图像处理知识------滤波器
图像中 高频:图像中灰度变化剧烈的点,一般是图像轮廓或者是噪声。 低频:图像中平坦的,灰度变化不大的点,图像中的大部分区域。 根据图像的高频与低频的特征,有相应的高通与低通滤波器,高通滤波可以检测图像中尖锐、变化明显的地方;低通滤波可以让图像变得光滑,滤除图像中的噪声。OpenCV中提供的低通滤波有:线性的均值滤波器、高斯滤波器,非线性的双边滤波器、中值滤波器;高通滤波有基于Canny,Sobel等各种边缘滤波。 滤波器常常使用一介或者二阶差分(或微分,对于数字图像而言,其为离散信号,常用差分代替导数)核算子对图像进行滤波。 一介差分常用于求取图像边缘。常用有Soble算子、Roberts算子、Prewitt算子 二阶差分常用于图像增强。常用拉普拉斯算子 高斯滤波(Gaussian filter): 参考博客: https://blog.csdn.net/nima1994/article/details/79776802 双边滤波(bilateral filter): 参考博客: http://www.360doc.com/content/17/0306/14/28838452_634420847.shtml 高斯滤波只考虑了周边点与中心点的空间距离来计算得到权重。存在一个问题是如果在边缘处也用这种思路来进行滤波的话,即认为相邻相近,则得到的结果必然会模糊掉边缘,这是不合理的