Маски фильтров. 
Цифровая обработка изображений

Усредняющий фильтр 'average'.

Усредняющий фильтр относится к классу фильтров низких частот. Он может использоваться для уменьшения влияния шума на изображение, однако его применение приводит к размытию изображения и ухудшению его четкости. Каждый элемент маски такого фильтра равен.

1/(m*n).

где m и n — размеры маски (число строк и столбцов).

Фильтр Гаусса 'gaussian'.

Это также фильтр нижних частот, но, по сравнению с усредняющим фильт ром, он меньше размывает изображения. Центральный элемент маски такого фильтра имеет максимальное значение, что соответствует пику распределения Гаусса. Последнее описывается выражением.

определяющим двумерное распределение Гаусса. В нем m и n — размеры маски, а — среднеквадратичное отклонение распределения.

Фильтр Лапласа 'laplacian'.

Фильтр Лапласа — это фильтр высоких частот. Он может использоваться дли выделения границ (перепадов) изображений по всем направлениям. Маска фильтра задается в виде:

где, а — параметр, выбираемый в пределах от 0 до 1. Фильтр Лапласа-Гаусса — 'log'. Этот комбинированный фильтр высоких частот (последовательно включенные фильтры Лапласа и Гаусса) способен выделять более резкие переходы изображения, чем фильтр Лапласа. Маска фильтра определяется выражением:

где М и N — размеры маски, а — среднеквадратичное отклонение. Формула для h_g(r, c) уже приводилась.

Фильтр Собеля 'sobel'.

Фильтр Собеля служит для выделения горизонтальных границ объектов изображения с помощью маски, задаваемой выражением:

Для выделения вертикальных границ этим фильтром достаточно транспонировать маску h.

Фильтр Превитта 'prewitt'.

Этот фильтр также используется для выделения горизонтальных границ изображений с помощью маски:

Для выделения вертикальных границ изображения также можно транспортировать маску этого фильтра h.

Фильтр повышения резкости 'unsharp'.

Этот фильтр, повышающий резкость изображения, имеет маску, определяемую следующим выражением:

.

где параметр, а выбирается в пределах от 0 до 1.