image-processing - C++ 掩码巴特沃斯高通滤波器

Question

我正在寻找掩码巴特沃斯高通滤波器的 C++ 实现。

我有一张被蒙版的图像，我想在图像被蒙版的地方应用巴特沃斯高通滤波器，而不会产生边缘效应。

现在我正在使用 vtk 过滤我的图像。

欢迎任何建议:)

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你可以用两个概念来做到这一点：

高通滤波

可以使用低通滤波器和一些简单的算术来获得高通滤波器。例如（在这里使用通用语法，您没有标记任何特定语言）：

img = ... (you input image)
lowpass = smooth(img)
highpass = img - lowpass

不请自来的建议：

我看不出使用巴特沃斯滤波器的意义。如果您仅限于因果过滤器（例如在实时处理信号的电子电路中），这是一个绝妙的设计，但对于图像来说，这是一个毫无意义的约束。使用高斯滤波器。

当您面临不确定或不完整的数据时（就像蒙版图像的情况：被蒙版的像素被认为是未知值），那么归一化卷积是可行的方法。

归一化卷积的简单实现如下。在这里，我们认为mask是掩码图像，其值为 1 表示数据已知，值为 0 表示不知道（掩码中的区域为 0）：

out = filter(mask * img) / filter(img)

这里，filter是任何线性滤波器（卷积），例如上面讨论的高斯平滑或高通滤波器。

out将隐藏区域内的信息。此信息是从已知数据中推断出来的，但您可能不想相信这一点。然后，您可以再次屏蔽out以确保不使用这些值：

out = out * mask

请注意，乘以掩码意味着被屏蔽的像素乘以 0，导致输出 0，而其他值乘以 1，因此不受影响。