¿Qué significa el suavizado de cuadros en el procesamiento de imágenes digitales, es decir, qué tipo de suavizado de imágenes es?
El suavizado gaussiano es en realidad un filtro de suavizado de función de ventana (ventana gaussiana). La diferencia radica en la forma de la función de ventana. Si se obtiene más la función de transferencia (transformada de Fourier) de la función de ventana de filtro en el dominio espacial, el marco de función de ventana rectangular (x) -> Sinc (f) tiene muchos puntos de cruce por cero en la frecuencia de corte, lo que conducirá a al efecto de filtrado teórico mal condicionado, mientras que la función de ventana gaussiana (x) -> gaussiana (f) sigue siendo una función gaussiana en el dominio de la frecuencia y permanece suave, por lo que el efecto de filtrado del suavizado gaussiano es obviamente mejor que el suavizado de caja, y Es muy conveniente ajustar la escala de filtrado de la función gaussiana.
Sin embargo, debido a la simplicidad general de implementación, también se utiliza la velocidad de caja sin prestar mucha atención a la calidad de la imagen filtrada. Por ejemplo, la plantilla de filtro espacial TB del cuadro de 8 vecinos es
1/9{1,1,1,
1,1,1,
1,1,1}
Imagen _ filtrada = Imagen * TB (* es convolución de plantilla)
En este momento, cambiar la escala del filtro solo amplía la ventana. Tenga en cuenta que el peso de las puntuaciones anteriores cambia en consecuencia. Asegúrese de que todo el resultado del filtro no supere el estándar.
La plantilla de filtro espacial de aproximación suave gaussiana TG es
1/16{1,2,1
2,4,2
1,2,1}
Imagen _ filtrada = Imagen * TG (* es convolución de plantilla)
Al cambiar la escala espacial de filtrado, es necesario volver a crear el suavizado gaussiano plantilla de filtro (esta pregunta implica un muestreo integral de funciones gaussianas escaladas y está fuera del alcance de su pregunta).
Además, para mantener sin cambios el tamaño de la imagen original después del filtrado, a menudo se utiliza la continuación del espejo en la parte de procesamiento de límites.