計算機視覺 の1. 影像預處理

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1.顏色空間

• RGB 是越疊加越亮（一般用於電腦顯示）
• CMY 是越疊加越黑（一般用於印刷）

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灰度圖的轉化公式：

2.直方圖均衡化

對影像進行非線性拉伸。重新分配各個灰度單位中的畫素點的數量，一般是針對拍的整張圖片太白或者太暗。如果是區域性的暗或者是量，那麼就可以了。可以使用自適應的直方圖。

3.形態學

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4.濾波/卷積

不同的功能需要定義不同的函式

• 平滑，去噪
• 梯度，銳化
• 邊緣，顯著點，紋理
• 模式檢測

4.1濾波前的填充

為保持大小不變，在濾波之前的填充操作：

• 補零
• 邊界複製
• 映象
• 塊複製

具體效果如下：


目前來看，應該是補零的方式用的最多。

4.2幾種經典的濾波器

• 平均濾波：一般不怎麼用，即不能去噪，也不能很好的提取特徵。

• 中值濾波：一般用作去噪。

• 高斯錄波器：把周圍變模糊，有點類似於手機相機的背景虛化功能。（主要作用是用來構建高斯金字塔）

• 檢測梯度用的 prewitt 濾波：

4.2.1 Laplacian 運算元

上面求梯度的方法，都是相當於都是求的一階導數的梯度，而 laplacian運算元，是二階導數。注意，他的所有的卷積和相加等於0。

laplacian 運算元，由於全部相加等於0，所以當畫面非常均勻的時候，他就是0，當某一個畫素點比較突出，那麼最後濾波的結果，就會比較突出，那麼就可以實現一個銳化的過程，下邊是他的效果圖。

除此之外，還有一種簡單的實現銳化效果的濾波器。

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5.影像金字塔

一般的影像金字塔，常用的有兩種，一種是高斯金字塔，一種是拉普拉斯金字塔。

5.1高斯金字塔

普通圖片，如果直接進行下采樣的話，會損失很多細節，可以先通過高斯濾波，對高斯濾波完以後的圖片再進行下采樣，得到的圖片會比較清晰。如下圖：採用高斯濾波的方法，形成的影像金字塔，就是高斯金字塔。

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5.2拉普拉斯金字塔

拉普拉斯金字塔，出現的目的，就是為了在用高斯金字塔下采樣完成以後，再進行上取樣還原的時候，能把缺失的部分補回去。說白了，他就是一個差值。

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題外話

1. 為什麼濾波器一般都是對稱矩陣

其實主要目的是為了降低計算的複雜程度。

2.絳帷

絳帷就是把維度降低，然後把一些不是很重要的資料去掉。