? ??图像处理中，"空间域" 指的是图像平面，因此，空间滤波?可定义为：在图像平面内对像素灰度值进行的滤波?
1? 空间滤波?
1.1? 滤波过程
? ? 如图，Filter 是一个 3x3 滤波核，当它从图像的左上角开始，逐个像素沿水平方向扫描，最后到右下角时，便会产生滤波后的图像? ? ??
? ?假设输入图像 ，滤波后的图像为?
，则其中?
和?
的计算过程如下：? ? ?
? ? ? ? ? ? ??
? ? 上图中，以像素 (4,4) 为中心的 3x3 邻域，和滤波核的向量点乘之积，即为 g(4,4)?
? ? ? g(4,4) = 240*0.1111 + 183*0.1111 + 0*0.1111 + 250*0.1111 + 12*0.1111 + 87*0.1111 + 255*0.1111 + 1*0.1111 + 94*0.1111
? ? ? ? ? ? ? ? ?= 26.6666 + 20.3333 + 0 + 27.7777 + 1.3333 + 9.6666 + 28.3333 + 0 + 10.4444
? ? ? ? ? ? ? ? ?= 124.55? ? ? ?
1.2? 相关和卷积
? ? 空间滤波中，相关和卷积，是容易混淆的概念，定义如下：
? ? ?-??相关 (Correlation)，和上述的滤波过程一样，即 滤波核 逐行扫描图像，并计算?每个位置像素点积?的过程
? ? ?-??卷积 (Convolution)，和 "相关" 过程类似，但 滤波核 要?先旋转 180°，然后再执行和 “相关” 一样的操作
? ? ? ? ? ?(二维中的旋转 180°，等于滤波核沿一个坐标轴翻转，然后再沿另一个坐标轴翻转）
? ? ? ? ??
? ??注意：如果滤波核是对称的，则对图像进行相关和卷积的结果是一致的
2? OpenCV 函数
2.1? filter2D()
? ? 在 OpenCV 中，可自定义滤波核，然后通过 filter2D() 来完成图像滤波
void filter2D(
InputArray src, // 输入图像
OutputArray dst, // 输出图像(大小和通道数，同 src)
int ddepth, // 输出图像的 depth
InputArray kernel, // 滤波核，准确地说，是相关核
Point anchor = Point(-1,-1), // 锚点位置，滤波核尺寸为奇数时，不用指定，一般取默认值 Point(-1,-1)；滤波核尺寸为偶数时，需指定锚点位置
double delta = 0, // optional value added to the filtered pixels before storing them in dst
int borderType = BORDER_DEFAULT // 边界处理方法
);? ? filter2D() 求的是?相关，并非?卷积，只有当滤波核对称时，filte2D() 才可视为卷积运算，其公式如下：
? ?
? ? 假定滤波核 kernel 大小为 3x3，以一个像素点 src(4,4) 为例，则有：
? ? ? dst(4,4) =? ?kernel(0,0)*src(4+0-1, 4+0-1) + kernel(0,1)*src(4+0-1, 4+1-1) + kernel(0,2)*src(4+0-1, 4+2-1)
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? + kernel(1,0)*src(4+1-1, 4+0-1) + kernel(1,1)*src(4+1-1, 4+1-1) + kernel(1,2)*src(4+1-1, 4+2-1)
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? + kernel(2,0)*src(4+2-1, 4+0-1) + kernel(2,1)*src(4+2-1, 4+1-1) + kernel(2,2)*src(4+2-1, 4+2-1)?
? ? 滤波核与输入图像的卷积点乘，对应关系如下：
? ? ??
?
2.2? flip()
? ? 当滤波核不对称时，要得到真正的卷积运算，还需 flip() 函数来完成 kernel 的二维翻转
void flip(
InputArray src, // input array
OutputArray dst, // output array
int flipCode // 0, flip around x-axis; positive value, flip around y-axis; negative value, flip around both axes.
);? ? 如果滤波核的大小为奇数，则 filter2D() 中的锚点位置可设为 Point(-1,-1)，此时，默认滤波核的中心为锚点；如果滤波核的大小为偶数，则需要自定义锚点位置
? ? OpenCV 中锚点位置的实现函数?normalizeAnchor() 如下：
static inline Point normalizeAnchor(Point anchor, Size ksize)
{
if (anchor.x == -1)
anchor.x = ksize.width / 2;
if (anchor.y == -1)
anchor.y = ksize.height / 2;
CV_Assert(anchor.inside(Rect(0, 0, ksize.width, ksize.height)));
return anchor;
}3? 代码示例
?3.1? 偏导数
? ? 自定义滤波核，利用 filter2D() 函数，实现图像的一阶和二阶偏导运算? ?
???1)? 一阶偏导
? ? 图像在 x 和 y 方向的一阶偏导如下：
? ?
? ?
? ? 对应滤波核为 ，
? ? 2)? 二阶偏导
? ? 同样，在 x 和 y 方向的二阶偏导如下：
? ?
? ?
? ?
? ? 对应滤波核为 ，
，
?3.2 代码示例
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"
using namespace cv;
int main()
{
// 读取图像
Mat src = imread("fangtze.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
if (src.empty()) {
return -1;
}
Mat kx = (Mat_<float>(1, 2) << -1, 1); // 1行2列的 dx 滤波核
Mat ky = (Mat_<float>(2, 1) << -1, 1); // 2行1列的 dy 滤波核
Mat kxx = (Mat_<float>(1, 3) << 1, -2, 1); // 1行3列的 dxx 滤波核
Mat kyy = (Mat_<float>(3, 1) << 1, -2, 1); // 3行1列的 dyy 滤波核
Mat kxy = (Mat_<float>(2, 2) << 1, -1, -1, 1); // 2行2列的 dxy 滤波核
// 一阶偏导
Mat dx, dy;
filter2D(src, dx, CV_32FC1, kx);
filter2D(src, dy, CV_32FC1, ky);
// 二阶偏导
Mat dxx, dyy, dxy;
filter2D(src, dxx, CV_32FC1, kxx);
filter2D(src, dyy, CV_32FC1, kyy);
filter2D(src, dxy, CV_32FC1, kxy);
// 显示图像
imshow("dx", dx);
waitKey();
}? ? 输出的偏导图像如下，第一行从左到右：原图 - dx - dy；第二行从左至右：dxy - dxx -dyy
? ? ??
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? ? ??
??
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参考资料
? OpenCV Tutorials / imgproc module /?Making your own linear filters
? Gonzalez,《Digital Image Processing》4th? ch3 Intesity Transformations and Spatial Filtering
??CS425 Lab: Intensity Transformations and Spatial Filtering