图像处理关键词
- 高频分量:
形象一点说：亮度或灰度变化激烈的地方对应高频成分，如边缘；变化不大的地方对于低频成分，如大片色块区
画个直方图，大块区域是低频，小块或离散的是高频
-
<1>高通滤波：边缘提取与增强。边缘区域的灰度变换加大，也就是频率较高。所以，对于高通滤波，边缘部分将被保留，非边缘部分将被过滤；
<2>低通滤波：边缘平滑，边缘区域将被平滑过渡
- 高斯滤波:
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。通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到 - 中值滤波:
<1>线性滤波：线性滤波器的原始数据与滤波结果是一种算术运算，即用加减乘除等运算实现，如(1)均值滤波器（模板内像素灰度值的平均值）、(2)高斯滤波器（高斯加权平均值）等。由于线性滤波器是算术运算，有固定的模板，因此滤波器的转移函数是可以确定并且是唯一的（转移函数即模板的傅里叶变换）。
<2>非线性滤波：非线性滤波器的原始数据与滤波结果是一种逻辑关系，即用逻辑运算实现，如最大值滤波器、最小值滤波器、中值滤波器等，是通过比较一定邻域内的灰度值大小来实现的，没有固定的模板，因而也就没有特定的转移函数（因为没有模板作傅里叶变换），另外，膨胀和腐蚀也是通过最大值、最小值滤波器实现的。五种常见的非线性滤波算子，这五种滤波算子对不同的图像都会有不同的作用，最常用的是中值滤波，因为它的效果最好且信息损失的最少。 - drift: 指图像在tracking 的时候漂，流动。
- 感受野：（下面的解释还是没看懂，看来得学习下CNN的很多概念）
感受野（receptive field）是怎样一个东西呢，从CNN可视化的角度来讲，就是输出featuremap某个节点的响应对应的输入图像的区域就是感受野。
比如我们第一层是一个3*3的卷积核，那么我们经过这个卷积核得到的featuremap中的每个节点都源自这个3*3的卷积核与原图像中3*3的区域做卷积，那么我们就称这个featuremap的节点感受野大小为3*3
如果再经过pooling层，假定卷积层的stride是1，pooling层大小2*2，stride是2，那么pooling层节点的感受野就是4*4
