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            我生如山

            [轉載]濾波和卷積的資料匯總

            原文地址:http://hi.baidu.com/niiuniu1127/blog/item/ba6e07fb28248e126d22eb8c.html

            什么叫濾波:用白話講就是,一個電信號中有若干種成分,把其中一部分交流信號過濾掉就叫濾波。

            卷積和濾波的區別:在數字信號處理的理論中,卷給可以說是一種數學運算,而濾波是一種信號處理的方法。卷積就像加權乘法一樣,你能說濾波和加權乘法是一樣的嗎,顯然不行;但是濾波最終是有乘法來實現的。

            自適應濾波就是濾波所用的模板系數會根據圖像不同位置自動調整。
            中值濾波(median filter)簡單的說就是:一個窗(window)中心的象素值就是這個窗包含的象素中處于中間位置的象素值。
            均值濾波(mean filter)就是一個窗中心的象素值就是這個窗包含的象素的平均值。
            空間頻率主要是指圖像的平滑或粗糙程度。一般可認為,高空間頻率區域稱“粗糙”,即圖像的亮度值在小范圍內變化很大,而“平滑”區,圖像的亮度值變化相對較小,如平滑的水體表面等。低通濾波主要用于加強圖像中的低頻成分,減弱高頻成分,而高通濾波則正好相反,加強高頻細節,減弱低頻細節,簡單地講:高通濾波處理過的圖像更加“粗糙”。高通濾波顧名思義就是讓頻率高的通過,使圖像具有銳化效果;低通濾波則恰好相反了,它是使低頻通過,使圖像具有平滑的效果。


            •模板的定義 –所謂模板就是一個系數矩陣 –模板大小:經常是奇數,如: 3x3   5x5   7x7 –模板系數: 矩陣的元素 w1 w2 w3 w4 w5 w6 w7 w8 w9
            空域過濾及過濾器的定義:使用空域模板進行的圖像處理,被稱為空域過濾。

            w1 w2 w3
            w4 w5 w6
            w7 w8 w9

            模板本身被稱為空域過濾器
            空域過濾器的分類
            按效果分:鈍化過濾器,銳化過濾器
            按數學形態分類
            1,線性過濾器:使用乘積和的計算,例如:R = w1z1 + w2z2 + … + wnzn
            高通:邊緣增強、邊緣提取
            低通:鈍化圖像、去除噪音
            帶通:刪除特定頻率、增強中很少用
            2,非線性過濾器:結果值直接取決于像素鄰域的值
            最大值:尋找最亮點,亮化圖片
            最小值:尋找最暗點,暗化圖片
            中值:鈍化圖像、去除噪音


            鈍化過濾器的主要用途
            1,對大圖像處理前,刪去無用的細小細節
            2,連接中斷的線段和曲線
            3,降低噪音
            4,鈍化處理,恢復過分銳化的圖像
            5,圖像創藝(陰影、軟邊、朦朧效果)
            缺點:
            如果圖像處理的目的是去除噪音,那么,低通濾波在去除噪音的同時也鈍化了邊和尖銳的細節,但是中值濾波算法的特點:在去除噪音的同時,可以比較好地保留邊的銳度和圖像的細節銳化過濾器的主要用途
            1,印刷中的細微層次強調。彌補掃描、掛網對圖像的鈍化
            2,超聲探測成象,分辨率低,邊緣模糊,通過銳化來改善
            3,圖像識別中,分割前的邊緣提取
            4,銳化處理恢復過度鈍化、暴光不足的圖像
            5,圖像創藝(只剩下邊界的特殊圖像)
            6,尖端武器的目標識別、定位

            過濾器效果的分析
            1,常數或變化平緩的區域,結果為0或很小,圖像很暗,亮度被降低了
            2,在暗的背景上邊緣被增強了
            3,圖像的整體對比度降低了
            4,計算時會出現負值,歸0處理為常見

            基本高通空域濾波的缺點和問題
            高通濾波在增強了邊的同時,丟失了圖像的層次和亮度

            posted on 2009-06-22 15:28 悟山 閱讀(655) 評論(1)  編輯 收藏 引用

            Feedback

            # re: [轉載]濾波和卷積的資料匯總 2010-12-29 15:33 sdafasd

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