将滤镜应用于图像的正确方法是什么

Question

我想知道将滤镜应用于图像的正确方法是什么。我正在阅读的图像处理教科书仅讨论了过滤器的数学和理论方面，而没有过多讨论其中的编程部分！

我想出了这个伪代码，有人可以告诉我它是否正确，因为我将 sobel 边缘过滤器应用于图像并且我对输出不满意。我认为它检测到许多不必要的点作为边缘，并错过了沿边缘的几个点。

int filter[][] = {{0d,-1d,0d},{-1d,8d,-1d},{0d,-1d,0d}};// I dont exactly remember the       //sobel filter
int total = 0;
for(int i = 2;i<image.getWidth()-2;i++)
    for(int j = 2;j<image.getHeight()-2;j++)
    {
        total = 0;

        for(int k = 0;k<3;k++)
            for(int l = 0;l<3;l++)
            {
                total += intensity(image.getRGB(i,j)) * filter[i+k][j+l];
            }

        if(total >= threshold){
        image.setRGB(i,j,WHITE);
    }
}

int intensity(int color)
{
    return (((color >> 16) & 0xFF) + ((color >> 8) & 0xFF) + color)/3;
}

Answer 1

两个问题：

(1)sober operator包括x方向和y方向，它们是 int filter[][] = {{1d,0d,-1d},{2d,0d,-2d},{1d,0d,-1d}}; 和

int filter[][] = {{1d,2d,1d},{0d,0d,0d},{-1d,-2d,-1d}};

(2)卷积部分：

total += intensity(image.getRGB(i+k,j+l)) * filter[k][l];

Answer 2

您的代码在我看来并不安静。为了将过滤器应用于图像，您必须应用离散时间卷积算法http://en.wikipedia.org/wiki/Convolution。

当您进行卷积时，您希望在图像上滑动 3x3 滤镜，一次移动一个像素。在每个步骤中，您将过滤器“像素”的值乘以该特定过滤器“像素”下的图像像素的相应值（过滤器下的 9 个像素都受到影响）。生成的值应随时添加到新的生成图像中。

阈值是可选的...

以下是你的代码修改了一些注释：

int filter[][] = {{0d,-1d,0d},{-1d,8d,-1d},{0d,-1d,0d}};

//create a new array for the result image on the heap
int newImage[][][3] = ...

//initialize every element in the newImage to 0
for(int i = 0;i<image.getWidth()-1;i++)
    for(int j = 0;j<image.getHeight()-1;j++)
        for (int k = 0; k<3; k++)
        {
            newImage[i][j][k] = 0;
        }    

//Convolve the filter and the image
for(int i = 1;i<image.getWidth()-2;i++)
    for(int j = 1;j<image.getHeight()-2;j++)
    {
        for(int k = -1;k<2;k++)
            for(int l = -1;l<2;l++)
            {
                newImage[i+k][j+l][1] += getRed(image.getRGB(i+k ,j+l)) * filter[k+1][l+1];
                newImage[i+k][j+l][2] += getGreen(image.getRGB(i+k ,j+l)) * filter[k+1][l+1];
                newImage[i+k][j+l][3] += getBlue(image.getRGB(i+k ,j+l)) * filter[k+1][l+1];
            }
    }

int getRed(int color)
{
    ... 
}

int getBlue(int color)
{
    ...
}

int getGreen(int color)
{
    ...
}

请注意，上面的代码不能完全正确地处理图像的边缘。如果你想让它绝对完美，你可以先将滤镜大部分滑出屏幕（所以第一个位置会将滤镜的右下角应用于图像的 0,0 像素。这样做真的很痛苦不过，通常忽略边缘周围的 2 像素边框更容易。

一旦你得到这个工作，你可以通过在水平方向然后垂直方向滑动 Sobel 过滤器来进行实验。您会注意到过滤器在垂直于行进方向（过滤器）的线上作用最强。因此，为了获得最佳效果，先在水平方向应用过滤器，然后在垂直方向应用过滤器（使用相同的 newImage）。这样，您将同样好地检测垂直线和水平线。 :)

Answer 3

这里发生了一些严重的未定义行为。数组 filter 是 3x3，但您使用的下标 i+k 和 j+l 取决于图像的大小。看起来你放错了这个添加：

total += intensity(image.getRGB(i+k,j+l)) * filter[k][l];

Answer 4

使用GPUImage，对你来说挺不错的。