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1、浅谈苗族服饰元素在服装设计教学中的运用6.4线性空域滤波器线性空域滤波器与频域滤波器的关系线性平滑滤波锐化滤波6.4.1线性空域滤波器“空域滤波”f(x,y)为输入图像，h(x,y)为滤波函数空域滤波基木原理f(x-1,y-1)f(x-1,y)f(x-1,y+1)f(x,y-1)f(x,y)f(x,y+1)f(x+1,y-1)图像原点yXw(-l,-1)w(0,-1)w(l,-1)f(x+l,y)w(-l,0)w(0,0)讥1,0)f(x+l,y+l)w(-l,1)W(0,1)w(l,1)(a)模板下的图像像素(a)模板系数以及与图像像素对应位置关系
2、图6-32空域滤波的基本原理一般形式(式6-67)其中a=(m-l)/2,b=(n~l)/2,x=0,1,2,…，M-l,y=0,1,2,…，N-l,且一般模板取对称的形式更一般的形式图6-333??3空域滤波模板更一般的表述形式wlw2w3w4w5w6w7w8w9一般的文献和图像处理软件中，只给出模板系数的编号6.4.2与频域滤波器的对应关系h(x,y)??H(u,v)空域的低通滤波器在频率域仍然是低通滤波器空域的高通滤波器在频率域仍然是高通滤波器u(a)H(u)(b)相应的空域通滤波器；(d)空域高斯高通滤波器；(c)h(x)图6-34(a)频域
3、高斯低通滤波器；(b)频域高斯高通滤波器；6.4.3线性平滑滤波低通滤波器邻域平均邻域平均1.2.3.W(加+l)??(2n+l)为权矩阵，相近灰度权值大，差值大权值小。优点：减少边缘模糊并去噪声。四邻域与八邻域图6-35从数字图像中抽取对称邻域半径二??x二??y点+的四邻域(a)半径二??x=??y点+的八邻域(b)图像处理效果图6-36邻域平均法去噪声(a)原图(C)3??3邻域平滑(a)7??7邻域平滑(b)添加椒盐噪声典型加权平均算子(1)中心加权算子2)中心和四邻点加权算子模板设计要求：对称、归一化、奇数变系数一一上下文有关算子(3)按灰
4、度近似程度加权算子空域平滑滤波器小结平滑滤波器本质上是一种低通滤波器，模板的所有系数都是正数。在设计滤波器时通常还要求行列数为奇数，保障中心定位性能。空域低通滤波的去噪能力与它的模板大小有关，模板越大，去噪声能力越强;空域低通滤波具有平滑的效果，在去除噪声的同时模糊了图像边缘、细节。6.4.4锐化滤波(sharpeningfilter)消除图像模糊的增强方法称为“图像锐化”加强图像的目标边界和图像细节离散空间差分法J1f(x,y)yooyoyofe(x)p，，fe(x)边缘特征：空域一一灰度有较大起落；频域一一高频分量。边缘点：其两边象素的灰度级有显
5、著的不同，一个在较亮的区域内部，一个在外部，边缘点位于这样的一对邻点之间。边缘：阶跃边缘、屋顶状边缘(灰度从增加到减少的变化转折点)梯度算子(gradient)性质：1)G[f(x,y)]最大增加率的方向；2)
6、G[f(x,y)]
7、=[(??f/??x)2+(??f/??y)2]T差分代替微分前向差分定义：??fi=fi+1-fi,??nfi=??n-lfi+1-??n-lfi,后向差分定义：??fi=fi-fi-1,??nfi=??n~lfi-??n~lfi-1,??fi二fi+1/2-fi-1/2,??nfi二??n-lfi+1/2-??n-lf
8、i-1/2,f(x,y)f(x+l,y)f(x+l,y)G[f(x,y)]=[??f/??x,??f/??y]T1、基于一阶微分的算子梯度定义为模值和方向分别为：近似形式(1)(2)(3)注：简化后的梯度算子不具有各向同性的性质(4)Roberts算子f(x,y)f(x+l,y)f(x+l,y+l)f(x,y+l)(5)Sobel算子(6)Prewitt算子模板形式100-101图6-39(a)Roberts算子(b)Sobel算子-1-20012-101-10-20-10121(c)Prewitt算子-1-111-101-10-10-1011处理效
9、果比较图6-40—阶微分算子的效果(b)原图(b)Robert算子(c)Sobel算子(d)Priwitt算子锐化/增强处理ifG[f(x,y)]??T;(T??0)ifG[f(x,y)]??T;(1)g(x,y)二G[f(x,y)],elsef(x,y)・(2)g(x,y)=LG,elsef(x,y).(1)g(x,y)=G[f(x,y)],ifG[f(x,y)]??T;elseLBifG[f(x,y)]??T;(2)g(x,y)=LG,elseLB2、二阶微分Laplacian算子拉普拉斯(Laplacian)算子，二阶偏导数的和。是一个标量，具
10、有各向同性的性质。其离散计算形式定义为:典型的Laplacian模板-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1
