【OpenCV 例程200篇】74. 圖像的抗混疊

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2.2 圖像的混疊和重取樣

由于無法對(duì)一個(gè)函數(shù)無限地取樣，因此在數(shù)字圖像中總是會(huì)出現(xiàn)混疊。

混疊分為空間混疊和時(shí)間混疊。空間混疊是由欠取樣造成的，在陌生重復(fù)的圖像中較為明顯。時(shí)間混疊與動(dòng)態(tài)圖像序列中圖像的時(shí)間間隔相關(guān)，如輻條倒轉(zhuǎn)的“車輪效應(yīng)”。

空間混疊的主要問題是會(huì)引入偽影，即原始圖像中未出現(xiàn)的線條鋸齒、虛假高光和頻率模式。

對(duì)圖像進(jìn)行縮放都會(huì)引入混疊。圖像放大可以視為過取樣，使用雙線性、雙三次內(nèi)插可以降低圖像放大中的混疊。圖像縮小可以視為欠取樣，混疊通常更為嚴(yán)重。

為了降低混疊，在重取樣前要使用低通濾波器來平滑，以衰減圖像的高頻分量，可以有效地抑制混疊，但圖像的清晰度也有所下降。

例程 8.9：圖像的抗混疊

# 8.9：圖像的抗混疊imgGray = cv2.imread("../images/Fig0417a.tif", flags=0) # flags=0 讀取為灰度圖像height, width = imgGray.shape[:2] # 圖片的高度和寬度# 先縮小圖像，再放大圖像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)# 先對(duì)原圖像進(jìn)行5x5的低通濾波，再縮小圖像，再放大圖像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()

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（本節(jié)完）

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【OpenCV 例程200篇】94. 算術(shù)平均濾波器
【OpenCV 例程200篇】95. 幾何均值濾波器
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【OpenCV 例程200篇】97. 反諧波平均濾波器
【OpenCV 例程200篇】98. 統(tǒng)計(jì)排序?yàn)V波器
【OpenCV 例程200篇】99. 修正阿爾法均值濾波器
【OpenCV 例程200篇】100. 自適應(yīng)局部降噪濾波器

總結(jié)

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