原文:图像处理中滤波与卷积的区别

图像处理中滤波和卷积是常用到的操作。两者在原理上相似,但是在实现的细节上存在一些区别。这篇博文主要叙述这两者之间的区别。 滤波 简单来说,滤波操作就是图像对应像素与掩膜 mask 的乘积之和。比如有一张图片和一个掩膜,如下图: 那么像素 i,j 的滤波后结果可以根据以下公式计算: 其中G i,j 是图片中 i,j 位置像素经过滤波后的像素值。 当掩膜中心m 位置移动到图像 i,j 像素位置时,图像 ...

2018-05-23 13:50 0 3478 推荐指数:

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图像处理滤波器(卷积核)

本文主要参考来源:图像处理其实很简单 线性滤波卷积的关系:线性滤波可以说是图像处理最基本的方法,它可以允许我们对图像进行处理,产生很多不同的效果。做法很简单。首先,我们有一个二维的滤波器矩阵(有个高大上的名字叫卷积核)和一个要处理的二维图像。然后,对于图像的每一个像素点,计算它的邻域像素 ...

Sat Jan 12 23:26:00 CST 2019 0 2930
数字图像处理滤波卷积操作详细说明

线性滤波卷积的基本概念 线性滤波可以说是图像处理最基本的方法,它可以允许我们对图像进行处理,产生很多不同的效果。做法很简单。首先,我们有一个二维的滤波器矩阵(有个高大上的名字叫卷积核)和一个要处理的二维图像。然后,对于图像的每一个像素点,计算它的邻域像素和滤波器矩阵的对应元素的乘积 ...

Wed May 23 19:11:00 CST 2018 1 17972
图像处理卷积

图像处理卷积卷积的计算步骤:(动态演示) 对h(n)绕纵轴折叠,得h(-n); 对h(-m)移位得h(n-m); 将x(m)和h(n-m)所有对应项相乘之后相加得离散卷积结果y(n ...

Sat May 02 19:13:00 CST 2015 0 15793
图像处理之基础---线性卷积和循环卷积区别

两个序列的N点循环卷积定义为 10[()()]()(())NNNkhnxnhmxnm (0)nN 从定义可以看到,循环卷积和线性卷积的不同之处在于:两个N点序列的N点循环卷积的结果仍为N点序列,而它们的线性卷积的结果的长度 ...

Mon Sep 01 07:04:00 CST 2014 0 2535
图像处理的valid卷积与same卷积

valid卷积 在full卷积卷积过程,会遇到\(K_{flip}\)靠近I的边界(K矩阵与I矩阵),就会有部分延申到I之外,这时候忽略边界,只考虑I完全覆盖\(K_{flip}\)内的值情况,这个的过程就是valid卷积。一个高为H1,宽为W1的矩阵I与高为H2,宽为W2的矩阵K,在H1 ...

Sun Jun 21 02:15:00 CST 2020 0 1421
图像处理-中值滤波

1、滤波 滤波(Wave filtering)是将信号特定波段频率滤除的操作,是抑制和防止干扰的一项重要措施。在图像处理滤波图像处理的一种。图像处理滤波将信号特定的波段频率滤除,从而保留所需要的波段频率信号。 2、滤波的作用 (1)消除图像混入的噪声 对应的是低通 ...

Mon May 04 22:01:00 CST 2020 0 1844
图像处理基本算法-滤波

线性滤波器的向量表示: W是一个大小为m*n的滤波器的系数,Z为由滤波器覆盖的相应图像的灰度值。 线性滤波器所能是实现的就是乘积求和操作。 几种常见的滤波器: 平滑空间滤波器如均值滤波 统计排序滤波器如中值滤波 锐化空间滤波器如锐化滤波 1、 均值滤波 ...

Wed Dec 14 08:48:00 CST 2011 0 18051
图像处理:高斯滤波

高斯滤波   高斯滤波(也可以说“高斯模糊”)其实就是一种线性平滑滤波,适用于消除高斯噪声,广泛应用于图像处理的减噪过程。简单来说就是整个图像某个像素点的值与周围像素点的值挂钩,是原图像某一像素点的值其实是其本省和周围像素点值的加权平均过程。   处理结果上:整个图像相较于原图像会看 ...

Fri Feb 25 04:34:00 CST 2022 1 2004
 
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