Filtro de Imagem

Filtro Passa Baixa
A maior força de uma imagem quase sempre está concentrada nas componentes de baixa frequência. Consequentemente, as componentes de alta frequência representam porca força de imagem. Os detalhes da imagem é o que gera as altas frequências. Detalhes da imagem são, por exemplo, bordas, lados e outras transições abruptas de nível de cinza. Portanto, utilizando um filtro passa baixa obtém-se uma imagem menos nítida, “blurred” ou suavizada, ou seja, ocorre uma perda de detalhes que são os componentes de altas frequências.

1 – Imagem Original 2 – Imagem com Filtro

Filtro Passa Alta

Pode-se entender a filtragem passa alta como uma operação contrária à filtragem passa baixa. Na filtragem passa altos, os componentes de alta frequência da transformada de Fourier não são alterados, enquanto os de baixa frequência são removidos. Isto faz com que os detalhes finos da imagem sejam enfatizados.

1 – Imagem Original 2 – Imagem com Filtro

O filtro gaussiano

O filtro gaussiano também é muito utilizado para suavização de imagens, com a diferença de não preservar as arestas uma vez que não considera a diferença das intensidades. Ele possui dois parâmetros, a dimensão da janela e um valor para o desvio padrão máximo sigma. Seu comportamento é similar ao filtro passa-baixa, isto é, suavização de imagens. O quanto a imagem será suavizada está relacionado ao desvio padrão sigma, isto é, quanto maior o sigma, mais a imagem é suavizada, não dependendo muito do parâmetro referente a dimensão da janela. Quanto maior o sigma, maior o número de pixels cujo valor é diferente de zero, o que leva os pixels vizinhos a terem maior influência em cada ponto, realizando uma suavização maior na imagem.

1 – Imagem Original 2 – Imagem