模糊图像增强技术之深度转化类滤波场景应用小结---【蘇小沐】
1
(一)
转化类滤波器(Convert to filter)
1
灰度滤波器(Gray filter)
缺点 | 代替 |
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颜色信息将丢失 | •使用对比度或曲线校正滤波器校正强度水平。•使用 HSI、去雾和白平衡滤波器校正色阶。 |
2
2
翻转/反色滤波器(Invert filter)
缺点 | 代替 |
---|---|
可能在应用反色滤波器后图像的特征更难以解读 | 使用对比度和曲线滤波器增加反差 |
3
颜色互换滤波器( Color swap filter)
缺点 | 代替 |
---|---|
可使用灰度滤镜将颜色转化为灰度图像 |
4
热成像滤波器(Heat filter)
该滤波器可应用于通过红外成像得到的灰度图并将其映射为彩色图像。灰度级的数值将转换为色彩更加便于区分识别。【参数】 红色:映射到红色像素值的灰度值范围。 绿色:映射到绿色像素值的灰度值范围。 蓝色:映射到蓝色像素值的灰度值范围。ROI:设置感兴趣区域(ROI)时,热成像滤波器将应用于该区域的直方图。只有对图像/帧的特定区域感兴趣时方可使用此选项。
缺点 | 代替 |
---|---|
色差可能导致并不存在于灰度图中的伪特征 | 可通过对比度和曲线滤波器对灰度图片的对比度进行提升 另外一种类似的处理方法称为伪彩色滤波 |
5
伪彩色滤镜( Pseudo filter)
缺点 | 代替 |
---|---|
色差可能导致并不存在于灰度图中的伪特征 | 可通过对比度和曲线滤波器对灰度图片的对比度进行提升。另外一种类似的处理方法为热成像滤波。 |
简单介绍模糊图像转化类滤波器应用场景。
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记录 |
开始编辑:2024年 02月 02日 |
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END
原文始发于微信公众号(DFIR蘇小沐):【视频图像取证篇】模糊图像增强技术之深度转化类滤波场景应用小结
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