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图像处理的几个基本概念——卷积、滤波、平滑

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图像处理的几个基本概念——卷积、滤波、平滑

04 March 2017

前两天听了360人工智能研究院组织的一次关于图像模糊处理技术的分享,收获很多,大致了解了这块的常用技术,及其在相机美颜功能上的应用。之前一直觉得图像卷积、图像滤波和图像平滑之间有些区别和联系,但是没好好理清楚,这两天查了一点相关资料,算是有了些基本的了解。

滤波器 (维基百科词条) ,是信号处理中的一个概念,是用于去除信号中不想要的成分或者增强所需成分。其中较常听到的有低通滤波器 (维基百科词条) 和高通滤波器 (维基百科词条) 。简单来讲,低通滤波器容许低频信号通过,高通滤波器容许高频信号通过。应用到不同领域,这两个概念都分别有一些不同的表达术语,对低通滤波器,在图像处理里,就对应到边缘平滑、图像模糊,在时序预测里可以对应到平滑(比如各种moving average算法)。对高通滤波器,在图像处理里,就对应到边缘提取与边缘增强。

可见图像平滑实际就是一种图像的低通滤波,那卷积又跟滤波有啥关系呢?卷积是一种数学方法,用在图像处理里,不但可以做滤波,还可以实现其他目的。可以看这几篇文章有个大致了解:

在文章的最后,补充2种常用的图像滤波器的介绍

  1. 双边滤波
    • 双边滤波,保边去噪的滤波器。相比高斯滤波仅考虑像素在空间距离上的关系,双边滤波的改进就在于在采样时不仅考虑像素在空间距离上的关系,同时加入了像素间的相似程度考虑,因而可以保持原始图像的大体分块进而保持边缘。

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