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图像滤波通过改变像素值实现图像增强和信息提取，核心原理是利用像素间的空间相关性。低通滤波（如均值滤波）通过平均像素值去除噪点，但会使图像变模糊；高通滤波（如Sobel算子）通过检测像素差异提取轮廓

本文介绍了图像边缘检测的基本原理与方法。边缘定义为图像强度函数变化迅速的区域，表现为阶跃型或屋顶型变化。边缘检测通过计算图像导数实现，一阶导数极值点和二阶导数过零点分别对应边缘位置。

本文探讨了图像缩放中的下采样与上采样技术。下采样时，朴素方法（直接丢弃行列）会导致走样问题，解决方案是采用高斯预滤波（低通滤波）以降低高频信号，满足奈奎斯特采样定理。

本文探讨了计算机视觉中局部特征检测的核心问题及其应用。重点介绍了Harris角点检测器的数学原理，通过分析二阶矩矩阵H的特征值实现角点分类，并提出基于R评分的角点检测方法。文章还对比了简单窗口与高斯加