Фильтр верхних частот при обработке изображений: методы и приемы улучшения высокочастотных составляющих

Фильтр верхних частот – это распространенный метод обработки изображений, используемый для улучшения или извлечения высокочастотных компонентов из изображения при подавлении низкочастотных компонентов. Вот несколько методов, обычно используемых для высокочастотной фильтрации при обработке изображений:

  1. Идеальный фильтр верхних частот. Этот метод предполагает применение идеального фильтра, который пропускает высокочастотную информацию, полностью ослабляя низкочастотную информацию. Однако у этого фильтра есть некоторые недостатки, например, артефакты звона.

  2. Фильтр верхних частот Баттерворта: Фильтр Баттерворта обеспечивает более плавный переход между полосой пропускания и полосой задерживания по сравнению с идеальным фильтром. Он обеспечивает контроль над частотой среза и порядком фильтра.

  3. Фильтр верхних частот по Гауссу: в этом методе используется фильтр Гаусса для ослабления низкочастотных составляющих. Фильтр Гаусса свертывается с исходным изображением для получения результата высокочастотной фильтрации.

  4. Фильтр верхних частот Лапласа. Фильтр Лапласа улучшает края и детали изображения. Он применяется путем свертки изображения со второй производной фильтра Гаусса.

  5. Вейвлет-фильтр верхних частот. Для фильтрации верхних частот можно использовать методы на основе вейвлетов, такие как вейвлет Добеши или Хаара. Эти фильтры разлагают изображение на разные частотные диапазоны и позволяют выделить высокочастотные детали.

  6. Маскирование нерезкости. Маскирование нерезкости – это популярный метод высокочастотной фильтрации, который предполагает вычитание размытой версии изображения из оригинала. Это подчеркивает края и мелкие детали.

  7. Фильтрация в частотной области. Фильтрация верхних частот также может выполняться в частотной области с использованием таких методов, как преобразование Фурье. Низкочастотные компоненты ослабляются путем изменения частотного спектра и обратного преобразования его в пространственную область.

  8. Операторы обнаружения границ: такие методы, как детекторы границ Собеля, Превитта или Кэнни, можно рассматривать как фильтры верхних частот. Эти операторы выделяют края изображения, подчеркивая высокочастотные компоненты.