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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
- 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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