当将高通或低通滤波器应用于（灰度）图像时，需要单独处理边界。它们可以用 0 或 255 (b/w) 填充，重复最近的像素值，甚至可以重复图像。
不同的边界处理方法如何影响过滤操作的结果？使用一种方法而不是另一种方法与 HPF 来改善图片中的边缘或 LPF 来模糊它的优点和缺点是什么？
例如，OpenCV 有各种BorderType ，例如BORDER_REPLICATEorBORDER_CONSTANT但我找不到任何关于当我将其中一个与 HPF 或 LPF 一起使用时会发生什么的信息。
不同类型的边界处理对高通或低通滤波有什么影响？
信息处理
图像处理
低通滤波器
opencv
高通滤波器
2022-02-11 18:57:32
2个回答
我想这取决于过滤器的类型及其输出的使用/期望。
对于要查看平滑波形的低通滤波器，复制第一个样本可能是一个很好的解决方案。
对于要检测边缘的高通滤波器，上述解决方案仍会引入非平滑导数。所以也许镜像和翻转是一个很好的解决方案。
对于需要高阶导数的平滑/连续性的高阶应用程序？我不知道。
HPF 或 LPF 线性算子。这意味着像素位置i，j的操作只会受到过滤器窗口大小内的邻居的影响。过滤器之外的像素不会起作用 - 换句话说，任何过滤操作的效果都围绕其支持进行本地化。通常，如果过滤后的图像大小不是问题，我们 0 填充图像并裁剪边框附近的内容，大小等于过滤器窗口的一半。为了保持相同的大小，建议复制边框值。