理解图像空间域操作

灰度变换和空间滤波是空间域处理的两种主要方法，灰度变换是特殊的空间滤波处理，它的邻域大小为1*1大小，所以灰度变换也称为点处理技术，冈萨雷斯的《数字图像处理》一书中用灰度变换实现了图像增强和图像分割两种应用，目前个人学的还比较浅。灰度变换主要用在图像全局显示效果改善上，如幂律变换，直方图拉伸等，还有就是阈值分割了，这个大家都应该很熟悉。

空间滤波器是图像处理的重点，是图像预处理的重要组成部分。空间滤波器的机理主要是（1）一个邻域（2）在该邻域上预定义的操作（一般是滤波器系数和像素的乘积和）。滤波器产生一个新像素取代滤波器中心点的像素值。滤波的本质是加权，即选择性的提取图像中某些方面的内容，这些内容能够满足特定的应用场合。opencv中低通滤波基本的函数有均值滤波blur，高斯滤波GaussianBlur。

均值滤波函数一般只是简单的用邻域像素均值取代中心的像素值，其模糊效果与邻域尺寸直接相关，尺寸越大图像越模糊，对细节的保留越少，它适用于提取全局图像目标中的主要目标，对感兴趣物体进行粗略的描述。

高斯滤波属于加权平均滤波，它的滤波效果与邻域尺寸和加权系数分布有关，离中心越近的点加权系数越高，因此高斯模糊可以在过度平滑和保留细节之间折衷，加权系数的获取可以用对应的sigma值调用函数getGaussianKernal。不同的sigma值对应不同的系数分布，高斯函数图像如下，可见sigma越小，中心像素值占的比重越大。

opencv中高斯函数还有一个使用技巧是，可以只设置sigma的值（第四个参数）由opencv决定size的值（第三个参数设为0）。反过来也可以，即只提供尺寸的数值，sigma设为0，由函数自行判断最适合的sigma值。

       在本次实习的项目中相机标定部分使用自定义的标定板，获取标定板的角点之前先对图像经行了高斯模糊，这样可以保证获取的角点位于两条直线的交点。可见，高斯滤波适合提取全局图像细节中的主要细节（自己的理解），所以高斯滤波在许多opencv函数中作为去除噪声的首选函数。

            

这里顺便提一下中值滤波，中值滤波是非线性滤波器，基于它的滤波原理，其非常适合消除椒盐噪声，椒盐噪声一般是在信号通信过程中受到干扰而产生的。中值滤波有利于保存边缘，但会洗去匀质区域的纹理。

图像模糊处理类似于积分，相应的有图像的空间微分，微分处理主要是突出图像上灰度的过渡部分，即边缘。关于图像微分《数字图像处理》讲解的非常好，我这里简单描述一下一阶微分和二阶微分的差异，首先，它们的公式还是要记得的，然后 性质也就很清楚了。

一阶微分：（1）恒定灰度区域为0，（2）灰度台阶或斜坡开始处不为0，            （3）灰度斜坡点处不为0

二阶微分：（1）恒定灰度区域为0，（2）灰度台阶或斜坡开始和结束处不为0，（3）灰度斜坡点出为0

一阶微分在图像中主要是用梯度幅值来实现的，所以也可以称为是幅梯度图。数字图像的在边缘上的灰度常常类似于斜坡过渡，这样导致一阶微分产生较粗的边缘，opencv中常用的一阶边缘函数是sobel，也可以利用自定义的核+filter2D实现图像一阶微分运算或者特定方向边缘检测的运算。

二阶微分在图像处理中使用 拉普拉斯算子实现，拉普拉斯算子产生的边缘较sobel算子要细，同时很难保证边缘的连续性，在质量较好，背景单一的图像中可以考虑使用二阶微分来计算边缘。此外，二阶微分对孤立点和细线也有较强的响应，具体实例可参考《数字图像和处理》第十章。

以下给出sobel,laplacian算子处理lena图的边缘结果：

代码如下：

	void main()
	{
		Mat dst, dst1,dst2,dst3,dst4, dst5;
		Mat src = imread("F:\\编程学习\\图像处理\\图片库\\图像处理练习图片库\\lena.png", 0);
		resize(src, src, Size(600, 600));
		imshow("原图", src);

		Scharr(src, dst2, CV_16S, 1,0);
		Scharr(src, dst3, CV_16S, 0,1);
		addWeighted(abs(dst2), 0.5,abs(dst3), 0.5, 0, dst4);

		double max = 0;
		minMaxLoc(dst4, 0, &max);  //提取最大值用于归一化
		cout << max << endl;
		dst4.convertTo(dst5, CV_8U, 255./max);  //转变图像数据类型，并归一化
		threshold(dst5, dst5, 40, 255, THRESH_BINARY);//阈值化
		imshow("Scharr合成sobel", dst5);

		Mat dst1_1;
		Laplacian(src, dst1, CV_16S, 3);
		double max2 = 0;
		minMaxLoc(dst1, 0, &max2);
		cout << max << endl;
		dst1.convertTo(dst1_1, CV_8U, 255. / max2);
		threshold(dst1_1, dst1_1, 40, 255, THRESH_BINARY);
		imshow("拉普拉斯图", dst1_1);
		waitKey(0);
	}

从图像可看出，一阶边缘虽然较粗，但是比较完整、连续的显示出了图像边缘，可以很方便的用findContours函数对这些边缘进行提取。二阶微分产生的边缘较细，断裂处较多无法很好的进行轮廓提取。实际使用中，梯度阈值法也是边缘获取的一种选择。此外，还有优秀的canny边缘检测算子，它提取的边缘质量很高，但是也会出现边缘断裂的问题，需要自己后续处理。