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谁知道ENVI里面图像增强中(Enhance)高斯增强是什么原理文档或

发布时间:2019-07-10 02:43 来源:未知 编辑:admin

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  ENVI中步骤是:打开一幅图像后,在图像工具栏上的Enhance选项里面的Gaussian拉伸。我的邮箱:jianxun9968埃特..

  ENVI中步骤是:打开一幅图像后,在图像工具栏上的Enhance选项里面的Gaussian拉伸。

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  2014-01-10展开全部高斯滤波(高斯平滑)是图像处理,计算机视觉里面最常见的操作。平时,我们都是用matlab或者opencv的函数调用:imfilter或者cvSmooth,并不关心底层的实现。然而当开发者要实做高斯滤波的时候,往往就会很迷惘,往往会被以下几个问题困扰:

  我在google上搜了一下,还真没几个人把实现的细节讲清楚了。这里,我尝试结合三份源码,做个小小的总结。

  在图像处理中,高斯滤波一般有两种实现方式,一是用离散化窗口滑窗卷积,另一种通过傅里叶变换。最常见的就是第一种滑窗实现,只有当离散化的窗口非常大,用滑窗计算量非常大(即使用可分离滤波器的实现)的情况下,可能会考虑基于傅里叶变化的实现方法。这里我们只讨论第一种方法。

  基本上,离散化的主旨就是保留高斯函数中心能量最集中的中间部分,忽略四周能量很小的平坦区域。这只是个很感性的描述,具体实现起来,就会出现千奇百怪的版本。下面结合三份源码,看看现实世界里的高斯平滑到底长的什么样子。

  opencv认为半径为3*sigma的窗口就是高斯函数能量最集中的区域。(为什么在图像深度不是8U的时候,使用4*sigma半径的窗口就不得而知了,有高人指点一下?)

  我是没看懂那个 log (1.0 / 255.0)是干嘛的。。。惭愧。效果来看,这个实现的窗口半径是约等于2.2*sigma。

  看完这三分源码,结论就是,关于sigma和半径,你爱怎么算就怎么算吧,差不多就行。。。(额。。费了半天劲,就得到这么一句废话啊)。

  由于高斯函数可以写成可分离的形式,因此可以采用可分离滤波器实现来加速。所谓的可分离滤波器,就是可以把多维的卷积化成多个一维卷积。具体到二维的高斯滤波,就是指先对行做一维卷积,再对列做一维卷积。这样就可以将计算复杂度从O(M*M*N*N)降到O(2*M*M*N),M,N分别是图像和滤波器的窗口大小。问题是实现时候怎么计算一维的卷积核呢?

  其实很简单,按照前面计算出来的窗口大小,计算所有离散点上一维高斯函数的权值,最后别忘了将权值之和归一化到1.

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