用于图像过滤的卷积核

信息处理 图像处理 过滤器 计算机视觉 卷积 图像分割
2022-01-08 07:51:49

据我了解,在图像处理中,当需要对 2D 图像应用某种过滤器时,内核会在称为卷积的过程中应用于 2D 图像的所有像素。中值、高斯、双边,都是核的例子。这些内核的应用方式与本示例http://www.songho.ca/dsp/convolution/convolution2d_example.html(我在这里找到,在 StackExchange 搜索 Signal Processing)中显示的方式类似。

是否有所有/许多/大多数内核的好列表,有用途,以及图像之前/之后的示例?

另外,说所有内核只是与源卷积的矩阵是否正确?

1个回答

请注意,中值滤波器不能表示为卷积,因此在这方面不被视为核。这是因为中值滤波器基于图像块的顺序统计,中值滤波器输出的结果像素不是块内其他像素的线性组合。

否则,你是对的,内核通常被认为只是其他“小图像”,它会与要分析的图像进行卷积。可以出于多种原因选择这些内核。高斯核用于平滑,拉普拉斯核用于边缘检测等。

您可以想象有尽可能多的内核。然而,通常我们从一个特定的应用程序开始,“我需要模糊图像”或“我需要检测 x 方向的边缘”,然后找到放大我们所追求的那些特征的内核。