7、图像滤波：从基础操作到边缘与角点检测

图像滤波：从基础操作到边缘与角点检测

在图像处理领域，图像滤波是一项基础且关键的技术，它涵盖了图像模糊、缩放、腐蚀膨胀以及边缘和角点检测等多个重要操作。下面将详细介绍这些操作的原理、实现方法以及相关代码示例。

1. 图像模糊

图像模糊是图像处理中的重要预处理步骤，它可以在不显著改变图像外观的情况下减少图像尺寸，同时避免图像缩放时出现锯齿等失真现象。

1.1 模糊原理

图像可以看作是在两个轴向上具有不同“频率分量”的信号。边缘和精细纹理区域具有较高的频率，而缓慢变化的强度值区域则具有较低的频率。当缩小图像尺寸时，由于像素数量减少，小尺寸图像无法很好地处理高频分量。如果在缩小图像之前不进行模糊处理，就会出现锯齿现象，这是因为信号采样会在频域中导致信号的无限复制，高频分量的复制会相互干扰，使得信号无法准确恢复。因此，模糊处理的目的是去除图像中的高频分量，避免锯齿现象的发生。

例如，假设有一张640x480的精细纹理图像，当将其缩小为320x240的图像时，由于像素数量变为原来的四分之一，无法保留所有短间隔、大幅度的像素强度变化，因此需要进行模糊处理。

1.2 模糊方法

模糊处理可以通过用像素周围区域的某种平均值替换该像素来实现。为了高效地进行模糊处理，通常使用矩形且对称的区域，并使用“归一化”的内核进行卷积操作。常见的内核包括盒内核和高斯内核。

• 盒内核 ：对每个像素赋予相同的权重，其矩阵如下：

1 1 1 1 1
1 1 1 1