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一文了解高斯滤波器,附原理及实现过程

作者:时间:2019-09-03来源:网络收藏

高斯滤波器是一种线性滤波器,能够有效的抑制噪声,平滑图像。其作用原理和均值滤波器类似,都是取滤波器窗口内的像素的均值作为输出。其窗口模板的系数和均值滤波器不同,均值滤波器的模板系数都是相同的为1;而高斯滤波器的模板系数,则随着距离模板中心的增大而系数减小。所以,高斯滤波器相比于均值滤波器对图像个模糊程度较小。

本文引用地址:http://www.c3dnow.com/article/201909/404385.htm

什么是高斯滤波器?

既然名称为高斯滤波器,那么其和高斯分布(正态分布)是有一定的关系的。一个二维的高斯函数如下:

其中(x,y)(x,y)为点坐标,在图像处理中可认为是整数;σσ是标准差。要想得到一个高斯滤波器的模板,可以对高斯函数进行离散化,得到的高斯函数值作为模板的系数。例如:要产生一个3×33×3的高斯滤波器模板,以模板的中心位置为坐标原点进行取样。模板在各个位置的坐标,如下所示(x轴水平向右,y轴竖直向下)

这样,将各个位置的坐标带入到高斯函数中,得到的值就是模板的系数。

对于窗口模板的大小为(2k+1)×(2k+1),模板中各个元素值的计算公式如下:


这样计算出来的模板有两种形式:小数和整数。

小数形式的模板,就是直接计算得到的值,没有经过任何的处理;

整数形式的,则需要进行归一化处理,将模板左上角的值归一化为1,下面会具体介绍。使用整数的模板时,需要在模板的前面加一个系数,系数为也就是模板系数和的倒数。

高斯模板的生成

知道模板生成的原理,实现起来也就不困难了

void generateGaussianTemplate(double window[][11], int ksize, double sigma)

{

static const double pi = 3.1415926;

int center = ksize / 2; // 模板的中心位置,也就是坐标的原点

double x2, y2;

for (int i = 0; i < ksize; i++)

{

x2 = pow(i - center, 2);

for (int j = 0; j < ksize; j++)

{

y2 = pow(j - center, 2);

double g = exp(-(x2 + y2) / (2 * sigma * sigma));

g /= 2 * pi * sigma;

window[i][j] = g;

}

}

double k = 1 / window[0][0]; // 将左上角的系数归一化为1

for (int i = 0; i < ksize; i++)

{

for (int j = 0; j < ksize; j++)

{

window[i][j] *= k;

}

}

}

需要一个二维数组,存放生成的系数(这里假设模板的最大尺寸不会超过11);第二个参数是模板的大小(不要超过11);第三个参数就比较重要了,是高斯分布的标准差。

生成的过程,首先根据模板的大小,找到模板的中心位置ksize/2。然后就是遍历,根据高斯分布的函数,计算模板中每个系数的值。

需要注意的是,最后归一化的过程,使用模板左上角的系数的倒数作为归一化的系数(左上角的系数值被归一化为1),模板中的每个系数都乘以该值(左上角系数的倒数),然后将得到的值取整,就得到了整数型的高斯滤波器模板。

下面截图生成的是,大小为3×3,σ=0.83×3,σ=0.8的模板。

对上述解结果取整后得到如下模板:

这个模板就比较熟悉了,其就是根据σ=0.8的高斯函数生成的模板。

至于小数形式的生成也比较简单,去掉归一化的过程,并且在求解过程后,模板的每个系数要除以所有系数的和。具体代码如下:

void generateGaussianTemplate(double window[][11], int ksize, double sigma)

{

static const double pi = 3.1415926;

int center = ksize / 2; // 模板的中心位置,也就是坐标的原点

double x2, y2;

double sum = 0;

for (int i = 0; i < ksize; i++)

{

x2 = pow(i - center, 2);

for (int j = 0; j < ksize; j++)

{

y2 = pow(j - center, 2);

double g = exp(-(x2 + y2) / (2 * sigma * sigma));

g /= 2 * pi * sigma;

sum += g;

window[i][j] = g;

}

}

//double k = 1 / window[0][0]; // 将左上角的系数归一化为1

for (int i = 0; i < ksize; i++)

{

for (int j = 0; j < ksize; j++)

{

window[i][j] /= sum;

}

}

}

3×3,σ=0.8的小数型模板。

σσ值的意义及选取

通过上述的实现过程,不难发现,高斯滤波器模板的生成最重要的参数就是高斯分布的标准差σσ。标准差代表着数据的离散程度,如果σσ较小,那么生成的模板的中心系数较大,而周围的系数较小,这样对图像的平滑效果就不是很明显;反之,σσ较大,则生成的模板的各个系数相差就不是很大,比较类似均值模板,对图像的平滑效果比较明显。

来看下一维高斯分布的概率分布密度图:

横轴表示可能得取值x,竖轴表示概率分布密度F(x),那么不难理解这样一个曲线与x轴围成的图形面积为1。σσ(标准差)决定了这个图形的宽度,可以得出这样的结论:σσ越大,则图形越宽,尖峰越小,图形较为平缓;σσ越小,则图形越窄,越集中,中间部分也就越尖,图形变化比较剧烈。这其实很好理解,如果sigma也就是标准差越大,则表示该密度分布一定比较分散,由于面积为1,于是尖峰部分减小,宽度越宽(分布越分散);同理,当σσ越小时,说明密度分布较为集中,于是尖峰越尖,宽度越窄!

于是可以得到如下结论:

σσ越大,分布越分散,各部分比重差别不大,于是生成的模板各元素值差别不大,类似于平均模板;

σσ越小,分布越集中,中间部分所占比重远远高于其他部分,反映到高斯模板上就是中心元素值远远大于其他元素值,于是自然而然就相当于中间值得点运算。

基于OpenCV的实现

在生成高斯模板好,其简单的实现和其他的空间滤波器没有区别,具体代码如下:

void GaussianFilter(const Mat &src, Mat &dst, int ksize, double sigma)

{

CV_Assert(src.channels() || src.channels() == 3); // 只处理单通道或者三通道图像

const static double pi = 3.1415926;

// 根据窗口大小和sigma生成高斯滤波器模板

// 申请一个二维数组,存放生成的高斯模板矩阵

double **templatematrix = new double*[ksize];

for (int i = 0; i < ksize; i++)

templateMatrix[i] = new double[ksize];

int origin = ksize / 2; // 以模板的中心为原点

double x2, y2;

double sum = 0;

for (int i = 0; i < ksize; i++)

{

x2 = pow(i - origin, 2);

for (int j = 0; j < ksize; j++)

{

y2 = pow(j - origin, 2);

// 高斯函数前的常数可以不用计算,会在归一化的过程中给消去

double g = exp(-(x2 + y2) / (2 * sigma * sigma));

sum += g;

templateMatrix[i][j] = g;

}

}

for (int i = 0; i < ksize; i++)

{

for (int j = 0; j < ksize; j++)

{

templateMatrix[i][j] /= sum;

cout << templateMatrix[i][j] << " ";

}

cout << endl;

}

// 将模板应用到图像中

int border = ksize / 2;

copyMakeBorder(src, dst, border, border, border, border, BorderTypes::BORDER_REFLECT);

int channels = dst。channels();

int rows = dst.rows - border;

int cols = dst.cols - border;

for (int i = border; i < rows; i++)

{

for (int j = border; j < cols; j++)

{

double sum[3] = { 0 };

for (int a = -border; a <= border; a++)

{

for (int b = -border; b <= border; b++)

{

if (channels == 1)

{

sum[0] += templateMatrix[border + a][border + b] * dst.at<uchar>(i + a, j + b);

}

else if (channels == 3)

{

Vec3b rgb = dst。at<Vec3b>(i + a, j + b);

auto k = templateMatrix[border + a][border + b];

sum[0] += k * rgb[0];

sum[1] += k * rgb[1];

sum[2] += k * rgb[2];

}

}

}

for (int k = 0; k < channels; k++)

{

if (sum[k] < 0)

sum[k] = 0;

else if (sum[k] > 255)

sum[k] = 255;

}

if (channels == 1)

dst。at<uchar>(i, j) = static_cast<uchar>(sum[0]);

else if (channels == 3)

{

Vec3b rgb = { static_cast<uchar>(sum[0]), static_cast<uchar>(sum[1]), static_cast<uchar>(sum[2]) };

dst.at<Vec3b>(i, j) = rgb;

}

}

}

// 释放模板数组

for (int i = 0; i < ksize; i++)

delete[] templateMatrix[i];

delete[] templateMatrix;

}

只处理单通道或者三通道图像,模板生成后,其滤波(卷积过程)就比较简单了。不过,这样的高斯滤波过程,其循环运算次数为m×n×ksize2,其中m,n为图像的尺寸;ksize为高斯滤波器的尺寸。这样其时间复杂度为O(ksize2),随滤波器的模板的尺寸呈平方增长,当高斯滤波器的尺寸较大时,其运算效率是极低的。为了,提高滤波的运算速度,可以将二维的高斯滤波过程分解开来。

分离实现高斯滤波

由于高斯函数的可分离性,尺寸较大的高斯滤波器可以分成两步进行:首先将图像在水平(竖直)方向与一维高斯函数进行卷积;然后将卷积后的结果在竖直(水平)方向使用相同的一维高斯函数得到的模板进行卷积运算。具体实现代码如下:

// 分离的计算

void separateGaussianFilter(const Mat &src, Mat &dst, int ksize, double sigma)

{

CV_Assert(src。channels()==1 || src。channels() == 3); // 只处理单通道或者三通道图像

// 生成一维的高斯滤波模板

double *matrix = new double[ksize];

double sum = 0;

int origin = ksize / 2;

for (int i = 0; i < ksize; i++)

{

// 高斯函数前的常数可以不用计算,会在归一化的过程中给消去

double g = exp(-(i - origin) * (i - origin) / (2 * sigma * sigma));

sum += g;

matrix[i] = g;

}

// 归一化

for (int i = 0; i < ksize; i++)

matrix[i] /= sum;

// 将模板应用到图像中

int border = ksize / 2;

copyMakeBorder(src, dst, border, border, border, border, BorderTypes::BORDER_REFLECT);

int channels = dst.channels();

int rows = dst.rows - border;

int cols = dst。cols - border;

// 水平方向

for (int i = border; i < rows; i++)

{

for (int j = border; j < cols; j++)

{

double sum[3] = { 0 };

for (int k = -border; k <= border; k++)

{

if (channels == 1)

{

sum[0] += matrix[border + k] * dst.at<uchar>(i, j + k); // 行不变,列变化;先做水平方向的卷积

}

else if (channels == 3)

{

Vec3b rgb = dst.at<Vec3b>(i, j + k);

sum[0] += matrix[border + k] * rgb[0];

sum[1] += matrix[border + k] * rgb[1];

sum[2] += matrix[border + k] * rgb[2];

}

}

for (int k = 0; k < channels; k++)

{

if (sum[k] < 0)

sum[k] = 0;

else if (sum[k] > 255)

sum[k] = 255;

}

if (channels == 1)

dst。at<uchar>(i, j) = static_cast<uchar>(sum[0]);

else if (channels == 3)

{

Vec3b rgb = { static_cast<uchar>(sum[0]), static_cast<uchar>(sum[1]), static_cast<uchar>(sum[2]) };

dst.at<Vec3b>(i, j) = rgb;

}

}

}

// 竖直方向

for (int i = border; i < rows; i++)

{

for (int j = border; j < cols; j++)

{

double sum[3] = { 0 };

for (int k = -border; k <= border; k++)

{

if (channels == 1)

{

sum[0] += matrix[border + k] * dst.at<uchar>(i + k, j); // 列不变,行变化;竖直方向的卷积

}

else if (channels == 3)

{

Vec3b rgb = dst。at<Vec3b>(i + k, j);

sum[0] += matrix[border + k] * rgb[0];

sum[1] += matrix[border + k] * rgb[1];

sum[2] += matrix[border + k] * rgb[2];

}

}

for (int k = 0; k < channels; k++)

{

if (sum[k] < 0)

sum[k] = 0;

else if (sum[k] > 255)

sum[k] = 255;

}

if (channels == 1)

dst。at<uchar>(i, j) = static_cast<uchar>(sum[0]);

else if (channels == 3)

{

Vec3b rgb = { static_cast<uchar>(sum[0]), static_cast<uchar>(sum[1]), static_cast<uchar>(sum[2]) };

dst。at<Vec3b>(i, j) = rgb;

}

}

}

delete[] matrix;

}

代码没有重构较长,不过其实现原理是比较简单的。首先得到一维高斯函数的模板,在卷积(滤波)的过程中,保持行不变,列变化,在水平方向上做卷积运算;接着在上述得到的结果上,保持列不边,行变化,在竖直方向上做卷积运算。这样分解开来,算法的时间复杂度为O(ksize)O(ksize),运算量和滤波器的模板尺寸呈线性增长。

在OpenCV也有对高斯滤波器的封装GaussianBlur,其声明如下:

CV_EXPORTS_W void GaussianBlur( InputArray src, OutputArray dst, Size ksize,

double sigmaX, double sigmaY = 0,

int borderType = BORDER_DEFAULT );

二维高斯函数的标准差在x和y方向上应该分别有一个标准差,在上面的代码中一直设其在x和y方向的标准是相等的,在OpenCV中的高斯滤波器中,可以在x和y方向上设置不同的标准差。

下图是自己实现的高斯滤波器和OpenCV中的GaussianBlur的结果对比

上图是5×5,σ=0.8的高斯滤波器,可以看出两个实现得到的结果没有很大的区别。

总结

高斯滤波器是一种线性平滑滤波器,其滤波器的模板是对二维高斯函数离散得到。由于高斯模板的中心值最大,四周逐渐减小,其滤波后的结果相对于均值滤波器来说更好。

高斯滤波器最重要的参数就是高斯分布的标准差σσ,标准差和高斯滤波器的平滑能力有很大的能力,σσ越大,高斯滤波器的频带就较宽,对图像的平滑程度就越好。通过调节σσ参数,可以平衡对图像的噪声的抑制和对图像的模糊。



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