opencv 4 -- 圖像平滑與濾波--理論解釋


濾波的作用是什么?

一般可以對圖像進行低通濾波、高通濾波
低通濾波:幫助我們去除噪音,模糊圖像
高通濾波:幫助我們找到圖像的邊緣

每個輸入的圖片或者視頻幀都會因自然震動、光照變化或者攝像頭本身等原因而產生噪聲
對噪聲進行平滑是為了避免在運動和跟蹤時將其檢測出來

這就是為什么要做圖像的平滑以及濾波處理

opencv提供的濾波,最主要的作用就是幫助我們做模糊處理
都是低通濾波

模糊圖像的本質實際上是去除圖像中的高頻成分(比如:噪音,邊界)

繼續深層次來說說為啥要做濾波處理?

濾波,就是過濾波段或者頻率的意思,是通過指定一個過濾器對圖像的頻率過濾,得到想得到的那部分,那就需要說說什么叫做圖像的頻率

過濾可以移除圖像中的噪音、提取感興趣的可視特征、允許圖像重采樣

圖像在處理的時候都會進行灰度化,單通道的

灰度值就是顏色值,對灰度的處理方式能夠是我們做圖像處理,圖像分類的基礎

灰度分布區域的不同,可以作為圖像分類的標准; 空間域
灰度變化率的不同,可以作為圖像分類的標准 頻域

對於灰度變化率,你可以用有藍天背景的一幅圖,灰度在大范圍內都基本固定不變
對於人行街道上的一副圖像,灰度變化率將是非常大的

因此,觀察圖像中這些變化的頻率就構成了另一條分類圖像的方法。這個觀點稱為頻域。
而通過觀察圖像灰度分布來分類圖像稱為空間域

頻域分析將圖像分成從低頻到高頻的不同部分。
低頻對應圖像強度變化小的區域,而高頻是圖像強度變化非常大的區域。
目前已存在若干轉換方法,如傅立葉變換或余弦變換,可以用來清晰的顯示圖像的頻率內容。注意,由於圖像是一個二維實體,所以其由水平頻率(水平方向的變化)和豎直頻率(豎直方向的變化)共同組成

在頻率分析領域的框架中,濾波器是一個用來增強圖像中某個波段或頻率,並阻塞(或降低)其他頻率波段的操作。

低通濾波器是消除圖像中高頻部分,但保留低頻部分。
高通濾波器消除低頻部分


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