图像在空间域滤波是什么?
过滤是一种修改或增强图像的技术。例如,您可以过滤图像强调某些特性或删除其他特性。图像处理操作实现过滤包括平滑、锐化、边缘增强。
过滤是一个社区行动,在任何给定的值输出图像的像素是由一些算法应用到附近的像素的值对应的输入像素。像素的邻域是一组像素,其位置相对于所定义的像素。(见社区或块处理:概述社区运营的一般讨论。)线性滤波是过滤的价值输出像素的线性组合输入像素的像素值的附近。
卷积
线性滤波的图像通过一个操作卷积。卷积是一个社区的操作,每个输出像素邻近输入像素的加权和。权重的矩阵称为卷积核,也被称为过滤器。卷积核是一个相关内核已经旋转了180度。
例如,假设图像
=[17 24 1 8 15 23 5 7 14 16 4 6 13 20 22 10 12 19日21日3 11 18 25 2 9]
和相关内核
6 h = [8 1 3 5 7 4 9 2]
您将使用以下步骤来计算输出像素位置(2、4):
相关内核旋转180度对其中心元素创建一个卷积内核。
幻灯片卷积核的中心元素,谎言的顶部(2、4)的元素
一个。中每个重量乘以像素卷积核的旋转
一个在下面。从步骤3和个人产品。下载188bet金宝搏
因此(2、4)输出像素
如下图所示。
计算的(2、4)输出卷积
相关
被调用的操作相关卷积密切相关。在相关性,一个输出像素的价值也计算相邻像素的加权和。所不同的是,权重矩阵,在这种情况下叫相关的内核,不是在计算旋转。图像处理工具箱™滤波器设计函数返回相关内核。
下面的图显示了如何计算(2、4)输出像素的相关性一个,假设h是一个相关内核而不是卷积内核,使用这些步骤:
幻灯片的中心元素相关内核这谎言之上(2、4)的元素。
中每个重量乘以相关内核的像素
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(2、4)输出像素的相关性
计算(2、4)输出的相关性
