图像处理作业（一）：图像滤波与混合图像

简介：
本作业聚焦于基础图像处理技术，涵盖图像滤波及图像融合两大核心内容。通过实践操作加深对图像增强和信息合成的理解。 在本机器视觉作业中，我们将深入探讨图像处理中的两个核心概念：图像滤波以及混合图像。这个项目的主要目的是理解和应用滤波技术来分离图像的高频和低频成分，并结合不同图像的特征创建出新的视觉效果。我们将使用Python作为编程语言，这得益于其丰富的图像处理库如OpenCV和PIL。 首先让我们详细了解一下图像滤波。滤波是图像处理中的基本操作，用于减少噪声、平滑图像或突出特定特征。常见的滤波器包括平均滤波器、高斯滤波器、中值滤波器等。平均滤波器是最简单的，它通过计算像素邻域内的像素值的平均值得到中心像素的新值，有效减小高频噪声但可能模糊图像边缘；而高斯滤波器在保持边缘细节的同时平滑图像，因为它的权重分布遵循高斯函数。中值滤波器则是非线性的，尤其适用于去除椒盐噪声。 接下来我们关注图像的频率特性。图像可以被理解为不同频率信号的叠加，高频部分通常对应于图像中的边缘和细节信息，而低频部分则代表大面积的颜色或纹理特征。傅里叶变换是分析这些成分的重要工具，它可以将图像从空间域转换到频率域，使我们能够直观地看到其高频与低频组成部分。 在本作业中，你需要使用Python的图像处理库实现上述滤波器，并对图像进行傅里叶变换操作。你可能需要用到numpy进行数值计算、matplotlib显示图像以及scipy中的fft函数来进行傅里叶变化等任务。同时还需要理解如何在频率域内执行各种操作，比如设置阈值以分离出特定频率成分。 一旦将高频和低频部分从原始图象中分别提取出来之后，就可以尝试创建混合图像了。这种技术常用于艺术创作领域，通过结合不同原图的特征来生成全新的视觉效果。例如可以将一幅图的边缘信息（即其高频部分）与另一幅图的颜色及纹理特性相结合，从而创造出具有独特风格的新图片。 在作业文档中你应该能找到详细的步骤指导和具体要求，并且参考代码文件也是实现滤波和混合图像功能的有效工具。通过完成这个任务不仅能掌握基本原理还能提升Python编程技能特别是处理图像数据的能力。 机器视觉作业“Image Filtering and Hybrid Images”旨在让你熟悉这些技术，同时提高你的实际操作能力。成功完成后你将在图像处理方面迈出重要一步，并为未来涉及机器学习和计算机视觉的项目打下良好基础。