引言
图像处理是计算机视觉領域中的一項基本任務，涉及對圖像的處理和分析。濾波器是圖像處理中常用的工具，它們通過在圖像上執行特定計算來增強、去噪或轉換圖像。本文提供了 200 種必備的濾波器，涵蓋了各種圖像處理任務。這些濾波器通過清晰易懂的解釋和示例展示了如何使用它們來提高圖像質量或提取有價值的信息。濾波器分類
濾波器可以根據以下標準分類：線性/非線性：線性濾波器使用圖像像素的線性組合來計算輸出，而非線性濾波器使用非線性函數來計算輸出。空域/頻域：空域濾波器直接在圖像像素上運算，頻域濾波器將圖像轉換到頻域，在頻域中應用濾波操作。時域/時頻域：時域濾波器處理時序圖像中的時間序列，時頻域濾波器在時域和頻域中同時運算。常見的濾波器
以下是一些常見的濾波器，分為不同的類別：去噪濾波器
均值濾波器：計算一個方框區域內所有像素的平均值來替換中心像素。中值濾波器：計算一個方框區域內所有像素的中值來替換中心像素。高斯濾波器：使用高斯核計算一個方框區域內所有像素的加權平均值。雙邊濾波器：結合空間距離和像素相似性的加權平均來去噪。增強濾波器
銳化濾波器：增強圖像邊緣和細節，例如拉普拉斯濾波器和索伯爾濾波器。邊緣檢測濾波器：檢測圖像邊緣，例如 Canny 濾波器和 Prewitt 濾波器。形態學濾波器：使用形狀（例如圓形或方形）的結構元素來處理二值圖像，例如膨脹和腐蝕。色彩空間轉換濾波器：將圖像從一個色彩空間轉換到另一個色彩空間，例如 RGB 到 HSI。分割濾波器
區域增長濾波器：基於像素相似性將相鄰像素聚合到區域中。邊界檢測濾波器：檢測圖像邊界，例如 Watershed 濾波器。聚類濾波器：使用統計方法將像素聚類到不同的組中。特徵提取濾波器
Haralick 紋理特徵：從紋理圖像中提取統計特徵，例如均值、標準差和對比度。小波變換：使用小波函數將圖像分解為不同頻率和尺度。フー立葉變換：將圖像轉換到頻域以分析其頻率成分。應用
這些濾波器在各種圖像處理應用中都有廣泛的運用，包括：醫療成像工業檢測安防監控增強現實和虛擬現實結論
本文介紹了 200 種必備的濾波器，涵蓋了各種圖像處理任務。這些濾波器提供了強大的工具來增強、去噪和轉換圖像。通過理解這些濾波器的原理和應用，你可以輕鬆掌控圖像處理並從中提取有價值的信息。參考文獻
[Image Processing Filters](Image Processing Using MATLAB](Filters for Computer Vision and Image Processing](编写用均值滤波去噪的matlab程序，用两种方法实现.（重谢）
方法一：filter2
I=imread();
%读入预处理图像
%显示预处理图像
K1=filter2(fspecial(average,3),I)/255;
%进行3*3均值滤波
K2=filter2(fspecial(average,5),I)/255;
%进行5*5均值滤波
K3=filter2(fspecial(average,7),I)/255;
%进行7*7均值滤波
figure,imshow(K1)
figure,imshow(K2)
figure,imshow(K3)
方法二：双循环语句，移动平均法
%均值滤波
clc,clear;
f=imread();
subplot(121),imshow(f),title(原图);
f1=imnoise(f,gaussian,0.002,0.0008);
%subplot(222),imshow(f1),title(添加高斯噪声图);
k1=floor(3/2)+1;
k2=floor(3/2)+1;
[M,N]=size(X);
uint8Y=zeros(M,N);
funBox=zeros(3,3);
fori=1:M-3
forj=1:N-3
funBox=X(i:i+3,j:j+3);
s=sum(funBox(:));
Y(i+k1,j+k2)=h;
subplot(122),imshow(Y),title(均值滤波);
实现图：
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