主要内容

什么是空间域的图像滤波?

滤波是一种修改或增强图像的技术。例如，您可以过滤图像以强调某些特征或删除其他特征。使用滤波实现的图像处理操作包括平滑、锐化和边缘增强。

过滤是一个社区行动,其中，输出图像中任何给定像素的值是通过对相应输入像素的邻域内像素的值应用某种算法来确定的。像素的邻域是一组像素，由它们相对于像素的位置定义。(见邻域或块处理:概述关于邻里运作的一般性讨论。)线性滤波是一种滤波，其中输出像素的值是输入像素邻域内像素值的线性组合。

卷积

图像的线性滤波是通过一种称为卷积．卷积是一种邻域运算，其中每个输出像素都是相邻输入像素的加权和。权重矩阵叫做卷积核，又称过滤器．卷积核是一个旋转了180度的相关核。

例如，假设图像是

A = [17 24 18 15 23 5 7 14 16 4 6 13 20 22 10 12 19 21 3 11 18 25 2 9]

相关核是

H = [8 1 6 3 5 7 4 9 2]

你可以使用以下步骤来计算位置(2,4)的输出像素:

  1. 将相关核绕其中心元素旋转180度以创建卷积核。

  2. 滑动卷积核的中心元素，使其位于的(2,4)元素之上一个．

  3. 的像素乘以旋转卷积核中的每个权值一个在下面。

  4. 将步骤3中的各个产物相加。2022世界杯八强谁会赢？

因此(2,4)输出像素为

如下图所示。

计算卷积的(2,4)输出

相关

被调用的操作相关和卷积密切相关。在相关性中，输出像素的值也计算为相邻像素的加权和。不同的是，权重矩阵，在这里叫做相关的内核，在计算期间不会旋转。图像处理工具箱™过滤器设计函数返回相关内核。

的(2,4)输出像素的计算方法如下图所示一个,假设h是一个相关核而不是卷积核，使用以下步骤:

  1. 滑动相关核的中心元素，使其位于A的(2,4)元素之上。

  2. 的像素乘以相关核中的每个权重一个在下面。

  3. 把各个产物相加。2022世界杯八强谁会赢？

相关的(2,4)输出像素为

计算相关的(2,4)输出

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