Android滤镜开发(二)图像组成与滤波分析

文章简单记录一下图像与波的处理关系,是一种重要的图像预处理方式

图像用波去处理

图像由像素组成,例如一张 400 x 400 的图片,一共包含了 16万个像素点。
每个像素的颜色,可以用红、绿、蓝、透明度四个值描述,大小范围都是0 ~ 255。
然后把每个像素点按顺序排开,作为横轴,0-255作为纵轴就能得到下面的曲线:


20180523224040202.png

所以图像的可以看作是各种波的叠加哦,所以波动大的地方,就会反应到图像上的物体边缘。

滤波器

物理学对波的研究已经非常深入,提出了很多处理波的方法,其中就有滤波器(filter):过滤掉某些波,保留另一些波,或者中和调整一些波,通过这种方式就能改变图像的效果。
典型的两种滤波器

  • 低通滤波器(lowpass):减弱或阻隔高频信号,保留低频信号
  • 高通滤波器(highpass):减弱或阻隔低频信号,保留高频信号

低通滤波器

20180523233344915.png

上图中,蓝线是原始的波形,绿线是低通滤波lowpass后的波形。可以看到,绿线的波动比蓝线小很多,非常平滑。对应的图像应用我们可以做图像的模糊效果滤镜,即波动大的地方就是物体的边缘,被过滤如下图

20180523233709206.jpeg

高通滤波器

20180523234114292.png

上图中,黄线是原始的波形,蓝线是高通滤波highpass后的波形。可以看到,黄线的三个波峰和两个波谷(低频波动),在蓝线上都消失了,而黄线上那些密集的小幅波动(高频波动),则是全部被蓝线保留。与低通滤波相反,图像应用上可以凸显物体的边缘,见下图

20180523234321540.jpeg
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