数字图像处理中的高通滤波和低通滤波

第三章 图像的低通与高通滤波 前面讲解了一些图像的基本理论以及操作,这一张将聚焦与图像的滤波操作。本章主要讲解了卷积操作的基本知识以及低通滤波和高通滤波,低通滤波就是为了消除图像的噪声,但也会让图像变的模糊;高通滤波能够检测图像的边缘,从而进行其他的判断。 阅读详情

高通滤波:边缘提取与增强

低通滤波:边缘平滑

边缘区域的灰度变换加大,也就是频率较高。所以,对于高通滤波,边缘部分将被保留,非边缘部分将被过滤;对于低通滤波,边缘区域将被平滑过渡。

【数字图像处理2.1 】频率域中的 高通滤波 和 低通滤波 Python+Opencv+Numpy 前言 1、图像的高频信息往往是细节+噪声 2、中频信息一般是图像的框架信息 3、低频信息数量最多,是图形的主体 所以,高通滤波器,只通过高频信息,所以留下来的图像只有边缘等细节信息,看起来像简笔画。 低通滤波器同理。 效果图 代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import cv2 ################################################################### ######### 阅读详情

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