6.1-3图像滤波之低通滤波、通过滤波器缩减像素采样_低通滤波在图像处理的常见应用

1.简介

滤波是信号和图像处理中的一种基本操作。它的目的是选择性地提取图像中某些方面的内容，这些内容在特定应用环境下传达了重要信息。滤波可去除图像中的噪声，提取有用的视觉特征，对图像重新采样，等等。它起源于通用的信号和系统理论。

2.描述图像特性的方式

频域和空域两种：

• 频域

1.通过观察变化的频率，图像中灰度级的变化。有些图像含有大片强度值几乎不变的区域（如蓝天），而对于其他图像，灰度级的强度值在整幅图像上的变化很大（例如由大量细小物体构成的混乱场景）
2.频域分析把图像分解成从低频到高频的频率成分。.有几种著名的变换法可用来清楚地显示图像的频率成分，例如傅里叶变换或余弦变换
3。图像是二维的，因此频率分为两种，即垂直频率（垂直方向的变化）和水平频率（水平方向的变化）。

• 空域
  通过观察灰度分布来描述图像特征

3.滤波器

在频域分析框架下，滤波器是一种放大（也可以不改变）图像中某些频段，同时滤掉（或减弱）其他频段的算子。例如，低通滤波器的作用是消除图像中的高频部分；高通滤波器刚好相反，用来消除图像中的低频部分。

4.低通滤波器

低通滤波器目的是减少图像变化的幅度，获得更平滑的过渡

1. cv::blur
   这种滤波器也称为块滤波器（box filter）
   cv::blur 函数将每个像素的值替换成该像素邻域的平均值（邻域是矩形的），从而使图像更加平滑。这个低通滤波器的用法如下所示：

cv::blur(image,result, cv::Size(5,5)); // 滤波器尺寸
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