Image processing 什么'；这是标准化卷积滤波器的正确方法吗？

我按照指示去做。但我的结果并不正确。我正在使用这个内核：

-1 -1 -1
-1  8 -1
-1 -1 -1

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这意味着给定卷积的和将在-8和8之间，假设我已经规范化了输入（0-255->0-1）。然后我做卷积。然后我发现我的值在最小值和最大值之间的百分比。例如，对于这个内核，我的最小值是-8，最大值是8。因此，如果值为0，则为50%，即255*.5=127.5。但这显然是不对的，它给出的图像大多是灰色的。不是灰色的部分仍然是单色的，即使我在每个通道上分别运行内核

static int EvaluateKernelAtPoint（位图、矩阵核、int x、int y、函数视密度）
{
双和=0；
for（int a=0；a

没有正确的方法进行规范化，因为范围取决于内容

在良好的RGB图像中，如果动态范围得到很好的调整，则值的范围通常为[0255]

但是这种拉普拉斯滤波器的输出，可以看作原始图像和平滑图像之间的差异，通常具有更小的振幅。但这取决于局部变化：已经平滑的图像将不会给出响应，而噪声（尤其是椒盐）会产生巨大的值

您还需要决定如何处理负值：移位使零显示为中灰色，钳制为零或取绝对值

选择最小-最大范围并将其映射到0-255是一个选项，但会导致“浮动”零和不受控制的增益。我更愿意为一组相同来源的图像设置一个恒定增益

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最后但并非最不重要的一点是，直方图均衡化是另一种选择。

这些极端情况极不可能出现。您确实希望将0设置为127或128，然后您可以选择一个缩放比例，使您的图像看起来很好。一种方法是在输出图像中找到最小值和最大值。“不是灰色的部分仍然是单色的”：不要期望拉普拉斯输出显示有意义的颜色。另外，不建议对三个通道应用不同的增益系数，因为这会引入偏差。好吧，我将尝试修改这些值。不过，它现在被搁置了。快速提问，我感到困惑的原因是，我用-1-1-1-18-1-1-1-1-1卷积滤波器将我的图像与浏览器中的图像进行比较。猜猜浏览器可能在这里做什么？是的，我觉得不错。我就是想不出怎么用我自己的代码来做。如果我遵循mozilla上的步骤（指向w3c规范，我只阅读了其中的几个部分），我不会得到相同的结果。我认为我问题中的代码是对伪代码的忠实解释（偏差为0，除数为1，所以我把它们排除在这个问题之外）。这就是为什么我对结果不匹配感到困惑。@Cogito-ergocogiosum:你在向谁讲话？@Cogito-ergocogiosum:你在问“你的问题解决了吗？”。我没有问题，我的回答解释了选项是什么。这令人困惑。

    static int EvaluateKernelAtPoint(Bitmap bitmap, Matrix<double> kernel, int x, int y, Func<int, int, int> onGetIntensity)
    {
        double sum = 0;
        for (int a = 0; a < kernel.ColumnCount; a++)
        {
            for (int b = 0; b < kernel.RowCount; b++)
            {
                var xn = x + a - 1;
                var yn = y + b - 1;

                var intensity = (double)onGetIntensity(xn, yn); // returns R,G, or B color channel at that pixel
                intensity /= 255; // intensity is 0-1
                sum += intensity * kernel.At(a, b);
            }
        }

        var result = (sum - (-8d)) / (8d - (-8d)); // find the % between the min and max of -8 and 8
        result *= 255; // bring it back to 0-255
    }