孤岛violet
孤岛violet

计算机视觉基础~图像预处理（中）

5.1梯度Prewitt滤波/卷积 

水平梯度/垂直边缘
计算机视觉基础~图像预处理（中）_第1张图片

 垂直梯度/水平边缘

计算机视觉基础~图像预处理（中）_第2张图片

5.2梯度Sobel滤波/卷积 

梯度Sobel滤波/卷积 

计算机视觉基础~图像预处理（中）_第3张图片

垂直梯度/水平边缘
计算机视觉基础~图像预处理（中）_第4张图片

5.3梯度Laplacian滤波/卷积 

二阶微分算子   一阶导数极值

\large \Delta f=\frac{\partial^2 f}{\partial x^2}+\frac{\partial^2f }{\partial y^2}

作用：

团块检测：周边高于（低于）中心

边缘检测：像素值快速变化的区域

计算机视觉基础~图像预处理（中）_第5张图片计算机视觉基础~图像预处理（中）_第6张图片

Laplacian滤波锐化：做差运算

计算机视觉基础~图像预处理（中）_第7张图片

其他滤波：

计算机视觉基础~图像预处理（中）_第8张图片
 如何让卷积更快：空域卷积=频域乘积 

计算机视觉基础~图像预处理（中）_第9张图片

6.图像金字塔

图像金字塔化：先进行图像平滑，再进行降采样，根据降采样率，得到一系列尺寸逐渐减小的图像。 

操作：操作：n次（高斯卷积->2倍降采样）->n层金字塔

目的：捕捉不同尺寸的物体
计算机视觉基础~图像预处理（中）_第10张图片 

直接降采样会损失信息，所以在降采样之前要进行高斯滤波

高斯金字塔本质上是信号的多尺度表示法

计算机视觉基础~图像预处理（中）_第11张图片

计算机视觉基础~图像预处理（中）_第12张图片

拉普拉斯金字塔

高频细节信息在卷积和下采样中丢失 

保留所有层所丢失的高频信息，用于图像恢复

计算机视觉基础~图像预处理（中）_第13张图片

高斯金字塔和拉普拉斯金字塔往往配合使用

计算机视觉基础~图像预处理（中）_第14张图片

 

 

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