理主要包括[ 灰度变换]和[空间域滤波]“空间域”滤波怎么理解：滤波名词出自于信号系统，从图像来说，图像是二维数据，二维数据传输的时候是逐行传输的，对应于信号理，就是一个连续的波形，对波形做一些处理，按预期过滤掉波形中的某些成分，所以形象地表示为”滤波。

空间域平滑滤波

平滑滤波器包括什么

  • 平滑线性滤波器
  • 中值滤波器
  • 高斯滤波器

平滑空间滤波器的作用

模糊处理:大目标提取之前先去掉图像中的琐碎细节

降低噪声:典型的噪声是由于灰度级的急剧变化引起的

平滑线性滤波器

又称盒装滤波器，所有系数都相等的滤波器

image-20220514175204836

可以对感兴趣的物体得到一个粗略的描述而模糊一幅画像，模糊之后，小目标拉得和背景接近或溶于背景，因而再根据大目标的灰度值选一个与之，能够很好的提取目标

中值滤波器

  • 又称统计排序（非线性）滤波器，利用像素领域内灰度的中值来替换目标的像素
  • 用于去除椒盐噪声，由于椒盐噪声是由黑点或白点叠加到图像上的，且黑白点相当于极大值和极小值，而中值滤波是用中值替代这些极大值或极小值，因此效果比较明显。

高斯滤波器

  • 高斯滤波器是一种线性滤波器，能够有效的抑制噪声，平滑图像。其作用原理和均值滤波器类似。都是取滤波器窗口内的像素平均值作为输出。
  • 将各个位置带入高斯函数，得到的值就是模板的系数，对于窗口模板的大小为（2k+1）x（2k+1），模板中各个元素值计算公式如下image-20220514180418640

image-20220514180436223

  • image-20220514180507088

锐化滤波器

概述

image-20220514180624764

image-20220514180656320

Prewitt算子

是一阶微分算子，一阶微分算子都可以检测边缘和线

image-20220514180921128

prewitt算子可以用不同方向的算子检测不同来类型的边缘和线

Sobel算子

是一阶微分算子

image-20220514183406809

sobel算子可以用不同方向的算子检测不同来类型的边缘和线

sobel算子比prewitt算子多了平滑功能，模板的中间值是2，通过突出中心点达到平滑目的

LapLas算子

概述

是二阶微分算子，二阶微分算子可以准确定位到灰度突变的点

image-20220514183649511

LapLas算子可以检测突变的点

得到锐化结果后，如何增强图像

以LapLas算子为例，得到锐化图像之后，将原图加上或者减去锐化结果，得到增强后的图像

image-20220514184331517

为什么用前两个模板时c=-1

为了避免叠加之后突变部分为负值，卷积赋值没有意义

参考资料

https://www.bilibili.com/video/BV19F411T7fD（本系列文章就是根据链接里的教程进行整理）

赏