（6）图像增强之空间域滤波 -- Part1. 原理篇

Enhancement by Spatial Filtering

Table of Contents

空间域滤波

空间域滤波操作

平滑滤波器（Smoothing Filter）

低通滤波器（Lowpass Filter ）

低通高斯滤波器（Lowpass Gaussian Filter Kernel）

高斯核（Guassian Kernel）

中值滤波（Median Filter）

锐化滤波器（Sharpening Filter）

一阶微分滤波器

Sobel operator

二阶微分算子（拉普拉斯算子）

拉普拉斯算子图像锐化操作

双边滤波器（Bilateral Filter）

总结

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空间域滤波操作是图像增强的常用方法，即选用不同形式的滤波器（filter/ kernel）来对图像做二维卷积操作。空间域卷积表现为图像像素值对滤波器的冲激响应结果。

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空间域滤波

空间域滤波器用一个矩阵来表示，例如：

滤波器可以大致分为三类：

• low-pass filter
• high-pass filter
• band-pass filter

空间域滤波操作

平滑滤波器（Smoothing Filter）

低通滤波器（Lowpass Filter ）

低通滤波器kernel大小对图像平滑程度的影响：

低通高斯滤波器（Lowpass Gaussian Filter Kernel）

高斯核（Guassian Kernel）

对比：

中值滤波（Median Filter）

• 如果滤波操作的目的是去噪而不是模糊或平滑，中值滤波操作优势明显；
• 中值滤波对强、椒盐噪声明感，可以在去噪的同时保留边缘高频细节，不至于使边缘模糊；
• 中值滤波是非线性操作；
• 基本思路：对图像上的每一个像素值，我们将它和它领域内的像素值进行从小到大排序sort（），取统计来的观察窗内的像素值的中位数给当前像素赋值。

锐化滤波器（Sharpening Filter）

平滑滤波器可以看做是滤波核与像素值得卷积平均，如果要将图像锐化，相反地，应当对图像像素做微分操作，而图像像素值是离散的，微分用差分代替。

一阶微分滤波器

Sobel operator

二阶微分算子（拉普拉斯算子）

 

拉普拉斯算子图像锐化操作

• 拉普拉斯算子是一种二阶微分算子，它用于突显图像中的锐化梯度过渡部分。
• 有效增强亮度较暗图像的边缘、线条、特征轮廓；
• 将拉普拉斯算子求得的边缘轮廓信息与原始信息融合，得到了既包含背景细节也突出轮廓边缘信息的增强图像。

双边滤波器（Bilateral Filter）

高斯平滑优缺点：

• 高斯滤波器是一种平滑效果很好的滤波器；
• 然而，在很多应用场景中，我们在要求图像平滑的同时，也要保留图像的边缘细节，例如：去噪；

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总结：