• 圖像基礎
• 圖像幾何變換
• 圖像模糊?
• 圖像邊緣
• 圖像閾值分割
• 形態學處理

圖像模糊

1)一維卷積：定義比較簡單的運算

2)二維卷積：標準版&實用版（對應相乘）

卷積之后圖片變小，其余部分進行填充

卷積核盡可能選擇奇數

均值濾波

?中值濾波

中值：中位數

3*3的卷積核，被濾波器蓋住的范圍內數據取出，按照從小到大的數據進行排列，去其中位數

高斯濾波

?方差越小，數據越集中

?

?中間數字最高，四周數字逐漸變小，16和84為卷積核數字之和。

?雙邊濾波

保留邊緣等高頻信息，平滑顏色（灰度）相近的地方。

不斷計算卷積核，并不是一直不變。

①空間距離卷積核，與高斯濾波一致，中間權值大，周圍權值小?

②灰度差異卷積核，與中心點差異越小，權值越大，差異越大，權值越小（保留邊緣作用）

雙邊濾波是將①與②相乘，卷積核一直變化

?雙邊濾波算法解析

先研究連續空間情況-->再進行離散化

?

?

總結

以上是生活随笔為你收集整理的opencv数字图像处理（图像模糊）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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