l 進階效果之銳化模糊
以上兩個效果相對比較簡單，姑且稱之為入門效果， 它并沒有用到太多數字圖像處理或者信號處理方面的知識。接下來我們要介紹稍微復雜一點的效果，第一個就是圖像的模糊和銳化。
圖像的模糊又成為圖像的平滑(smoothing)，人眼對高頻成分是非常敏感的。如果在一個亮度連續變化的圖像中，突然出現一個亮點，那么我們很容易察覺出來。類似的，如果圖像有個突然的跳躍—明顯的邊緣，我們也是很容易察覺出來的。這些突然變化的分量就是圖像的高頻成分。人眼通常是通過低頻成分來辨別輪廓，通過高頻成分來感知細節的（這也是為什么照片分辨率低的時候，人們只能辨認出照片的大概輪廓，而看不到細節）。但是這些高頻成分通常也包含了噪聲成分。圖像的平滑處理就是濾除圖像的高頻成分。
那么如何才能濾除圖像的高頻成分呢？先來介紹一下圖像數字濾波器的概念。
簡單通俗的來說，圖像的數字濾波器其實就是一個n *n的數組（數組中的元素成為濾波器的系數或者濾波器的權重，n稱為濾波器的階）。對圖像做濾波的時候，把某個像素為中心的n*n個像素的值和這個濾波器做卷積運算（也就是對應位置上的像素和對應位置上的權重的乘積累加起來），公式如下
其中x , y 為當前正在處理的像素坐標。
通常情況下，濾波器的階數為3已經足夠了，用于模糊處理的3x3濾波器如下
經過這樣的濾波器，其實就是等效于把一個像素和周圍8個像素一起求平均值，這是非常合理的---等于把一個像素和周圍幾個像素攪拌在一起—自然就模糊了J
用來對一個圖像做濾波處理的函數如下：
剩下的工作就是定義一個用來進行模糊的濾波器模板，并調用dip_filter這個函數就可以了。代碼如下：
以上的模糊濾波器稱為BOX濾波器，是最簡單的濾波器，如果考慮到離開中心像素的距離對濾波器系數的影響，我們通常采用更加合理的濾波器---高斯濾波器—一種通過2維高斯采樣得到的濾波器，它的模板如下：
很容易看出來，離開中心越遠的像素，權重系數越小。
對于銳化操作，常用的銳化模板是拉普拉斯(Laplacian)模板，這個模板定義如下：
容易看出拉普拉斯模板的作法：先將自身與周圍的8個象素相減，表示自身與周圍象素的差別；再將這個差別加上自身作為新象素的灰度。如果一片暗區出現了一個亮點，那么銳化處理的結果是這個亮點變得更亮，這就增強了圖像的細節。
下面三副圖分別表示了經過BOX濾波。高斯濾波和拉普拉斯濾波后的圖像
BOX 模糊 高斯模糊 拉普拉斯銳化
高斯模糊和拉普拉斯銳化效果的HLSL和BOX的代碼基本一致，就是filter的系數不同，這里不在列出。
通過這個兩個效果，我們介紹了圖像的濾波操作，這樣的操作，也稱為模板操作。它實現了一種鄰域運算(Neighborhood Operation)，即某個象素點的結果灰度不僅和該象素灰度有關，而且和其鄰域點的值有關。模板運算在圖像處理中經常要用到，可以看出這是一項非常耗時的運算。有一種優化的方法稱為可分離式濾波，就是使用兩個pass來進行x/y方向分別濾波，能讓運算次數大大減少。而且濾波器階數越高，優勢越明顯。
數字圖像濾波的時候，同樣還需要注意邊界像素的問題，不過幸好，HLSL能讓邊界處理更加的透明和簡單。
posted on 2007-11-13 01:57
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