【OpenCV 例程200篇】74. 图像的抗混叠

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2.2 图像的混叠和重取样

由于无法对一个函数无限地取样，因此在数字图像中总是会出现混叠。

混叠分为空间混叠和时间混叠。空间混叠是由欠取样造成的，在陌生重复的图像中较为明显。时间混叠与动态图像序列中图像的时间间隔相关，如辐条倒转的“车轮效应”。

空间混叠的主要问题是会引入伪影，即原始图像中未出现的线条锯齿、虚假高光和频率模式。

对图像进行缩放都会引入混叠。图像放大可以视为过取样，使用双线性、双三次内插可以降低图像放大中的混叠。图像缩小可以视为欠取样，混叠通常更为严重。

为了降低混叠，在重取样前要使用低通滤波器来平滑，以衰减图像的高频分量，可以有效地抑制混叠，但图像的清晰度也有所下降。

例程 8.9：图像的抗混叠

    # 8.9：图像的抗混叠imgGray = cv2.imread("../images/Fig0417a.tif", flags=0)  # flags=0 读取为灰度图像height, width = imgGray.shape[:2]  # 图片的高度和宽度# 先缩小图像，再放大图像imgZoom1 = cv2.resize(imgGray, (int(0.33*width), int(0.33*height)))imgZoom2 = cv2.resize(imgZoom1, None, fx=3, fy=3, interpolation=cv2.INTER_AREA)# 先对原图像进行5x5的低通滤波，再缩小图像，再放大图像kSize = (5, 5)imgBoxFilter = cv2.boxFilter(imgGray, -1, kSize)  # cv2.boxFilter 方法imgZoom3 = cv2.resize(imgBoxFilter, (int(0.33*width), int(0.33*height)))imgZoom4 = cv2.resize(imgZoom3, None, fx=3, fy=3, interpolation=cv2.INTER_AREA)fig = plt.figure(figsize=(9,5))plt.subplot(131), plt.axis('off'), plt.title("Origin")plt.imshow(imgGray, cmap='gray')plt.subplot(132), plt.axis('off'), plt.title("Resample")plt.imshow(imgZoom2, cmap='gray')plt.subplot(133), plt.axis('off'), plt.title("Box Resample")plt.imshow(imgZoom4, cmap='gray')plt.tight_layout()plt.show()

（本节完）

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