系列3 | CV领域这样入门进阶才是对滴

今天我们学习啥呢?

今天绝对干货,要认真看哦~

图像处理基本算法

01

图像分辨率降低处理

如果,你手中有一张256*256分辨率的图像,想让它降低为128*128分辨率,可以将源图像划分成2*2的子图像块,然后将2*2的子图像块的所有像素颜色均按照F(i,j)的颜色值进行设定,达到降低分辨率的目的。

案 例

F(i,j) F(i,j+1)

F(i+1,j) F(i+1,j+1)

变成

F(i,j) F(i,j)

F(i,j) F(i,j)

同样的道理,只要你知道这样的应用,就可以把256*256分辨率的图像变成任意分辨率大小,比如变成64*64的分辨率,只需要划分成4*4即可,以此类推。

02

图像单色化处理及亮度、色差和信号值关系

如果,你想把彩色图像变成单色图像,想一想应该能够很简单得出答案!

RGB彩色图像,你只需要将图像的每一个像素中相对应的R, G, B值取出,然后利用(R,R,R),(G,G,G),(B,B,B)的像素重新绘制即可。

在图像中,彩色图像的亮度Y,色差I,信号值Q的关系,应该要理解:

| Y | |0.31 0.59 0.11 | | R | | I | = |0.60 -0.28 -0.32 | * | G | |Q | |0.21 -0.52 -0.31 | | B |

也就是一个矩阵的乘法,结果如下:

Y = 0.31R + 0.59G+0.11B

I = 0.60R - 0.28G - 0.32B

Q = 0.21R - 0.52B - 0.31B

03

图像的滤波处理

实际上,在信号处理这个领域中卷积还有广泛的意义。2D卷积需要4个嵌套循环4-double loop,所以它并不快,除非我们使用很小的卷积核。这里一般使用3x3或者5x5。而且,对于滤波器也有一定的规则要求:

· 滤波器的大小应该是奇数,这样它才有一个中心,有中心也就有了半径,例如5x5大小核的半径就是2;

· 滤波器矩阵所有的元素之和应该要等于1,这是为了保证滤波前后图像的亮度保持不变,不按照这个要求也是可以的;

· 如果滤波器矩阵所有元素之和大于1,那么滤波后的图像就会比原图像更亮,反之,得到的图像就会变暗,如果和为0,图像不会变黑,但也会非常暗;

· 对于滤波后的图像,可能会出现负数或者大于255的数值,对于这种情况,将他们直接截断到0和255之间即可,对于负数,可以取绝对值。

图像处理实践

01

无任何处理

02

图像锐化

图像的锐化和边缘检测非常相似,首先要找到图像的边缘,然后把边缘加到原图像上,这样就强化了图像的边缘,使图像看起来更加锐利。

这两者操作统一起来就是锐化滤波器了,也就是在边缘检测滤波器的基础上,再在中心的位置加1,这样滤波后的图像就会和原始的图像具有同样的亮度了,但是会更加锐利,如下:

下面的滤波器会更强调边缘:

03

边缘检测

在模式识别时,检测出图像边缘或者抽出图像轮廓是最常用的操作。迄今为止,已经出现了许多成熟的算法。

例如微分算法掩模算法等。在微分算法中,常使用N*N的像素块,例如3*3的像素块如下:

f(i-1,j-1) f(i-1,j) f(i-1,j+1)

f(i,j-1) f(i,j) f(i,j+1)

f(i+1,j-1) f(i+1,j) f(i+1,j+1)

设f(i,j)为待处理的像素,而g(i, j)为处理后的像素。

Roberts算子

g(i, j) = sqrt( (f(i, j) - f(i + 1, j))^2 + (f(i + 1, j) - f(i, j + 1))^2 )

或 g(i, j) = |f(i,j) - f(i + 1,j)| + |f(i+1,j) - f(i,j+1)|

Sobel算子

对数字图像的每一个像素f(i,j),考察它的上、下、左、右邻域灰度的加权值,把各方向上(0度、45度、90度、135度)的灰度值加权之和作为输出,可以达到提取图像边缘的效果,即 g(i,j) = fxr + fyr,其中:

fxr = f(i-1,j-1)+2*f(i-1,j)+f(i-1,j+1)-f(i+1,j-1)-2*f(i+1,j)-f(i+1,j+1)

fyr = f(i-1,j-1)+2*f(i,j-1)+f(i+1,j-1)-f(i-1,j+1)-2*f(i,j+1)-f(i+1,j+1)

Laplace算子

Laplace算子是一种二阶微分算子。它有两种形式: 4邻域微分算子和8邻域微分算子。

  • 4邻域微分

g(i,j)=|4*f(i,j)-f(i,j-1)-f(i-1,j)-f(i+1,j)-f(i,j+1)|

  • 8邻域微分

g(i,j)=|8*f(i,j)-f(i,j-1)-f(i-1,j)-f(i+1,j)-f(i,j+1)-f(i-1,j-1)-f(i-1,j+1)-f(i+1,j-1)-f(i+1,j+1)|

04 04

浮 雕

以下是45°的浮雕,并且加大滤波器效果如下:

05

高斯模糊

所谓"模糊",可以理解成每一个像素都取周边像素的平均值。

"中间点"取"周围点"的平均值,就会变成1。在数值上,这是一种"平滑化"。在图形上,就相当于产生"模糊"效果,"中间点"失去细节。显然,计算平均值时,取值范围越大,"模糊效果"越强烈。

上面分别是原图、模糊半径3像素、模糊半径10像素的效果。模糊半径越大,图像就越模糊。从数值角度看,就是数值越平滑。

部分内容摘自于”丑着睡不着“的CSDN内容!感谢~

下一期我们会详细说说灰色图像的基本处理及算法,在此提前祝阅读的您新年快乐!

原文发布于微信公众号 - 计算机视觉战队(ComputerVisionGzq)

原文发表时间:2019-02-01

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