图像处理入门——卷积和频域滤波
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图像处理入门深入理解卷积和频域滤波技术
在图像处理中，高斯模糊可以通过两种方式实现：空间域卷积和频域滤波。后者更为高效，因为它减少了计算时间，且在设计滤波器时更为便捷。让我们通过实际代码来演示频域滤波的运用。
首先，我们将使用numpy的fft函数实现频域高斯模糊。代码中，将图像和卷积核转换到频域后相乘，然后逆变换回空间域。尽管理论上频域卷积速度更快，但在实际测试中，两者时间开销相近，不过在大图像上，频域滤波的优势更加明显。
接下来，我们探讨频域滤波器的应用。高通滤波器保留高频成分，低通滤波器则相反。带通滤波器则只允许特定频段的信号通过。通过实验，我们观察到信噪比随滤波操作的变化，以及图像清晰度的改变。
在图像复原和重建环节，从模糊图像恢复原图需要逆滤波，这通常需要已知模糊核。维纳滤波则能在不知滤波核的情况下，尝试去除噪声。在添加噪声后，通过滤波器处理，图像得以重建，尽管结果可能并不理想。
最后，我们通过频谱图展示了图像的初始状态和处理过程。下章将深入探讨图像增强技术，敬请期待。
