...图像模糊,灰度化和图像去雾的基本思路是什么呢 说出是需要改变哪些...
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发布时间：2024-10-04 09:08
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时间：2024-10-05 14:18
一 边缘检测
方法很多很多啊。
1 常用的是用各种边缘检测算子对图像进行卷积运算，计算出来图像每个部分的梯度值，由于边缘有突变的像素值，所以梯度大的地方很可能是边缘。常见的有 sobel算子等。
2 形态学运算，主要是针对二值化之后的图比较高效，直接先膨胀再腐蚀，然后相减图像就是边缘。
3 canny算法，这个用的很多，我也很喜欢，主要是用到强边缘和弱边缘进行区分。
4 通过识别feature进行识别，在边缘不明显的时候比较有效。
二 图像模糊
这里你要知道一个概念，什么是模糊呢？
咱们近视眼就是一个模糊，这个模糊就是眼睛的成像不能精确的成像在视网膜上吧？
你可以想象一下，其实这就是一个尺度变换的问题，你看一张报纸很清楚，但是从五十米外看你这张报纸（我们假设能看得到），就非常模糊，不能辨认吧？
我这里就引出这个模糊的概念：叫做高斯滤波，高斯滤波其实就是一个尺度变换。
我再打个比方吧，比如一个围棋棋盘，黑线是黑线，棋盘是棋盘，即使黑线很细，你也能分清楚是吧？
但是如果你摘下眼镜看呢？黑线变粗了是吧？黑线变暗了是吧？
其实真正原因是棋盘的信息进入了原本黑线的地方，而黑线也进入了棋盘的地方。
这就是滤波的魅力，可以使像素各个梯度变小，让图像的像素点之间的联系没有那么强烈。。
既然引出高斯滤波，那就有其他的各种滤波，比如拉普拉斯滤波，中值滤波，均值滤波。
实际操作中应用的也都是算子求卷积的方法。
三 灰度化
你看电视的时候应该知道，电视上的一个彩色点，其实是GRB颜色模式，就是绿红蓝三色。
对应这个RGB颜色模式，你可以通过对这三个颜色通道的值进行处理，比如我就定义 V=(R+G+B)/3。那么这个V就包含了三种颜色的信息了吧？
但是一般的我们不直接用三个平均，而是由各个相应的系数相乘得到。
这是RGB颜色模式，但是如果你用到HSV颜色模式，问题就简单多了。
什么是HSV模式呢？你遥控器上可能有 色度 饱和度 亮度按钮吧？
这个就是HSV模式，其中这个V 就是 亮度 value，这个就直接是灰度信息了。
四 图像去雾
我对这个去雾的理解是，图像增强。
也可以叫做是图像锐化，这个过程正好和图像模糊相对应。
模糊是让梯度值变小，锐化就是让梯度变大。
对应的方法也是响应的算子进行滤波了。
而需要注意的是，锐化用的是高通滤波，模糊是低通滤波。
因为边缘信息一般都是频率高的信号。
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