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OpenCV图像增强秘籍:高通滤波与特效艺术

> 在数字图像处理领域,边缘是图像最富信息的区域。掌握高通滤波技术,你就能让图像中的隐藏细节"跃然纸上",甚至创造惊艳的艺术效果。

## 一、图像增强与高通滤波基础

 

### 1.1 图像增强的核心目标
图像增强不是简单的美化,而是通过技术手段**突出重要特征**,**抑制无关信息**,使图像更适合人眼观察或机器分析:
- **锐化边缘**:增强物体边界
- **突出细节**:显示纹理和细微结构
- **改善对比度**:使图像更清晰

### 1.2 频率域视角看图像
所有图像都可以看作不同频率的波组合:
- **低频分量**:平缓变化区域(如蓝天、皮肤)
- **高频分量**:快速变化区域(如边缘、纹理、噪声)

```mermaid
graph LR
    A[原始图像] --> B{频率分解}
    B --> C[低频分量-平滑区域]
    B --> D[高频分量-边缘细节]
    C --> E[

http://www.dtcms.com/a/270528.html

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