少有人走的路勇哥注：
图片过滤器是一切缺陷检测、边缘提取、图片分割前处理、分类器应用等等的基础。有很重要的研究意义。
因此勇哥会写成一个系列贴子以和大家一起分享。
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highpass_image 从图像中提取高频分量。
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描述
highpass_image 通过使用具有以下矩阵的线性滤波器（在7x5矩阵的情况下），提取图像中的高频分量：
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 -35 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1这对应于应用平均算子（mean_image），然后减去原始灰度值。将128的值添加到结果中，即128出现零交叉。
该滤波器强调高频成分（边缘和拐角）。截止频率取决于滤波器矩阵的大小（高x宽）：矩阵越大，截止频率越小。
在图像边界处，像素的灰度值被镜像。如果发生上溢或下溢，则灰度值将被裁剪（分别为255和0）。
注意
如果为或传递了偶数值，则运算符将改用下一个较大的奇数值。因此，滤波器掩膜中心总是唯一地确定。 HeightWidth
highpass_image可以在OpenCL设备上执行。与 mean_image和sub_image适用相同的限制。
请注意，如果使用reduced_domain的图像作为输入，则过滤器运算符可能会返回意外结果。请参考过滤器一章。
举个栗子：
read_image (Image, 'particle') highpass_image (Image, Highpass, 21, 21) threshold (Highpass, Region, 132, 255) opening_circle (Region, RegionOpening, 1.5) dev_display (Image) dev_display (RegionOpening)
highpass_image (Image, Highpass, 21, 21)
highpass_image (Image, Highpass, 5, 5)
再举个栗子：
read_image (Image, ImageFiles[14]) shock_filter(Image, SharpenedImage, 0.5, 10, 'canny', 0.8)//p2 bilateral_filter(SharpenedImage, SharpenedImage, ImageBilateral, 9, 20, [], []) scale_image_max(ImageBilateral, ImageScaleMax) emphasize(ImageScaleMax, ImageEmphasize, Width, Height, 1) highpass_image(ImageEmphasize, Highpass, 3, 3)
源图：
（图1）
运行至算子emphasize的效果。
（图2）
highpass_image(ImageEmphasize, Highpass, 3, 3)
通过了图2的高频部分，抵制了低频部分，得到了我们需要的齿边缘。
（图3）
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作者：hackpig
来源：www.skcircle.com
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