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计算机视觉技术中图像识别线性滤波示例
2016-11-22
通过对图像的线性滤波处理进行描述,我们将会知道最简单的滤波器是移动平均或方框滤波器,它将窗口中国的像素值的平均值作为输出。这种滤波器等价于图像与全部元素值为1的核函数先进行卷积在进行尺度缩放。对于尺寸较大的核函数,一个有效的实现策略如下:在扫描行上用一个移动的窗口进行滑动在可分离滤波器中,新的窗口的和值等于上一个窗口的和值加上新的窗口中增加的像素的值并减去离开上一个窗口的像素的值。上述过程与区域求和表有关联。一个平滑的图像可以借用分段的线性“帐篷”函数对图像进行分布卷积得到。线性tent函数与自己卷积将产生三次近似样条。在近似高斯核也可以通过不断迭代卷积方框型滤波器得到。在应用中,要求滤波器具有旋转对称性时,需要仔细调整高斯模板,然后才可以使用。事实上,在数字摄影方法发明之前,这种方法是在暗室条件下图像的标准方法:通过散焦从原始底片上产生模糊底片,然后按照下面的方式将两张底片重叠得到最后的图像,虽然这种滤波器不是线性的,但是它的效果很多。它是由水平的中心差分,如此命名是因为水平方向的导数以该像素位中心和垂直的tent滤波器为了平滑结果,构成的一个可分离的组合。正如你所看到的核函数下面的图像那样,这种滤波器有效地突出了水平边缘。
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