16.自定义线性滤波

1. 主要内容
   卷积概念
   常见算子
   自定义卷积模糊

2. 卷积概念
   卷积是图像处理中的一个操作，是kernel在图像的每个像素上的操作
   kernel本质上是一个固定大小的矩阵数组，其中心被称为锚点（anchor point）

3. 卷积如何工作
   把kernel放到像素数组上，求锚点周围覆盖的像素乘积之和（包括锚点），用来替换锚点覆盖下像素点值的操作称为卷积处理。数学表达公式如下

Sum = 8x1+6x1+6x1+2x1+8x1+6x1+2x1+2x1+8x1
New pixel = sum / (m*n)

4. 常见算子

定义结构元素举例
Mat kernel_Robert_x =( Mat_(2, 2) << 1, 0, -1, 0);

• Robert算子（梯度算子， 去做图像的X方向梯度和Y方向梯度）
  　　　　X方向　　　　　　　　　　　　　　Y方向
  
• sobel算子是一种常用的边缘检测算子，是一阶的梯度算法。对噪声具有平滑作用，提供较为精确的边缘方向信息，边缘定位精度不够高。当对精度要求不是很高时，是一种较为常用的边缘检测方法
  X方向（显示左右差异） 　　 Y方向（显示上下差异）
  
• 拉普拉斯算子（显示整个的差异），边缘检测常用到
  
• 锐化算子

5. 自定义卷积模糊
   filer2D方法API

filter2D(
Mat src,//输入图像
Mat dst,//模糊结果图像
int depth,//图像深度32/8，此处不知道写-1，程序自动判断填写src的深度
Mat kernel,//卷积核/模板
Point anchor,//锚点位置
double delta//计算出来的像素+delta
)//其中kernel是可以自定义的卷积核

6. 自定义卷积例程举例

//效果：图像根据设定的kernel每隔0.5秒逐渐模糊
int c =0;
int index =0;
while(ture){
    c = waitKey(500);
    if((char)c==27){
        break;
    }
     kesize = 4 + (index % 5) * 2 + 1;
    Mat kernel = Mat::ones(Size(ksize,ksize),CV_32F / (float)( ksize*ksize ));
    filter2D(src,dst,-1,kernel,Point(-1,-1));
    index++;
    imshow("OUT_image",dst);
}

7. 课外扩展
   卷积的本质及物理意义（全面理解卷积）
   图像增强（锐化）相关算子