OpenCV 完整例程74. 图像的抗混叠

Posted 2022-02-09 小白YouCans

【OpenCV 完整例程】74. 图像的抗混叠

欢迎关注 『OpenCV 完整例程 100 篇』 系列，持续更新中
欢迎关注 『Python小白的OpenCV学习课』 系列，持续更新中

2.2 图像的混叠和重取样

由于无法对一个函数无限地取样，因此在数字图像中总是会出现混叠。

混叠分为空间混叠和时间混叠。空间混叠是由欠取样造成的，在陌生重复的图像中较为明显。时间混叠与动态图像序列中图像的时间间隔相关，如辐条倒转的“车轮效应”。

空间混叠的主要问题是会引入伪影，即原始图像中未出现的线条锯齿、虚假高光和频率模式。

对图像进行缩放都会引入混叠。图像放大可以视为过取样，使用双线性、双三次内插可以降低图像放大中的混叠。图像缩小可以视为欠取样，混叠通常更为严重。

为了降低混叠，在重取样前要使用低通滤波器来平滑，以衰减图像的高频分量，可以有效地抑制混叠，但图像的清晰度也有所下降。

例程 8.9：图像的抗混叠

    # 8.9：图像的抗混叠
    imgGray = cv2.imread("../images/Fig0417a.tif", flags=0)  # flags=0 读取为灰度图像
    height, width = imgGray.shape[:2]  # 图片的高度和宽度

    # 先缩小图像，再放大图像
    imgZoom1 = cv2.resize(imgGray, (int(0.33*width), int(0.33*height)))
    imgZoom2 = cv2.resize(imgZoom1, None, fx=3, fy=3, interpolation=cv2.INTER_AREA)

    # 先对原图像进行5x5的低通滤波，再缩小图像，再放大图像
    kSize = (5, 5)
    imgBoxFilter = cv2.boxFilter(imgGray, -1, kSize)  # cv2.boxFilter 方法
    imgZoom3 = cv2.resize(imgBoxFilter, (int(0.33*width), int(0.33*height)))
    imgZoom4 = cv2.resize(imgZoom3, None, fx=3, fy=3, interpolation=cv2.INTER_AREA)

    fig = plt.figure(figsize=(9,5))
    plt.subplot(131), plt.axis('off'), plt.title("Origin")
    plt.imshow(imgGray, cmap='gray')
    plt.subplot(132), plt.axis('off'), plt.title("Resample")
    plt.imshow(imgZoom2, cmap='gray')
    plt.subplot(133), plt.axis('off'), plt.title("Box Resample")
    plt.imshow(imgZoom4, cmap='gray')
    plt.tight_layout()
    plt.show()

---

（本节完）

---

版权声明：

youcans@xupt 原创作品，转载必须标注原文链接

Copyright 2021 youcans, XUPT

Crated：2022-1-20

欢迎关注 『OpenCV 完整例程 100 篇』 系列，持续更新中
欢迎关注 『Python小白的OpenCV学习课』 系列，持续更新中

【OpenCV 完整例程】01. 图像的读取（cv2.imread）
【OpenCV 完整例程】02. 图像的保存（cv2.imwrite）
【OpenCV 完整例程】03. 图像的显示（cv2.imshow）
【OpenCV 完整例程】04. 用 matplotlib 显示图像（plt.imshow）
【OpenCV 完整例程】05. 图像的属性（np.shape）
【OpenCV 完整例程】06. 像素的编辑（img.itemset）
【OpenCV 完整例程】07. 图像的创建（np.zeros）
【OpenCV 完整例程】08. 图像的复制（np.copy）
【OpenCV 完整例程】09. 图像的裁剪（cv2.selectROI）
【OpenCV 完整例程】10. 图像的拼接（np.hstack）
【OpenCV 完整例程】11. 图像通道的拆分（cv2.split）
【OpenCV 完整例程】12. 图像通道的合并（cv2.merge）
【OpenCV 完整例程】13. 图像的加法运算（cv2.add）
【OpenCV 完整例程】14. 图像与标量相加（cv2.add）
【OpenCV 完整例程】15. 图像的加权加法（cv2.addWeight）
【OpenCV 完整例程】16. 不同尺寸的图像加法
【OpenCV 完整例程】17. 两张图像的渐变切换
【OpenCV 完整例程】18. 图像的掩模加法
【OpenCV 完整例程】19. 图像的圆形遮罩
【OpenCV 完整例程】20. 图像的按位运算
【OpenCV 完整例程】21. 图像的叠加
【OpenCV 完整例程】22. 图像添加非中文文字
【OpenCV 完整例程】23. 图像添加中文文字
【OpenCV 完整例程】23. 图像添加中文文字
【OpenCV 完整例程】24. 图像的仿射变换
【OpenCV 完整例程】25. 图像的平移
【OpenCV 完整例程】26. 图像的旋转（以原点为中心）
【OpenCV 完整例程】27. 图像的旋转（以任意点为中心）
【OpenCV 完整例程】28. 图像的旋转（直角旋转）
【OpenCV 完整例程】29. 图像的翻转（cv2.flip）
【OpenCV 完整例程】30. 图像的缩放（cv2.resize）
【OpenCV 完整例程】31. 图像金字塔（cv2.pyrDown）
【OpenCV 完整例程】32. 图像的扭变（错切）
【OpenCV 完整例程】33. 图像的复合变换
【OpenCV 完整例程】34. 图像的投影变换
【OpenCV 完整例程】35. 图像的投影变换（边界填充）
【OpenCV 完整例程】36. 直角坐标与极坐标的转换
【OpenCV 完整例程】37. 图像的灰度化处理和二值化处理
【OpenCV 完整例程】38. 图像的反色变换（图像反转）
【OpenCV 完整例程】39. 图像灰度的线性变换
【OpenCV 完整例程】40. 图像分段线性灰度变换
【OpenCV 完整例程】41. 图像的灰度变换（灰度级分层）
【OpenCV 完整例程】42. 图像的灰度变换（比特平面分层）
【OpenCV 完整例程】43. 图像的灰度变换（对数变换）
【OpenCV 完整例程】44. 图像的灰度变换（伽马变换）
【OpenCV 完整例程】45. 图像的灰度直方图
【OpenCV 完整例程】46. 直方图均衡化
【OpenCV 完整例程】47. 图像增强—直方图匹配
【OpenCV 完整例程】48. 图像增强—彩色直方图匹配
【OpenCV 完整例程】49. 图像增强—局部直方图处理
【OpenCV 完整例程】50. 图像增强—直方图统计量图像增强
【OpenCV 完整例程】51. 图像增强—直方图反向追踪
【OpenCV 完整例程】52. 图像的相关与卷积运算
【OpenCV 完整例程】53. Scipy 实现图像二维卷积
【OpenCV 完整例程】54. OpenCV 实现图像二维卷积
【OpenCV 完整例程】55. 可分离卷积核
【OpenCV 完整例程】56. 低通盒式滤波器
【OpenCV 完整例程】57. 低通高斯滤波器
【OpenCV 完整例程】58. 非线性滤波—中值滤波
【OpenCV 完整例程】59. 非线性滤波—双边滤波
【OpenCV 完整例程】60. 非线性滤波—联合双边滤波
【OpenCV 完整例程】61. 导向滤波（Guided filter）
【OpenCV 完整例程】62. 图像锐化——钝化掩蔽
【OpenCV 完整例程】63. 图像锐化——Laplacian 算子
【OpenCV 完整例程】64. 图像锐化——Sobel 算子
【OpenCV 完整例程】65. 图像锐化——Scharr 算子
【OpenCV 完整例程】66. 图像滤波之低通/高通/带阻/带通
【OpenCV 完整例程】67. 空间域图像增强的综合应用
【OpenCV 完整例程】68. 空间域图像增强的综合应用
【OpenCV 完整例程】69. 连续非周期信号的傅立叶系数
【OpenCV 完整例程】70. 一维连续函数的傅里叶变换
【OpenCV 完整例程】71. 连续函数的取样
【OpenCV 完整例程】72. 一维离散傅里叶变换
【OpenCV 完整例程】73. 二维连续傅里叶变换
【OpenCV 完整例程】74. 图像的抗混叠