fspecial

创建预定义的二维滤波器

语法

h = fspecial(type)
h = fspecial('average',hsize)
h = fspecial('disk',radius)
h = fspecial('gaussian',hsize,sigma)
h = fspecial('laplacian',alpha)
h = fspecial('log',hsize,sigma)
h = fspecial('motion',len,theta)
h = fspecial('prewitt')
h = fspecial('sobel')

说明

h = fspecial(type) 创建具有指定 type 的二维滤波器 h。一些滤波器类型具有可选的附加参数,如以下语法所示。fspecial 以相关性核形式返回 h,该形式适用于 imfilter。

h = fspecial('average',hsize) 返回大小为 hsize 的平均值滤波器 h。

h = fspecial('disk',radius) 在大小为 2*radius+1 的方阵中返回圆形平均值滤波器 (pillbox)。

h = fspecial('gaussian',hsize,sigma) 返回大小为 hsize 的旋转对称高斯低通滤波器,标准差为 sigma。不推荐。请改用 imgaussfilt 或 imgaussfilt3。

h = fspecial('laplacian',alpha) 返回逼近二维拉普拉斯算子形状的 3×3 滤波器,alpha 控制拉普拉斯算子的形状。

h = fspecial('log',hsize,sigma) 返回大小为 hsize 的旋转对称高斯拉普拉斯滤波器,标准差为 sigma。

h = fspecial('motion',len,theta) 返回与图像卷积后逼近照相机线性运动的滤波器。len 指定运动的长度,theta 以逆时针方向度数指定运动的角度。滤波器成为一个水平和垂直运动的向量。默认 len 是 9,默认 theta 是 0,对应于 9 个像素的水平运动。

h 返回一个 3×3 滤波器,该滤波器通过逼近垂直梯度来强调水平边缘。要强调垂直边缘,请转置滤波器 h'。

[ 1  1  1
0  0  0
-1 -1 -1 ]

h 返回一个 3×3 滤波器,该滤波器通过逼近垂直梯度来使用平滑效应强调水平边缘。要强调垂直边缘,请转置滤波器 h'。

[ 1  2  1
0  0  0
-1 -2 -1 ]

示例

 

创建各种滤波器并对图像进行滤波

读取图像并显示它。

I = imread('cameraman.tif');
imshow(I);

二维图像中值滤波 二维滤波器_标量

 

创建运动滤波器,并使用它来对图像进行模糊处理。显示模糊处理后的图像。

H = fspecial('motion',20,45);
MotionBlur = imfilter(I,H,'replicate');
imshow(MotionBlur);

二维图像中值滤波 二维滤波器_数据类型_02

 

创建圆形滤波器,并使用它来对图像进行模糊处理。显示模糊处理后的图像。

H = fspecial('disk',10);
blurred = imfilter(I,H,'replicate');
imshow(blurred);

二维图像中值滤波 二维滤波器_hg_03

 

输入参数

type - 滤波器的类型'average' | 'disk' | 'gaussian' | 'laplacian' | 'log' | 'motion' | 'prewitt' | 'sobel'

滤波器的类型,指定为下列值之一:

说明

'average'

平均值滤波器

'disk'

圆形平均值滤波器 (pillbox)

'gaussian'

高斯低通滤波器。不推荐。请改用 imgaussfilt 或 imgaussfilt3

'laplacian'

逼近二维拉普拉斯算子

'log'

高斯拉普拉斯滤波器

'motion'

逼近照相机的线性运动

'prewitt'

Prewitt 水平边缘强调滤波器

'sobel'

Sobel 水平边缘强调滤波器

数据类型: char | string

hsize - 滤波器的大小正整数 | 由正整数组成的二元素向量

滤波器的大小,指定为正整数或由正整数组成的二元素向量。使用向量指定 h 中的行数和列数。如果您指定标量,则 h 是方阵。

当与 'average' 滤波器类型结合使用时,默认滤波器大小为 [3 3]。当与高斯拉普拉斯 ('log') 滤波器类型结合使用时,默认滤波器大小为 [5 5]。

数据类型: double

radius - 圆形滤波器的半径5 (默认) | 正数

圆形滤波器的半径,指定为正数。

数据类型: double

sigma - 标准差0.5 (默认) | 正数

标准差,指定为正数。

数据类型: double

alpha - 拉普拉斯算子的形状0.2 (默认) | 范围 [0 1] 内的标量

拉普拉斯算子的形状,指定为范围 [0 1] 内的标量。

数据类型: double

len - 照相机的线性移动9 (默认) | 数值标量

照相机的线性移动,指定为数值标量,以像素为单位测量。

数据类型: double

theta - 照相机移动的角度0 (默认) | 数值标量

照相机移动的角度,指定为数值标量,以逆时针方向的度数为单位测量。

数据类型: double

输出参数

h - 相关性核矩阵

相关性核,以矩阵形式返回。

数据类型: double

算法

平均值滤波器:

ones(n(1),n(2))/(n(1)*n(2))

高斯滤波器:

hg(n1,n2)=e−(n21+n22)2σ2

h(n1,n2)=hg(n1,n2)Xn1Xn2hg

拉普拉斯滤波器:

∇2=∂2∂x2+∂2∂y2

∇2=4(α+1)2666666664α41−α4α41−α4−11−α4α41−α4α43777777775

高斯拉普拉斯 (LoG) 滤波器:

hg(n1,n2)=e−(n21+n22)2σ2

h(n1,n2)=(n21+n22−2σ2)hg(n1,n2)σ4Xn1Xn2hg

请注意,fspecial 平移方程以确保核的所有元素之和为零(类似于拉普拉斯核),从而使同构区域的卷积结果始终为零。

运动滤波器:

  1. 构造一个理想线段,其长度和角度由参数 len 和 theta 指定,以 h 的中心系数为中心。
  2. 对于每个系数位置 (i,j),计算该位置和理想线段之间的最近距离。
  3. h = max(1 - nearest_distance, 0);
  4. 归一化 h:h = h/(sum(h(:)))