Zusammenfassung
Es werden zahlreiche lineare und nicht lineare Filter vorgestellt. Dazu werden ausführlich die Begriffe des Fensters und der Randbehandlung mit unterschiedlichen Fortsetzungen ins Unendliche behandelt. Lineare Kerne werden eingeführt und in Zusammenhang mit der Faltung (Konvolution) gestellt. Separable Kerne werden untersucht. Erste lineare Mittelwertfilter einschließlich das Gaußfilters sowie kontrastverstärkende Gegenstücke zu glättenden Filtern werden vorgestellt. Sobel- und Kompassfilter folgen, sowie lineare Gradientenoperatoren und Gradientenkarten, Laplace-Operator, LoG- und DoG-Filter. Ebenfalls werden diverse nicht lineare Filter ausführlich behandelt, die gleichzeitig in homogenen Regionen glättend und nahe bei Kanten kontrastverstärkend wirken. Dies sind spezielle detailerhaltende Filter, das snn-, Kuwahara-, Diffusions- und Bilateralfilter. Die Filter werden miteinander verglichen und Stärken und Schächen aufgezeigt.
Access this chapter
Tax calculation will be finalised at checkout
Purchases are for personal use only
Author information
Authors and Affiliations
Rights and permissions
Copyright information
© 2015 Springer-Verlag Berlin Heidelberg
About this chapter
Cite this chapter
Priese, L. (2015). Elementare Filter. In: Computer Vision. eXamen.press. Springer Vieweg, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-45129-8_6
Download citation
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-45129-8_6
Published:
Publisher Name: Springer Vieweg, Berlin, Heidelberg
Print ISBN: 978-3-662-45128-1
Online ISBN: 978-3-662-45129-8
eBook Packages: Computer Science and Engineering (German Language)