image-processing - 过滤后如何处理负像素值？

Question

我有一个 8 位图像，我想用一个矩阵对其进行过滤以进行边缘检测。我的内核矩阵是

0  1  0
1 -4  1
0  1  0

对于某些指数，它给了我一个负值。我应该对他们做什么？

Answer 1

你的内核是一个拉普拉斯过滤器。将其应用于图像会产生拉普拉斯算子的有限差分逼近。 The Laplace operator is not an edge detector by itself .

但是您可以将其用作边缘检测器的构建 block :您需要检测零交叉以找到边缘(这是 Marr-Hildreth edge detector )。要找到零交叉，您需要有负值。

您还可以使用拉普拉斯过滤图像来锐化图像。如果你从原始图像中减去它，结果将是一个边缘更清晰、感觉更清晰的图像。为此，负值也很重要。

对于这两个应用程序，如另一个答案中所建议的那样，钳制操作的结果是错误的。该钳位将所有负值设置为 0。这意味着不再需要找到零交叉，因此您无法找到边缘，并且对于锐化，这意味着每个边缘的一侧不会被锐化。

因此，对拉普拉斯过滤器的结果最好的办法是保持原样。使用带符号的 16 位整数类型来存储结果(我实际上更喜欢使用浮点类型，它可以简化很多事情)。

另一方面，如果要将拉普拉斯过滤器的结果显示到屏幕上，则必须对像素值做一些有意义的事情。在这种情况下，常见的是为每个像素添加 128。这会将零转换为中灰色值，将负值显示为更暗，将正值显示为更亮。加上 128 后，255 以上和 0 以下的值可以被剪掉。如果要避免剪切，还可以进一步拉伸(stretch)值，例如 laplace / 2 + 128 .