时间：2024-08-24浏览次数：69
先 直方图均衡化 再高通滤波，就是先增强，再求边界，有时可能会用到。先高通滤波，再直方图均衡化就不知道要干什么了。对边界增强？如果边界梯度很弱，结果图也会灰度很大，好像没有什么意义。图像处理的特点是没有一种通用方法。一定是在不同场合，针对不同图像，用不同的处理方法或处理顺序。
接下来，我们进入图像的规范化领域，这是一种灵活的工具，能够有选择地增强对比度，或者借助直方图均衡化的力量，实现更精细的控制。在噪声消除的道路上，邻域算法如影随形。平滑处理通过低通滤波，如模板卷积，巧妙地处理边界问题，但需注意避免过度模糊。
平滑滤波：平滑图像，去除高频分量，使得图像灰度值变化不那么大，同时降低噪声。 锐化滤波：去除低频分量，使得图像反差增大，边缘明显。 领域平均法 可以减少噪声，但图像也模糊了 加权平均法 不同位置的灰度重要性（权重）不一样，中间的最为重要，旁边的重要性降低。
1、滤波只是一种手段，图像复原和图像增强都会用到。空域是一种直接增强方式，对图像灰度空间进行操作。频域是一种间接增强方式，比如滤除高频噪声等。
2、图像去噪 图像去噪是指去除图像中的噪声，噪声是指图像中不需要的随机信号，它会降低图像的质量和清晰度。图像去噪的方法有很多，如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等，这些方法可以有效地去除图像中的噪声。图像锐化 图像锐化是指增强图像的边缘和细节，使图像更加清晰。
3、高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。高斯滤波的卷积核权重并不相同，中间像素点权重最高，越远离中心的像素权重越小。其原理是一个2维高斯函数）高斯滤波相比均值滤波效率要慢，但可以有效消除高斯噪声，能保留更多的图像细节，所以经常被称为最有用的滤波器。
高通滤波后图片大小变了是修改了图像矩阵导致的。解决方法：单步调试。将高通滤波器的转移函数加上一常数量以便引入一些低频分量。允许高频通过带通滤波器。
低频分量。高通滤波后图像会变暗的原因是因为图像中大部分能量集中在低频分量里，高通滤波将会滤除大部分低频分量。高通滤波器，又称低截止滤波器、低阻滤波器，允许高于某一截频的频率通过，而大大衰减较低频率的一种滤波器。
所谓高通就是高频率的波段能通过，高频段表现在图像上就是变化大的那部分，通常是某两部分的连接区域，这两部分有着明显差异，那么它们的连接区域反应在频谱上就是高频部分。
1、数字图像处理中的一阶高通滤波器通常是指一类基于差分的滤波器。它们的特点是在频域上具有较高的通带增益和较低的阻带增益。一阶高通滤波器可以有效地增强图像中的高频细节，去除低频噪声，使图像看起来更加清晰。
2、在图像中依次将滤波器对齐图像的像素 做卷积（相应像素与k乘，最后求和） 将结果赋值给滤波器中间位置对应的图像像素* 边缘问题 ：因为滤波器无法超出图像范围，所以边缘无法滤波。
3、数字图像处理是将数字图像作为处理对象，在计算机上对图像进行一系列的操作和处理，以提高图像质量和增强图像信息的可视化表达能力。而数字图像处理的基本运算方式之一是空间域滤波。空间域滤波是指在图像的空间域（即像素点的位置）上对图像进行滤波操作。
4、数字图像处理研究的内容不包括图像增强。图像增强可分成两大类：频率域法和空间域法。前者把图像看成一种二维信号，对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。采用低通滤波（即只让低频信号通过）法，可去掉图中的噪声；采用高通滤波法，则可增强边缘等高频信号，使模糊的图片变得清晰。
差别还是较大的。高通滤波器和低通滤波器区别是高通滤波器是允许信号中的高频或者交流分量通过，抑制低频或者直流分量的滤波器。而低通滤波器是允许信号中的低频或者直流分量通过，抑制高频分量或者干扰和噪音的滤波器。
matlab高通滤波器锐化的原因。因为高通滤波提取图像边缘，进而产生锐化图像。所以一般不要提取图像边缘。
在网格化数据集上轻松执行2D滤波器的研究（Matlab代码实现）本文主要介绍如何在网格化数据集中实现2D高通、低通、带通或带阻滤波器操作，以进行数字图像处理。
滤波器是用来处理信号的，将输入信号做个处理，使一定频率分量通过，而另外的频率分量被阻止。比如一个信号由直流分量和一个频率较高的正弦波分量组成，这时用一个低通滤波器处理，可以消掉正弦波分量，只通过频率为零的直流分量。
傅里叶变换是图像处理的重要工具，它将图像从空间域转换到频域，便于分析信号的频率成分。接下来，我们将用Matlab对saturn.png进行傅里叶变换，为后续的滤波技术如Butterworth低通滤波和理想低通滤波做好准备。
