各向异性扩散滤波2021-01-02 22:05:29
各向异性扩散滤波主要是用来平滑图像的，克服了高斯模糊的缺陷，各向异性扩散在平滑图像时是保留图像边缘的，和双边滤波很像。通常我们有将图像看作矩阵的，看作图的，看作随机过程的，记得过去还有看作力场的。这次新鲜，将图像看作热量场了。每个像素看作热流，根据当前像素和周围像素的关系，来确定是否要向周围扩散。比如某个邻域像素和当前像素差别较大，则代表这个邻域像素很可能是个边界，那么当前像素就不向这个方向扩散了，这个边界也就得到保留了。具体的推导公式都是热学上的，自己也不太熟悉，感兴趣的可以去看原论文，引用量
引导滤波（Guided Filtering）和双边滤波（BF）、最小二乘滤波（WLS）是三大边缘保持（Edge-perserving）滤波器。当然，引导滤波的功能不仅仅是边缘保持，只有当引导图是原图的时候，它就成了一个边缘保持滤波器。 它在图像去雾，图像抠图上均有相应的应用。原理 对于一个输入的图像p pp，通过引导图像I II，经过滤波后得到输出图像q qq，其中p pp和I II都是算法的输入。引导滤波定义了如下所示的一个线性滤波过程，对于i ii位置的像素点，得到的滤波输出是一个加
勇哥注：图片过滤器是一切缺陷检测、边缘提取、图片分割前处理、分类器应用等等的基础。有很重要的研究意义。因此勇哥会写成一个系列贴子以和大家一起分享。-正文---------------------------------------------------------------------下面是官方文档，勇哥把它编辑了一下做为本系列贴子的第一篇。它先介绍一下halcon的过滤器使用reduce_domain图像要注意的问题。最后再介绍halcon的全部常见的过滤器（按功能分类）图像过滤器应用re
勇哥注：图片过滤器是一切缺陷检测、边缘提取、图片分割前处理、分类器应用等等的基础。有很重要的研究意义。因此勇哥会写成一个系列贴子以和大家一起分享。-正文---------------------------------------------------------------------highpass_image 从图像中提取高频分量。签名highpass_image(Image : Highpass : Width, Heigh
勇哥注：图片过滤器是一切缺陷检测、边缘提取、图片分割前处理、分类器应用等等的基础。有很重要的研究意义。因此勇哥会写成一个系列贴子以和大家一起分享。-正文---------------------------------------------------------------------bilateral_filter 对图像执行双边滤波算子签名如下：bilateral_filter(Image, ImageJoint : ImageBilateral : SigmaSpatial
勇哥注：图片过滤器是一切缺陷检测、边缘提取、图片分割前处理、分类器应用等等的基础。有很重要的研究意义。因此勇哥会写成一个系列贴子以和大家一起分享。-正文---------------------------------------------------------------------需求：我们希望提取包括缺陷处的齿部轮廓。图2是源图。图1是源图的缺陷示意。图3 左边是预处理后的效果，右边是使用算子bandpass_image过滤后的结果。结果已经达到了我们的需求。（图1）（图2）（图3）示
勇哥注：图片过滤器是一切缺陷检测、边缘提取、图片分割前处理、分类器应用等等的基础。有很重要的研究意义。因此勇哥会写成一个系列贴子以和大家一起分享。-正文---------------------------------------------------------------------双边滤波（Bilateral filter）是一种可以保边去噪的滤波器。其输出像素的值依赖于邻域像素的值的加权组合。从效果来说，双边滤波可产生类似美肤的效果。皮肤上的皱纹和斑，与正常皮肤的差异，远小于黑白眼珠之
勇哥注：图片过滤器是一切缺陷检测、边缘提取、图片分割前处理、分类器应用等等的基础。有很重要的研究意义。因此勇哥会写成一个系列贴子以和大家一起分享。-正文---------------------------------------------------------------------维纳滤波器（Wiener filter）是由数学家维纳（Norbert Wiener）
提出的一种以最小平方为最优准则的线性滤波器。
在一定的约束条件下，其输出与一给定函数（通常称为期望
在缺陷检测时，频域（FFT）和空间域经常转换，以利用两者的特点。例如下面的代码，就是先把空间域转频域，做完频域空间的算法后（convol_fft 卷积计算），再把频域转回空间域。rft_generic (img, ImageFFT, 'to_freq', 'none', 'complex', Width)
convol_fft(ImageFFT, ImageGauss,&nbs
一般我们见到的简单的图像处理都是空间域的处理。即图像是一个二维图像，每个点都有对应的坐标。图像的频域理解起来并不是那么简单，因此我在这里说一下个人理解，希望帮助到需要帮助的人。本篇博文使用Halcon软件的示例以及图像进行展示。首先需要说明的几点知识：1.如果需要看频谱图是要进行傅里叶变换的，图像的傅里叶变换其实是将图像的灰度分布函数变换为图像的频率分布函数。2.图像的频域中的高频分量对应图像的细节信息，图像低频分量对应图像的轮廓信息。高频分量代表的是信号的突变部分（即灰度值梯度大），而低频分量