OpenCV图像卷积与滤波详解

1. 图像的卷积

1.1 卷积

卷积是一种数学运算，它将两个函数（或矩阵）结合起来，生成一个第三个函数。在图像处理中，卷积通常用于将一个滤波器与图像进行运算。

图像的滤波器是一种用于增强或抑制图像中特定特征的工具。它通常是一个小矩阵，定义了如何对图像中的像素进行操作。

卷积在图像处理中有很多应用，包括图像平滑、图像锐化、边缘检测和图像分割。

1.2 卷积的原理

在泛函分析中，卷积（convolution），或译为叠积、褶积或旋积，是透过两个函数 f 和 g 生成第三个函数的一种数学算子，表征函数 f 与经过翻转和平移的 g 的乘积函数所围成的曲边梯形的面积。

卷积可分为一维卷积、二维卷积、三维卷积和多维卷积等。

1.2.1 一维卷积

一维卷积在数学上的定义: f 和 g 是实数 R 上的两个可积函数，我们称 （f*g)(n) 为 f、g 的卷积。

其连续的定义为：

其离散的定义为：

1.2.2 二维卷积

在图像处理中，我们常用的是二维卷积。其原理是将一个称为卷积核(滤波器)的矩阵与图像进行滑动运算，从而得到一个新的图像。

2D_Convolution_Animation.gif

滑动运算是指将卷积核在图像上逐个像素移动，并对每个位置进行卷积操作。

在图像的二维卷积中，如果把图像矩阵简写为 I 把卷积核 Kernal 简写为 K，则目标图像的第 (i,j) 个像素的卷积值为：

其中，I 是一个二维矩阵，K 是一个大小为 mxn 的卷积核。基于卷积的可交换性，可以把上述公式改成：

与之类似的还有互相关函数(corresponding function):

它在很多图像处理库和深度学习库中，经常会用到。

上图实质上是二维单通道的卷积，对于二维多通道的卷积如下图所示，将每个卷积核应用到每一个通道上。

将filters中的每个kernels分别应用于三个通道.gif

然后将每个通道处理后的每个加在一起以形成单个输出通道。

将这三个通道加在一起（逐元素加法）以形成一个单个通道.gif

1.2.3 三维卷积

三维卷积是卷积在三维空间上的推广。它将一个三维的滤波器与一个三维的输入数据进行卷积运算，得到一个三维的输出数据，以提取三维数据中的特征。主流的深度学习框架，都提供了三维卷积的实现。

3D_Convolution_Animation.gif

1.3 卷积的性质

卷积具有交换律、结合律、分配律，以二维卷积为例它具有以下的性质：

交换律：f(x, y) * g(x, y) = g(x, y) * f(x, y)

结合律：(f(x, y) * g(x, y))* h(x, y) = f(x, y) * (g(x, y) * h(x, y))

分配律：f(x, y) * (g(x, y) + h(x, y)) = f(x, y) * g(x, y) + f(x, y) * h(x, y)

2. 图像滤波

2.1 图像滤波

图像滤波是一种图像处理技术，用于增强或抑制图像中的特定特征，它可以看作是卷积的一种特殊情况。图像滤波可以用图像卷积来实现，但是图像卷积不一定是图像滤波。

在 OpenCV 中，提供了丰富的图像滤波函数，可以满足各种图像处理需求。常用图像滤波函数包括：

均值滤波: blur()、boxFilter()

高斯滤波: GaussianBlur()

中值滤波: medianBlur()

双边滤波: bilateralFilter()

非线性滤波: fastNlMeansDenoising()

边缘检测滤波: Sobel()、Scharr()、Laplacian()

形态学滤波: erode()、dilate()、morphologyEx()

频域滤波: dft()、idft()

下面的例子，分别展示了原图经过均值滤波、高斯滤波、中值滤波和双边滤波之后的效果图。特别是双边滤波，对原图中的美女进行了美颜和磨皮。

#include
#include
#include
#include

usingnamespacestd;
usingnamespacecv;

intmain(){
Matsrc=imread(".../girl.jpg");

//均值滤波
Matblurred_image;
blur(src,blurred_image,Size(15,15));

//高斯滤波
Matgaussian_blurred_image;
GaussianBlur(src,gaussian_blurred_image,Size(15,15),0);

//中值滤波
Matmedian_blurred_image;
medianBlur(src,median_blurred_image,15);

//双边滤波
Matbilateral_filtered_image;
bilateralFilter(src,bilateral_filtered_image,15,80,80);

imshow("OriginalImage",src);
imshow("BlurredImage",blurred_image);
imshow("GaussianBlurredImage",gaussian_blurred_image);
imshow("MedianBlurredImage",median_blurred_image);
imshow("BilateralFilteredImage",bilateral_filtered_image);

waitKey(0);
return0;
}

OpenCV 还提供了自定义的滤波器 filter2D() 函数，在该系列的第九篇文章中，曾经介绍过 filter2D() 函数。

下面的例子，展示了使用 filter2D() 函数对图像进行模糊和锐化。

#include
#include
#include
#include

usingnamespacestd;
usingnamespacecv;

intmain(){
Matsrc=imread(".../girl.jpg");

imshow("src",src);

Matblurred_image,sharpen_image;
Matkernel1=Mat::ones(5,5,CV_32F)/(float)(25);
Matkernel2=(Mat_(3,3)<< 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0);

    filter2D(src, blurred_image, -1, kernel1);
    filter2D(src, sharpen_image, -1, kernel2);

    imshow("Blurred Image", blurred_image);
    imshow("Sharpen Image", sharpen_image);

    waitKey(0);
    return 0;
}

下面简单解释一下 filter2D() 函数：

voidfilter2D(InputArraysrc,OutputArraydst,intddepth,
InputArraykernel,Pointanchor=Point(-1,-1),
doubledelta=0,intborderType=BORDER_DEFAULT);

第三个参数 ddepth: 输出图像的深度。当 ddepth 输入值为 -1 时，目标图像和原图像深度保持一致。

第四个参数 kernel: 卷积核。

第五个参数 anchor: 卷积核的锚点。

第六个参数 delta: 卷积结果与原图像相加的值。

第七个参数 borderType: 边界处理方式。

2.2 图像滤波的分类

根据滤波器在图像域和频域的操作方式，图像滤波可以分为空间域滤波和频域滤波。

2.2.1 空间域滤波

空间域滤波直接对图像中的像素进行操作，根据滤波器与图像像素之间的空间关系来计算输出像素的值。空间域滤波的计算量通常较小，但滤波效果往往比较局限。

空间域滤波按滤波器的线性特性又可分为：

线性滤波：滤波器输出与输入之间呈线性关系。

常用的线性滤波器包括：

a 均值滤波：用于去除图像噪声，具有平滑图像的效果。

b 高斯滤波：具有平滑图像和边缘保持的效果。

c 中值滤波：具有去除椒盐噪声和保持边缘细节的效果。

d 拉普拉斯滤波：用于边缘检测。

非线性滤波：滤波器输出与输入之间不呈线性关系。

常用的非线性滤波器包括：

a 中值滤波：用于去除椒盐噪声和保持边缘细节。

b 双边滤波：具有平滑图像和保持边缘细节的效果。

c 自适应滤波：根据图像局部特性进行滤波，具有较好的滤波效果。

2.2.2 频域滤波

频域滤波是将图像傅里叶变换到频域，然后对频谱进行滤波，最后再将频谱逆傅里叶变换回空间域得到滤波后的图像。频域滤波的计算量通常较大，但滤波效果往往比较灵活。

频域滤波按滤波器的作用方式又可分为：

低通滤波：滤除图像中的高频成分，具有平滑图像的效果。

高通滤波：滤除图像中的低频成分，具有锐化图像的效果。

带通滤波：滤除图像中的特定频段成分，具有增强图像纹理的效果。

3. 总结

图像卷积和图像滤波是图像处理中两个密切相关的概念。它们都涉及到使用滤波器对图像进行操作，以获得新的图像。

图像卷积是图像滤波的基础，图像滤波可以通过图像卷积来实现，但图像滤波也可以使用其他方法来实现。

图像卷积和图像滤波具有广泛的应用，通过使用不同的滤波器，可以实现各种图像处理效果。

审核编辑：黄飞