5、图像滤波技术全解析

图像滤波技术全解析

1. 图像滤波基础

在图像处理中，滤波是一项关键技术，它能改变图像的外观和特性。最初，我们可以通过简单的通道混合操作来处理图像，其伪代码如下：

dst.b = max(src.b, src.g, src.r)
dst.g = src.g
dst.r = src.r

对应的Python代码实现为：

b, g, r = cv2.split(src)
cv2.max(b, g, b)
cv2.max(b, r, b)
cv2.merge((b, g, r), dst)

这里， max() 函数会计算前两个参数的逐元素最大值，并将结果写入第三个参数。不过，这种方法容易导致严重的颜色失真，特别是对于色彩丰富的源图像。若要实现微妙的效果，使用任意函数进行通道混合可能并非最佳选择。

2. 曲线：弯曲色彩空间

曲线是另一种重新映射颜色的技术。它与通道混合有相似之处，即目标像素的颜色仅取决于对应源像素的颜色。但具体而言，二者是不同的方法。在曲线方法中，目标像素的某个通道值仅取决于源像素同一通道的值。而且，我们并非直接定义函数，而是为每个函数定义一组控制点，通过插值得到函数。对于BGR图像，伪代码如下：

dst.b = funcB(src.b) where funcB interpolates pointsB
dst.g = fu