【图形学】滤波，卷积，模糊

最新推荐文章于 2024-11-04 18:41:51 发布
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分类专栏： 图形学学习笔记
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ABigDeal/article/details/85844107
本文探讨图像处理中的滤波技术，包括方框模糊、均值模糊、高斯模糊和中值模糊。介绍了滤波与模糊的区别，强调高斯模糊在去噪声中的作用，并讨论卷积操作及其与滤波的关系。文章适合入门学习者，通过实例和概念解释帮助理解滤波器的工作原理。

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持续更新中。。。。。。。

写在前面

最近在学习关于美化人脸的渲染，磨皮，美白，先处理磨皮的方面，前期处于调研阶段，持续更新到项目结束吧。

磨皮调研思路：毕竟现在还在入门打基础的阶段，百度发现效果比较好的是【双边滤波】，他是在【高斯模糊】的基础上加上了保边效果，高斯模糊又是【去噪声】的一种，好嘞，一个简单的学习路线出来啦，先搞定噪声的基本原理和应用，之后进行高斯模糊，再去搞定双边（直接看过双边的原理，对不起数学老师。。看的好晕，还是从头来吧）

 

 

参考博文：

浅墨大神：
【OpenCV入门教程之八】线性邻域滤波专场：方框滤波、均值滤波与高斯滤波

【Unity Shader编程】之十五 屏幕高斯模糊(Gaussian Blur)后期特效的实现

 

 

傅立叶变换

一个有趣的傅里叶的文章，图片给的都不错

#滤波

  • 【图像滤波】即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制。
  • 【滤波操作】消除图像中的噪声成分叫作图像的平滑化或滤波操作。
  • 【滤波器】一种形象的比喻法是：我们可以把滤波器想象成一个
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计算机视觉图像处理基础系列：滤波、边缘检测与形态学操作
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
04-05 16万+
计算机视觉图像处理基础系列：滤波、边缘检测与形态学操作，计算机视觉是人工智能领域的核心方向之一，旨在让计算机具备理解和解释视觉信息的能力。而图像处理则是计算机视觉的基石，为后续的特征提取、目标识别、图像分割等高级任务提供数据基础。滤波、边缘检测与形态学操作作为图像处理的基础环节，各自发挥着独特且关键的作用。滤波用于改善图像质量，去除噪声或增强特定特征；边缘检测聚焦于提取图像中物体的轮廓信息；形态学操作则基于图像形状对其进行优化与处理。深入理解这些基础技术，对于掌握计算机视觉的核心知识体系至关重要。
纹理滤波
山高路远坑很深的博客
04-23 4256
在计算机图形学中，纹理滤波（Texture filtering）是一种针对一个使用材质贴图的像素，使用临近的一个或多个纹素计算其纹理颜色的方法。从数学上来说，纹理滤波是抗锯齿的一种，但它更着重于滤掉纹理中的高频，而不像其他抗锯齿技术那样着重于改善边界显示效果。简单来说，它使得同一个纹理可以被用于不同的形状，尺寸和角度，同时尽可能减少显示时的模糊和闪烁。 用户可以权衡计算复杂度和图像质量，在许多种纹
关于图形学的高低频滤波Filtering
若风
02-02 738
https://www.bilibili.com/video/BV1YK4y1T7yY?p=6 高频部分- 头发 低频部分- 脸 右图 - 中间是低频，周围是高频 图像中变化剧烈的部分是高频，缓和的是低频 可以理解为高平部分是边缘部分 低通滤波 如图 ...
opencv-python 详解线性和非线性滤波、模糊、卷积原理
RayChiu757374816的博客
08-24 1388
关于滤波、模糊和卷积： 滤波、模糊都属于卷积，不同滤波方法之间只是卷积核不同（对线性滤波而言） 低通滤波器是模糊，高通滤波器是锐化 低通滤波器就是允许低频信号通过，在图像中边缘和噪点都相当于高频部分，所以低通滤波器用于去除 噪点、平滑和模糊图像。高通滤波器则反之，用来增强图像边缘，进行锐化处理。 常见噪声有椒盐噪声和高斯噪声，椒盐噪声可以理解为斑点，随机出现在图像中的黑点或白点；高斯噪声可以理解为拍摄图片时由于光照等原因造成的噪声。 谈到了卷积，我们复习一下卷积基础...
计算机图形学入门08：反走样、滤波与卷积
YanisWu的博客
06-11 1050
计算机图形学入门，反走样，傅里叶变换，滤波，MSAA，FSAA，TAA，DLSS。
机器视觉学习笔记--图像滤波2
x2390983993的博客
04-06 1065
形态学滤波（Morphological Filter）变形操作： a，b为位置，a+b为向量操作 - 膨胀（Dilation） A为图像： B为结构原素： 则A被B膨胀定义如下： 膨胀操作会使原本图像目标变粗。 - 腐蚀（Erosion） 腐蚀操作与膨胀操作效果相反，会使目标物体向内收缩。A被B腐蚀的操作过程可理解为： 代码如下：clear;cl
24.11.4 OpenCV 图像滤波 卷积核概念 图像平滑处理 图像边缘处理 图像边缘检测 图像形态学操作 学习笔记
最新发布
SaNDJie的博客
11-04 1601
在深度学习中，滤波器又称为卷积核，滤波的过程成为卷积。
图形学笔记（六）光栅化2 —— Artifacts、时域与频域、滤波、卷积定理、超采样、MSAA、深度缓存
weixin_43399489的博客
10-22 3838
视频本质上是对时间进行采样。 在计算机图形学中Artifacts（瑕疵）指的是Errors / Mistakes / Inaccuracies 采样产生的artifacts： 锯齿Jaggies——空间采样 摩尔纹Moire Pattterns（去掉奇数行和奇数列）—— 欠采样undersampling 右侧图片纹理显示不清晰。 Wagon wheel effect车轮效应——时间上的采样 顺时针旋转的车轮有的环看起来像逆时针。 以上很多artifact是由于信号变换太快而采样太慢。 反走样的方法：
计算机图形学四光栅化中的走样，频域与滤波
weixin_44683202的博客
12-04 1060
计算机图形学基础
OpenCV15---卷积时的边缘处理
进阶的花生
03-23 1839
十五、处理边缘 1、卷积边缘问题 图像卷积的时候边界像素，不能被卷积操作，原因在于边界像素没有完全跟kernel重叠，所以当33滤波时侯有1个像素的边缘没有被处理，55滤波的时候有两个像素的边缘没有被处理。 2、处理边缘 在卷积开始时增加边缘像素，填充的像素值为0或者RGB黑色，比如3*3在四周各填充1个像素的边缘，这样就确保图像的边缘被处理，在卷积处理之后再去掉这些边缘。opencv中默认的处理...
卷积的意义-是我所看到的解释最生动最通俗易懂的
ShaderJoy 的兴趣技术杂货铺
05-14 3961
卷积的意义，原文：http://blog.youkuaiyun.com/yeeman/article/details/6325693 卷积 最近总是和卷积打交道,工作需要，每天都要碰到它好几次,不胜烦恼,因为在大学时候学信号与系统的时候就没学会，我于是心想一定要把卷积完全搞明白。正好同办公室的同学也问我什么是卷积,师姐昨天也告诉我说:"我也早就想把这个问题搞明白了！"经过一段时间的思考之后，有一些
opencv——图像中的卷积
路人coder
01-14 1091
目录卷积什么是卷积卷积的数学原理连续数据的卷积离散数据的卷积掩膜 卷积 什么是卷积 卷积本身是一个数学概念，但是更多的，我们经常会在深度学习听到：卷积神经网络。但真正研究核心神经网络的人会发现，其实研究的就是数学。除了在深度学习中，在计算机视觉中，卷积也会经常见到，它常用于图像处理。 卷积的数学原理 首先我们先来看一下卷积的定义： 在泛函分析中，卷积、旋积或摺积(英语：Convolution)是通过两个函数f 和g 生成第三个函数的一种数学算子，表征函数f与g经过翻转和平移的重叠部分函数值乘积对重叠长度的
计算机图形学(六)-光栅化、采样、走样与反走样、滤波与卷积
点燃火柴的博客
08-07 6158
光栅化1 什么是光栅化（Rasterization）2 单个三角形光栅化3 采样（sampling） 1 什么是光栅化（Rasterization） 屏幕空间 如上图，将电脑屏幕理解为一个二维坐标，屏幕上左下角为坐标原点，水平向右为x轴方向，垂直向上为y轴方向 像素(Pixel) 在屏幕上排列的最小单位，上图中每一个方块理解为一个像素，假设屏幕大小为w×h，那么在屏幕中一共有w×h个像素，这些像素像二维数组一样在屏幕中排列，左下角像素的坐标是(0,0),右上角像素的坐标为(w-1,h-1)。每个方块的中点
（二十）图像滤波
m0_43609475的博客
02-08 3720
图像滤波 1.图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少 的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。 2.消除图像中的噪声成分叫作图像的平滑化或滤波操作。信号或图像的能量大部分集中在幅度谱的低频和 中频段是很常见的，而在较高频段，感兴趣的信息经常被噪声淹没。因此一个能降低高频成分幅度的滤波器 就能够减弱噪声的影响。 3.平滑滤波是低频增强的空间域滤波技术。它的目的有两类：一类是模糊；另一类是消除噪音。空间域的 平滑滤波一般采用简单
（七）滤波与卷积
m0_43609475的博客
01-12 1万+
滤波与卷积 一、滤波与卷积的区别 图像处理中滤波和卷积原理上相似，但是在实现的细节上存在一些区别。 滤波操作就是图像对应像素与掩膜（mask）的对应元素相乘相加。而卷积操作是图像对应像素与旋转180度的卷积核对应元素相乘相加。 下面是一个卷积示意图 二、卷积 卷积操作也是卷积核与图像对应位置的乘积和。但是卷积操作在做乘积之前，需要先 将卷积核翻转180度，之后再做乘积。其数学定义为： 一般称g为作用在f上的filter或kernel。f是图像，g叫滤波器或卷积核 三、卷积核的要求 对于滤波器，也有一定
图像卷积
计算机图形学与深度学习
12-25 7983
参考链接： http://www.cnblogs.com/freeblues/p/5738987.html http://blog.youkuaiyun.com/chaipp0607/article/details/72236892?locationNum=9&fps=1 神经网络中的卷积层，它的原理就来源于图像卷积 概述 卷积在信号处理领域有极其广泛的应用, 也有严格的物理和数学定义. 本文只讨论卷积在数字图
如何通俗易懂地解释卷积？
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图形跟班
10-11 2万+
文章大部分转自：https://www.zhihu.com/question/22298352?rf=21686447 相应版权归原作者！笔者的理解：“卷积”就是“加权求和”“信号与响应的卷积”体现的是：时间上的“加权求和”； “图像平滑处理的卷积”体现的是：空间上的“加权求和”。（后文内容为转载）一、卷积为什么叫“卷”积从数学上讲，卷积就是一种运算。某种运算，能被定义出来，至少有以下特征：首先
图像处理之应用卷积– 轧花与边缘检测
web开发
03-18 293
关于什么是卷积，如何理解卷积 参见这里： http://blog.youkuaiyun.com/jia20003/article/details/7038938 一：轧花 轧花算子(embossfilter) 对一幅数字图像一阶微分结果即可得到轧花效果，根据不同的算子，轧花又 可以分为凹效果与凸效果两种。两个个最简单的轧花算子为： 轧花算子又称为双极性算子，1对图像的贡献意味着平滑，-1对图像...
卷积的血腥的理解
02-20 824
比如说你的老板命令你干活，你却到楼下打台球去了，后来被老板发现，他非常气愤，扇了你一巴掌（注意，这就是输入信号，脉冲），于是你的脸上会渐渐地（贱贱地）鼓起来一个包，你的脸就是一个系统，而鼓起来的包就是你的脸对巴掌的响应，好，这样就和信号系统建立起来意义对应的联系。下面还需要一些假设来保证论证的严谨：假定你的脸是线性时不变系统，也就是说，无论什么时候老板打你一巴掌，打在你脸的同一位置（这似乎要求你的
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