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一、实验室名称：立人楼B105 0
二、实验项目名称：图像过滤和混合图像 0
三、实验原理： 0
四、实验目的： 0
五、实验内容： 1
六、实验器材（环境配置）： 1
七、实验步骤及操作： 1
1. 利用滤波函数操作图像 1
2. 生成高低通分量滤除图片，图像融合 2
3. 主函数 2
八、实验数据及结果分析： 3
九、结论： 4
十、总结及心得体会： 4
十一、对本实验过程及方法、手段的改进建议： 4
报告评分： 4
指导教师签字： 4
一、实验室名称：立人楼B105
二、实验项目名称：图像过滤和混合图像
三、实验原理：
这项任务的目标是编写一个图像过滤功能，并使用它来创建混合图像，使用Oliva，Torralba和Schyns 的SIGGRAPH 2006 论文的简化版本。 混合图像是静态图像，其在解释中随观看距离而变化。基本思想是高频率在可用时倾向于支配感知，但是，在远处，只能看到信号的低频（平滑）部分。通过将一个图像的高频部分与另一个图像的低频部分混合，您可以获得混合图像，从而在不同距离处产生不同的解释。
四、实验目的：
对不同图像分别进行高通和低通滤波，融合图片
五、实验内容：
图像过滤。图像过滤（或卷积）是一种基本的图像处理工具。您将编写自己的函数以从头开始实现图像过滤。更具体地说，您将实现 在OpenCV库中my_imfilter()模仿该filter2D函数。如上所述student.py，您的过滤算法必须
（1）支持灰度和彩色图像
（2）支持任意形状的滤镜，只要两个尺寸都是奇数（例如7x9滤镜但不是4x5滤镜）
（3）用零填充输入图像或反射图像内容和
（4）返回与输入图像具有相同分辨率的滤波图像。
混合图像。混合图像是一个图像的低通滤波版本和第二图像的高通滤波版本的总和。有一个自由参数，其可被调谐为每个图像对，其控制多少高频到从所述第一图像和多少低频到所述第二图像中离开除去。这被称为“截止频率”。在论文中，建议使用两个截止频率（每个图像调整一个），你也可以自由尝试。在起始码中，通过改变用于构造混合图像的Gausian滤波器的标准偏差来控制截止频率。您将create_hybrid_image()根据入门代码实现student.py。你的功能会打电话my_imfilter() 创建低频和高频图像，然后将它们组合成混合图像。
六、实验器材（环境配置）：
    Windows：
CPU: Intel® Core™ i7-6700HQ CPU @ 2.60GHz
Cache: L1:256KB
L2:1.0MB,
L3:6.0MB
开发环境：python 3.6