python数据分析 为什么图像处理先直方图均衡化，然后高斯滤波？
为什么图像处理先直方图均衡化，然后高斯滤波？
一般来说，低通滤波器是平滑的，比如高斯模糊滤波器，所以高通滤波器要寻找边界。直方图均衡化的主要用途是将大面积的距离近似灰度化，使其看起来更清晰。例如，输入图像的灰度范围是0-20。直方图均衡化后，灰度分布将变为0-255。直方图均衡化，然后高通滤波，即，增强，然后边界，有时可以使用。先是高通滤波，然后是直方图均衡化，你不知道该怎么办。如何加强边境？如果边界梯度很弱，结果图像会很灰，显得毫无意义。图像处理的特点是没有通用的方法。必须在不同的场合，针对不同的图像，采用不同的处理方法或处理顺序。你可以多读书，多尝试。
高斯滤波原理？
模糊图像是为了减少图像的急剧变化，如黑白边界。模糊处理可以用来降低图像的噪声。高斯模糊是利用高斯滤波器对图像进行模糊处理。让我们简单地谈谈这个原则。在对图像进行滤波时，可以先将图像变换到频域，然后对其进行处理，也就是说，可以将图像变换为二维傅里叶变换。例如下面的500×500图像：变换到频域后，是这样的：离频域中心越近的是频域中的低频分量，对应于原始图像中缓慢的灰度变化；离频域中心越远的是高频分量，对应于原始图像的快速灰度变化。频域滤波是这样一个公式：它是一个滤波函数，它是一个频域图像，它是滤波后的频域图像，然后可以用傅里叶逆变换进行滤波。高斯模糊中使用的滤波函数是以距离频域中心和截止半径为形式的高斯函数。在截止半径处，过滤器值减小到0.607。如果将截止半径设置为30，高斯低通滤波器将如下所示：二维图像：三维图像：使用此滤波器对上面给出的图像的频域进行滤波后，图像中的高频分量将被过滤掉，低频分量可以通过。也就是说，图像中灰度变化迅速的地方会变得模糊。这是过滤后的图像：只是酱汁。有关图像处理的更多详细信息，请参阅冈萨雷斯的“数字图像处理”。
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