计算机视觉 の1. 图像预处理
文章目录
1.颜色空间
- RGB 是越叠加越亮（一般用于电脑显示）
- CMY 是越叠加越黑（一般用于印刷）
灰度图的转化公式：
2.直方图均衡化
对图像进行非线性拉伸。重新分配各个灰度单位中的像素点的数量，一般是针对拍的整张图片太白或者太暗。如果是局部的暗或者是量，那么就可以了。可以使用自适应的直方图。
3.形态学
4.滤波/卷积
不同的功能需要定义不同的函数
- 平滑，去噪
- 梯度，锐化
- 边缘，显著点，纹理
- 模式检测
4.1滤波前的填充
为保持大小不变，在滤波之前的填充操作：
- 补零
- 边界复制
- 镜像
- 块复制
具体效果如下：
目前来看，应该是补零的方式用的最多。
4.2几种经典的滤波器
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平均滤波：一般不怎么用，即不能去噪，也不能很好的提取特征。
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中值滤波：一般用作去噪。
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高斯录波器：把周围变模糊，有点类似于手机相机的背景虚化功能。（主要作用是用来构建高斯金字塔）
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检测梯度用的 prewitt 滤波：
4.2.1 Laplacian 算子
上面求梯度的方法，都是相当于都是求的一阶导数的梯度，而 laplacian算子，是二阶导数。注意，他的所有的卷积和相加等于0。
laplacian 算子，由于全部相加等于0，所以当画面非常均匀的时候，他就是0，当某一个像素点比较突出，那么最后滤波的结果，就会比较突出，那么就可以实现一个锐化的过程，下边是他的效果图。
除此之外，还有一种简单的实现锐化效果的滤波器。
5.图像金字塔
一般的图像金字塔，常用的有两种，一种是高斯金字塔，一种是拉普拉斯金字塔。
5.1高斯金字塔
普通图片，如果直接进行下采样的话，会损失很多细节，可以先通过高斯滤波，对高斯滤波完以后的图片再进行下采样，得到的图片会比较清晰。如下图：采用高斯滤波的方法，形成的图像金字塔，就是高斯金字塔。
5.2拉普拉斯金字塔
拉普拉斯金字塔，出现的目的，就是为了在用高斯金字塔下采样完成以后，再进行上采样还原的时候，能把缺失的部分补回去。说白了，他就是一个差值。
题外话
1. 为什么滤波器一般都是对称矩阵
其实主要目的是为了降低计算的复杂程度。
2.绛帷
绛帷就是把维度降低，然后把一些不是很重要的数据去掉。
