计算机视觉之理解双边滤波方式

Posted 2020-11-26 pskcoco

1、首先理解什么是滤波？

　　信号传输中会遇到干扰，有人为的干扰，也有自然的干扰(如雷电)，有来自信息系统内部的干扰(如热噪声等)，也有来自信息系统外部的干扰，使信宿不能原原本本、准确无误地收到信源发出的信息，因而导致传输质量劣化。

　　所以我们要得到准备、没有被“污染”的信号，就要把“杂志”给过滤掉，这个过程就叫滤波。

　　所谓“滤波”，通俗地说，是指从获得的信号与干扰的合成波中，尽可能将干扰波滤除掉，分离出所期望的信息。

 

2、其次理解计算机视觉里面的滤波：

（1）先理解下计算机视觉对图像的处理：

　　计算机视觉其实就是看图说话，类似的有计算机图形学，它是从原图到“高级”图的转变，可以理解它们都是对图像进行处理。那么视觉是怎么处理图像的呢？看下图：

　　上面对两条路线进行类比，

上面一条，物理世界——>通过光线——>眼睛捕捉——>感知到色彩——>由大脑系统反应生成图像

下面一条，物理世界——>通过光线——>摄像机捕捉——>感知到色彩——>由计算机视觉系统图像

　　也就是说从物理世界的图，到计算机视觉系统的图，这个图肯定是变化了的。

（2）再理解计算机视觉对图像进行处理到时候，滤波是怎么起作用的：

　　我们要知道计算机视觉系统的输入是一串信号或者消息（或者说是代表图像的一串代码）。得到这串信号的过程中，我们需要进行滤波处理以过滤掉干扰信息或者让图像变得更“高级”，这一过程我们会精细到像素点（可以视为图像的每一个位置），不同的滤波方式对待像素点进行不同的过滤操作。

　　简而言之，可以把滤波看做一种特殊的函数，其作用在图像的每个位置，通过定义的计算方式得到输出，输出的值用于替换图像当前位置（滤波器中心）的值。

 

3、如何理解滤波方式？

　　在计算机视觉里面，我对滤波的理解，简单说就是让原图变成更高级的图。高级是能有不同的表现，比如图像处理（去噪、锐化....）、特征提取（纹理、边缘检测....）、模式检测（图像长啥样，应该匹配什么模式），为了达成不同的目的我们可以采用不同的滤波方式。

　

4、如何理解计算机视觉的滤波器（filtering）概念？

　　百度百科看到的滤波器是一种工具/硬件，这里想说的是在理解图像处理、滤波操作时提及的滤波器是什么。我简单理解就是进行为了进行滤波所采取的操作的一个笼统称呼。

　　滤波器有3类：线性滤波器、非线性滤波器、自适应滤波器。

 

5、双边滤波 Bilateral Filter

　　滤波方式有很多种，这里就笔记一下双边滤波。它是一种非线性滤波方式。

　　滤波有一个问题需要考虑，就是边界如何处理。

　　双边滤波就能够实现边缘保存（edge preserving），保证了边缘附近像素值的保存。具有简单、非迭代、局部的特点。

　　不过由于保存了过多的高频信息，对于彩色图像里的高频噪声，双边滤波器不能够干净的滤掉，只能够对于低频信息进行较好的滤波。