图像处理之滤波算法
滤波算法大致分为：
- 高通： 用于提轮廓
- 低通： 用于去噪声
- 带通： 取特定频率
- 带阻： 去除特定噪声
低通滤波
-
高斯模糊： 对窗口内的像素按高斯分布取加权平均，例如
（3，3）为核尺寸， 1为方差
-
均值滤波： 取临近所有元素的平均值
- 中值滤波： 取临近元素的中位数，用于去除椒盐噪声
核尺寸只能是奇数
- 双边滤波： 用于来连线保存边缘特征，降噪平滑
9是领域半径，
高通滤波
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拉普拉斯滤波： 用于提取轮廓
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拉普拉斯锐化： 用于提取轮廓，算子如下图：
-
USM锐化： 原图 - 高斯滤波
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sobel梯度算子：
X轴方向高通， Y轴方向低通，算子如下图：
X轴方向低通， Y轴方向高通，算子如下图：
-
算子： 加强版的sobel
canny
可以提取轮廓图, 具体步骤如下：
- 转为灰度图
- 高斯滤波去噪声
- 梯度操作
- 非极大值抑制（NMS）
- 双边滤波
- 二值化
自定义滤波
也可以自定义算子对图片进行滤波操作
标签：噪声,滤波,低通,高通,算法,图像处理,用于,算子 来源： https://blog.csdn.net/qq_33499229/article/details/109863780
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