【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】02 filter

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1 图像的类型

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二进制图像：

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灰度图像：

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彩色图像：
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2 任务：图像去噪

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噪声点让我们看得难受是因为噪声点与周边像素差别很大

3 均值

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滤波核= 卷积核

4 卷积操作

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对应相乘再累加起来

卷积核记录了权值，把权值套到要卷积的目标图上，对应相乘

5 卷积的特性

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线性和平移不变形

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因为实际使用的时候卷积核是对称的，因此不要求翻转

真实运算的时候，对于没有像素的位置，要做填充，否则无法计算卷积，
最简单的办法，填充0。

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填充是希望输入输出有固定的大小

6 卷积的应用

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不变

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左移

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平滑降噪

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锐化

7 振铃效应

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离我近的点权值大、远的点权值小

8 高斯核

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产生高斯卷积核的步骤：
①指定窗宽
②指定方差 $\sigma$
③归一化

9 高斯核参数

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方差的影响：方差越大，自己的权值占比就越小，平滑的结果越强
方差固定，窗宽越大，归一化计算的分母就大，权值就小，平滑就更厉害

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10 高斯核总结

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滤除高频

一个大高斯核的卷积效果可以由两个小高斯卷积核连续操作得到

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】02 filter,CV知识学习和论文阅读,深度学习,计算机视觉高斯核可以分解

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分解性质有什么作用？

计算复杂度降低

11 噪声

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高斯滤波对椒盐噪声效果并不好

12 中值滤波

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把这些值从小到大排序，然后选取中值

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中值滤波不改变整体形状

13 拉普拉斯高斯

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