参考:http://www.cnblogs.com/pegasus/archive/2011/05/19/2051416.html

这里讨论利用输入图像中像素的小邻域来产生输出图像的方法,在信号处理中这种方法称为滤波(filtering)。其中,最常用的是线性滤波:输出像素是输入邻域像素的加权和。

1.相关算子(Correlation Operator)

定义:,  即 ,其中h称为相关核(Kernel).

        

  步骤:

1)滑动核,使其中心位于输入图像g的(i,j)像素上

2)利用上式求和,得到输出图像的(i,j)像素值

3)充分上面操纵,直到求出输出图像的所有像素值

  例:

A = [17  24   1   8  15            h = [8   1   6
     23   5   7  14  16                     3   5   7
      4   6  13  20  22                     4   9   2]
     10  12  19  21   3           
     11  18  25   2   9]

计算输出图像的(2,4)元素=

Matlab 函数:imfilter(A,h)

2.卷积算子(Convolution)

定义: ,其中

   步骤:

1)将核围绕中心旋转180度

2)滑动核,使其中心位于输入图像g的(i,j)像素上

3)利用上式求和,得到输出图像的(i,j)像素值

4)充分上面操纵,直到求出输出图像的所有像素值

例:计算输出图像的(2,4)元素=

Matlab 函数:Matlab 函数:imfilter(A,h,'conv')% imfilter默认是相关算子,因此当进行卷积计算时需要传入参数'conv'

3.边缘效应

当对图像边缘的进行滤波时,核的一部分会位于图像边缘外面。

常用的策略包括:

1)使用常数填充:imfilter默认用0填充,这会造成处理后的图像边缘是黑色的。

2)复制边缘像素:I3 = imfilter(I,h,'replicate');

4.常用滤波

fspecial函数可以生成几种定义好的滤波器的相关算子的核。

例:unsharp masking 滤波

1
2
3
4
5
I = imread('moon.tif');
h = fspecial('unsharp');
I2 = imfilter(I,h);
imshow(I), title('Original Image')
figure, imshow(I2), title('Filtered Image')

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