平均图像滤波器

时间:2010-05-02 08:31:06

标签: image-processing

开始学习图像过滤并且难以在网站上找到问题:两次应用3×3均值滤波器并不会产生与应用5×5均值滤波器一次相同的结果。但是,可以构造一个相当的5×5卷积核。这个内核是什么样的?

会感谢帮助,以便我能更好地理解这个主题。感谢。

3 个答案:

答案 0 :(得分:2)

3x3表示:

[1 1 1]
[1 1 1] * 1/9
[1 1 1]

3x3意味着两次:

[1 2 3 2 1]
[2 4 6 4 2]
[3 6 9 6 3] * 1/27
[2 4 6 4 2]
[1 2 3 2 1]

如何?每个单元通过一个或多个中间3x3窗口间接贡献。考虑有助于给定阶段2计算的阶段1窗口的集合。包含给定源单元的此类3x3窗口的数量决定了该单元的贡献。例如,中间单元格包含在所有九个窗口中,因此其贡献为9 * 1/9 * 1/9。我不知道我是否已经解释得那么好,所以我希望你有意义。

答案 1 :(得分:1)

马塞洛的回答是正确的。另一种看待它的方式(更容易在一个维度中首先考虑它):我们知道均值滤波器相当于带有矩形窗口的卷积我们知道卷积是一个线性运算,也是 associative

现在,将均值过滤器M应用于信号X可以写为

Y = M * X

其中*表示卷积。然后两次应用过滤器将给出

Y = M * (M * X) = (M * M) * X  = M2 * X

这表示使用均值滤波器对信号进行两次滤波与使用M2 = M * M给出的等效滤波器对其进行一次滤波相同。现在,这包括将均值滤波器应用于自身,这使得“平滑”滤波器(在这种情况下为三角滤波器)。

可以重复该过程,(参见first graph here)并且可以证明,对于平均滤波器的多次重复(矩形滤波器的N个卷积与其自身)的等效滤波器倾向于高斯过滤即可。此外,可以证明高斯滤波器具有您在矩形(平均)滤波器中找不到的属性:高斯滤波器的两次通过相当于另一个高斯滤波器。

答案 2 :(得分:1)

实际上,我认为3x3两次应该给:

[1 2 3 2 1]
[2 4 6 4 2]
[3 6 9 6 3] * 1/81
[2 4 6 4 2]
[1 2 3 2 1]

原因是因为所有值的总和必须等于1。