基于KITTI数据集的无人驾驶感知与传感器融合实现—（5）—高斯滤波_基于ketti数据集的融合

学习前言

  之前弄了蛮多图像预处理的操作，但是在进行梯度和颜色域分离这种操作之前呢，我们加个滤波器，可以有效的去除一些烦人的噪声。老样子，我还是把原作者的项目连接放上面啦~ 连接.

一、高斯滤波

  在图像处理中，滤波器比较常见的有均值滤波、中值滤波和高斯滤波。

• 均值滤波
    图像处理中最常用的手段，简单的说就是取这个卷积核里面的平均值作为图像的值嘛。从频率域观点来看均值滤波是一种低通滤波器，高频信号将会去掉，因此可以帮助消除图像尖锐噪声，实现图像平滑，模糊等功能。
    特点：易收到噪声的干扰，不能完全消除噪声，只能相对减弱噪声。
• 中值滤波
    也是消除图像噪声最常见的手段之一，特别是消除椒盐噪声，中值滤波的效果要比均值滤波更好。中值滤波是跟均值滤波唯一不同是，不是用均值来替换中心每个像素，而是将周围像素和中心像素排序以后，取中值。
    特点：对噪声不是那么敏感，能够较好的消除椒盐噪声，但是容易导致图像的不连续性。
• 高斯滤波
    离散化窗口划船卷积时主要利用的是高斯核，高斯核的大小为奇数，因为高斯卷积会在其覆盖区域的中心输出结果。
  
    高斯模板是通过高斯函数计算出来的，公式如下：
    说得简单点，高斯滤波器的核就是符合高斯分布的一个中间值最大，然后往外值越来越小的一个卷积核。
  
    特点：对图像进行平滑的同时，同时能够更多的保留图像的总体灰度分布特征。 正因为高斯滤波可以保留图像的总体特征所以才采用的高斯滤波器。

二、API介绍

  dst = GaussianBlur(src, ksize, sigmaX[, dst[, sigmaY[, borderType]]])

    API功能：使用高斯滤镜模糊图像。该函数将源图像与指定的高斯内核进行卷积。

    参数：
      src： 输入图像；图像可以具有任意数量的通道，这些通道可以独立处理，但深度应为CV_8U，CV_16U，CV_16S，CV_32F或CV_64F。
      ksize： (ksize.width, ksize.height) 高斯核大小。ksize.width和ksize.height可以不同，但​​是它们都必须为正数和奇数。或者，它们可以为零，然后根据sigma计算得出。
      sigmaX： X方向上的高斯核标准偏差。
      sigmaY： Y方向上的高斯核标准差；如果sigmaY为零，则将其设置为等于sigmaX；如果两个sigmas为零，则分别从ksize.width和ksize.height计算得出；为了完全控制结果，而不考虑将来可能对所有这些语义的修改，建议指定所有ksize，sigmaX和sigmaY。
      borderType：像素外推方法。
    返回：
      dst： 高斯滤波后的输出图像。

三、代码&效果

  代码先将原图进行不同参数的高斯滤波器进行滤波然后对比，在对已经滤波了的每一张图片进行Sobel算子的梯度运算后再对比一下。

import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
import pickle

# 读入图片
image = mpimg.imread('test_image/test4.jpg')


# 定义Sobel函数，因为做边缘检测时只考虑梯度的大小，所以对返回结果做绝对值处理
def sobel(img, orient='x', sobel_kernel=3, sobel_thresh=(30, 100)):
    # 转换为单通道灰度图，像素值做归一化
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGBA2GRAY)
    # 按方向进行梯度计算
    if orient == 'x':
        sobel = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=sobel_kernel)
    if orient == 'y':
        sobel = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=sobel_kernel)
    abs_sobel = np.absolute(sobel)

    # 转换到 8-bit (0 - 255) 并转换为type = np.uint8
    scaled_sobel = (abs_sobel / (np.max(abs_sobel) / 255)).astype(np.uint8)

    # 根据梯度阈值，创建一个二进制掩膜
    binary_output = np.zeros_like(scaled_sobel)

    # 将原图中高于阈值的像素点在掩膜中的对应位置置为1
    binary_output[(scaled_sobel >= sobel_thresh[0]) & (scaled_sobel <= sobel_thresh[1])] = 1

    return binary_output


# 不同kernel size和标准差参数，对比差异
Blur_1 = cv2.GaussianBlur(image, ksize=(9, 9), sigmaX=0.5)  # sigmaX： x方向的标准差
Blur_2 = cv2.GaussianBlur(image, ksize=(9, 9), sigmaX=2.0)
Blur_3 = cv2.GaussianBlur(image, ksize=(9, 9), sigmaX=5.0)
Blur_4 = cv2.GaussianBlur(image, ksize=(21, 21), sigmaX=5.0)

# 高斯滤波后再进行sobel效果
sobel_origin = sobel(image)
sobel_1 = sobel(Blur_1)
sobel_2 = sobel(Blur_2)
sobel_3 = sobel(Blur_3)
sobel_4 = sobel(Blur_4)

# 可视化结果
f, (ax1, ax2, ax3, ax4, ax5) = plt.subplots(5, 2, figsize=(24, 24))
f.tight_layout()

ax1[0].imshow(image)
ax1[0].set_title('Original Image', fontsize=15)
ax1[1].imshow(sobel_origin, cmap='gray')
ax1[1].set_title('Sobel Original', fontsize=15)

ax2[0].imshow(Blur_1)
ax2[0].set_title('GaussianBlur with ksize=(9,9) sigmaX=0.5', fontsize=15)
ax2[1].imshow(sobel_1, cmap='gray')
ax2[1].set_title('Sobel with ksize=(9,9) sigmaX=0.5', fontsize=15)

ax3[0].imshow(Blur_2)
ax3[0].set_title('GaussianBlur with ksize=(9,9) sigmaX=2.0', fontsize=15)
ax3[1].imshow(sobel_2, cmap='gray')
ax3[1].set_title('Sobel with ksize=(9,9) sigmaX=2.0', fontsize=15)

ax4[0].imshow(Blur_3)
ax4[0].set_title('GaussianBlur with ksize=(9,9) sigmaX=5.0', fontsize=15)
ax4[1].imshow(sobel_3, cmap='gray')
ax4[1].set_title('Sobel with ksize=(9,9) sigmaX=5.0', fontsize=15)

ax5[0].imshow(Blur_4)
ax5[0].set_title('GaussianBlur with ksize=(21,21) sigmaX=5.0', fontsize=15)
ax5[1].imshow(sobel_4, cmap='gray')
ax5[1].set_title('Sobel with ksize=(21,21) sigmaX=5.0', fontsize=15)

plt.subplots_adjust(left=0., right=1., top=0.9, wspace = 0., bottom=0.1, hspace=0.6)
plt.show()

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四、结论

  可以看到，高斯滤波标准差sigma越大意味着分布越宽，图片进过处理后也越模糊，再进行梯度计算后可以过滤掉更多无关特征，留下比较明显的特征（比如说车道线）。另外，如果增加卷积核，同样可以起到在更大范围内模糊并降噪的效果。