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UNSW CV 第三课 中

时间:2020-06-13 23:36:36      阅读:82      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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https://webcms3.cse.unsw.edu.au/COMP9517/20T2/resources/46792

 

总结:

  1. Spatial Filter

    1 - Smoothing  Spatial Filters

     1) Gaussion Filter  

       用于smoothing图片,去掉噪音,但同时会失去一些细节,模糊edges

    2 -  Sharpening Spatial Filters-Edge Detection

      用于sharpen边界,经常用于 Gaussion Filter后 修补边界

      1) Sobel Filter 一阶导数

      2) Laplace Filter  二阶导数

  2.  Padding 

    o Zero: set all pixels outside the source image to 0     o Constant: set all pixels outside the source image to a specified border value

    o Clamp: repeat edge pixels indefinitely     o Wrap: copy pixels from opposite side of the image     o Mirror: reflect pixels across the image edge

 

1. Gradient Operator

 

  1) 一阶导数Filter:  图二中3*3的filter即为sobel filter ,左边为Gy,右边为Gx技术图片

                图一

 

 

 技术图片

 

                   图二

 

  2) 二阶Filter The Laplacian

    重点注意图三最后一行公式,及图四中的Filter 即为laplacian

 

技术图片

 

                 图三

技术图片

 

                   图四

 

  3) Laplacian 例题

    1 --  图5中 a 为原图        b为Laplacian后生成图

      c为scaled后的b     d为 a+b 

    2 -- 图6 7中  a 为原图   b为Laplacian后生成图

        c为a+b                   d为Sobel后生成图

      e为 5*5 averaging filter处理后图

      f 为 c*e (为啥要 dot product)  

      h 为 log-power后图

      h为 compare g and h with a  其实不太懂

技术图片

 

                    图5 

技术图片

 

                         图6技术图片

 

 

                      图7

 

 

Padding的几种形式:

 

  技术图片

 

 

技术图片

 

UNSW CV 第三课 中

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原文地址:https://www.cnblogs.com/ChevisZhang/p/13121971.html

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