空间滤波思维脑图思维导图
空间处理，空域分类，导数滤波等内容讲解
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思维导图大纲
空间滤波思维导图模板大纲
Spatial Processing 空间处理
空间滤波基础
线性滤波的通用公式
可分离性
高斯的计算量随模板宽度成线性增长而不是成平方增长，所以较大尺寸的高斯滤波器可以得以有效的实现。
空域分类
线性滤波
低通
高通
带通band-pass
非线性
中值
消除椒盐噪音
最大值
变亮
最小值
变暗
平滑
低通
低通滤波 高斯：方差越大越smooth, 和=1
过滤器窗口从图像边缘脱落，需要外推，三种方法： 忽略边界处的像素 在边界外添加人造像素： 常数值：0、255或其他一些值；“镜像”值 更改边界处过滤器遮罩的大小
高斯：对高斯噪声有效 中值滤波：保护图像边缘同时去除噪声，对impulse噪声有效
中值
保护图像边缘同时去除噪声，对impulse噪声有效
锐化
·基本高通
高通滤波 中心系数正且大，边缘为负，系数总和为0 差异化：增强边缘，淡化渐变区域
微分
一阶导数： 0在恒定的灰色段中 台阶或坡道开始处为非零 非零沿坡道 二阶导数： 0在恒定的灰色段中 台阶或坡道的起点和终点均为非零 0沿恒定坡度的坡道 负数是高处，正数是低处
横着的滤波核生成的图像是竖的边界 中间+0可以扩大边缘粗细
一阶导数在图像中产生较厚的边 一阶导数对灰度阶跃（step）有更强的响应
DIP中最常见的区分方法是梯度（差分）：
小数指向大数
二阶导数对精细细节有更强的响应 二阶导数在灰度阶跃变化时产生双重响应 二阶导数对点>直线>阶跃的响应
一阶微分算子
Roberts Operators
对角方向：|10-5|+|10-5|
梯度幅度值偏移了半个像素
Prewitt Operators
Prewitt算子利用像素点上下、左右邻点灰度差，在边缘处达 到极值检测边缘。对噪声具有平滑作用，定位精度不够高。
Sobel Operators
灰度加权，伪边缘
改进：增加多个方向
二阶
Laplacian
各向同性 改变和原图像+-，使结果为正数
有噪声：先模糊再labulasi
和原图相加锐化
High-Boost Filtering
Derivative Filters 导数滤波
平滑 –正值 –总和为1->输出与输入相同的常量区域 –平滑量与遮罩大小成比例 –移除“高频”组件；“低通”滤波器 导数 –用于在高对比度区域获得高响应的相反符号 –总和为0->恒定(平滑)区域无响应 –高对比度点的高绝对值 过滤器充当模板 •对于“看起来最像过滤器”的区域，响应最高 •点积作为相关性
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