滤波1. 卷积滤波filter2D(src, ddepth, kernel, dst[, anchor[, delta[, borderType]]])ddepth是卷积之后图片的位深，即卷积之后图片的数据类型，一般设为-1，表示和原图类型一致；kernel是卷积核大小，用元组或ndarray表示，要求数据类型必须是float(np.float32)anchor锚点，即卷积核的中心点，可选参数，默
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2024-09-22 13:25:52
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消除图像的噪声成分叫作图像的平滑化或滤波操作。信号或图像的能量大部分集中在幅度谱的低频和中频段，而在较高频段，感兴趣的信息经常被噪声淹没。因此一个能降低高频成分幅度的滤波器就能够减弱噪声的影响。 图像滤波的目的有两个:一是抽出对象的特征作为图像识别的特征模式;另一个是为适应图像处理的要求，消除图像数字化时所混入的噪声。图像滤波的要求:一是不能损坏图像的轮廓及边缘等重要信息;二是使图像清晰视觉效果好
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2024-04-21 17:53:33
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目录引言均值滤波器高斯滤波器双边滤波器引言 在图像处理中，对于平滑噪声可以分别在空域和频域中进行处理，在这里主要介绍下空域内一些比较常见的滤波处理并相互比较。 均值滤波器 均值滤波器是图像处理中比较常见的一种平滑噪声的滤波器，其主要原理是利用某像素和周围像素相加再取平均值用以替换该像
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2024-03-27 11:21:53
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文章目录一、实验要求二、设计实现三、实验效果图 一、实验要求读入一张图片。为该图片添加椒盐噪声。为含椒盐噪声的图片设计3×3、5×5、7×7三种模板的算术均值滤波器对其进行滤波。为含椒盐噪声的图片设计3×3、5×5、7×7三种模板的中值滤波器对其进行滤波。在同一个窗口中，显示原图、含噪图像、三种不同模板的算术均值滤波的效果图、三种不同模板的中值滤波的效果图，共8幅图。为每幅图片配上合适的标题。二
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2024-04-04 19:10:55
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1.图像去噪的前言 上一篇博文中，我对噪声的类型进行了介绍，也使用的Matlab对各种噪声进行了实现。旧话重提，一幅图像，甚至是一个信号的老化，能够使用下面模型来表示。能够使用下面算式来表示这里，因为退化函数的作用，使得原图像产生退化(比方，运动模糊)，然后在加上一个加性噪声项。 本博文，主要对去除加性噪声的线性滤波器的性能进行了比
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2024-05-07 16:26:23
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图像噪声，通常指图像中除了成像物体之外的其它信息，比如斑点和颗粒，这些额外的错误信息干扰了成像物体的显示，影响成像质量，所以往往需要通过图像滤波（也称为图像去噪）来消除这些噪点。常见的图像滤波算法有均值滤波、高斯滤波、中值滤波、双边滤波、非局部均值滤波，以及近几年火热的基于深度学习的图像滤波等。本章节将详细讲解均值滤波算法的原理，以及C++实现和优化。首先膜拜一下那些写Opencv代码的大佬们，他
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2024-03-28 21:45:07
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从统计学的观点来看，凡是统计特征不随时间变化的噪声称为平稳噪声，而统计特征随时间变化的噪声称为非平稳噪声。幅值基本相同，但是噪声出现的位置是随机的，称为椒盐噪声；如果噪声的幅值是随机的，根据幅值大小的分布，有高斯型和瑞利型两种，分别称为高斯噪声和瑞利噪声。由于去除噪声处理的原理和方法很多，这里只给出了简单的描述和我自己已实现的几种方法的java源代码。常见的去噪处理有均值滤波，中值滤波，灰度最小方
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2024-03-21 17:02:02
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本文是一篇基于python+pyqt的图像处理项目与设计。主要利用多种算法和pyqt桌面设计实现图像去噪。将带有噪声的不清晰图片进行清晰化，去噪。在空域图像处理中，常用的去噪方法：均值滤波、中值滤波、高斯滤波、双边滤波。（对于正在写python，图像处理等设计和论文的人有很大的借鉴作用）
原创
2021-06-07 17:54:53
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一.均值滤波
图片中一个方块区域（一般为3*3）内，中心点的像素为全部点像素值的平均值。均值滤波就是对于整张图片进行以上操作。
我们可以看下图的矩阵进行理解
缺陷：均值滤波本身存在着固
原创
2021-07-09 15:46:10
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? 内容介绍图像去噪是图像处理领域中的一个重要课题，其目的是去除图像中的噪声，恢复原始图像的细节信息。非局部均值滤波 (Non-Local Means, NLM) 是一种基于图像块相似性的去噪算法，它利用图像中具有相似纹理的区域来抑制噪声。本文将详细介绍非局部均值滤波的原理、实现步骤以及在实际应用中的优势和局限性，并提供相应的 MATLAB 代码示例。1. 概述图像噪声是图像采集、传输和存储过程中
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2024-10-10 14:18:07
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一、中值滤波理论 中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值. 中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近真实值，从而消除孤立的噪声点。 二、MATLAB实现clc; %清除命令窗口的内
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2024-03-17 10:09:29
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把之前图像处理的文章加上原创标识，重新发表一遍。在实时图像采集中，不可避免的会引入噪声，尤其是干扰噪声和椒盐噪声，噪声的存在严重影响边缘检测的效果，中值滤波是一种基于排序统计理论的非线性平滑计数，能有效平滑噪声，且能有效保护图像的边缘信息，所以被广泛用于数字图像处理的边缘提取，其基本原理是把数字图像或数字序列中的一点的值用该点邻域内所有点的中值来代替。中值滤波对脉冲噪声有良好的滤除作用，特别是在滤
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2024-04-25 14:55:33
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Non-Local Means算法原理： Non-Local Means顾名思义，这是一种非局部平均算法。何为局部平均滤波算法呢？那是在一个目标像素周围区域平滑取均值的方法，所以非局部均值滤波就意味着它使用图像中的所有像素，这些像素根据某种相似度进行加权平均。滤波后图像清晰度高，而且不丢失细节。 非局部均值滤波由Baudes提出，其出发点应该是借鉴了越多幅图像加权的效果越好的现象，那么在同一幅图像
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2024-06-05 17:05:38
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@TOI=imread(‘E:\m\timg.jpg’);/输入图像/ I=rgb2gray(I);/图像转化为二值图/ W=fspecial(‘average’);/均值滤波器/ J=imfilter(I,W);/用滤波锐化/ subplot(2,1,1);/两行一列第一幅/ imshow(I);/输出图像I/ title(‘原始图’); subplot(2,1,2); imshow(J); t
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2024-05-24 19:20:22
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &
原创
2023-07-06 15:41:34
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项目场景：一般传感器会有极端噪点出现，比如热传感器，LCD光感器等。 这些噪点应该选用什么降噪最合适呢？基本原理：图像的中值滤波是一种非线性图像处理方法,是统计排序滤波器的一种典型应用。与之前介绍的均值处理的思想有所不同，中值滤波是通过对邻域内像素按灰度排序的结果决定中心像素的灰度。具体的操作过程如下：用一个奇数点的移动窗口，将窗口中心点的值用窗口内各点的中值代替。假设窗口内有5个点，其值为1,2
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2024-04-04 20:33:13
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首先我们看一下图像滤波的概念。图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。下图左边是原图右边是噪声图：消除图像中的噪声成分叫作图像的平滑化或滤波操作。信号或图像的能量大部分集中在幅度谱的低频和中频段是很常见的，而在较高频段，感兴趣的信息经常被噪声淹没。因此一个能降低高频成分幅度的滤
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2024-05-27 13:22:47
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基于MATLAB的带噪图像的高斯滤波摘要：图像常常被强度随机信号（也称为噪声）所污染．一些常见的噪声有椒盐（Salt & Pepper）噪声、脉冲噪声、高斯噪声等．椒盐噪声含有随机出现的黑白强度值．而脉冲噪声则只含有随机的白强度值（正脉冲噪声）或黑强度值（负脉冲噪声）．与前两者不同，高斯噪声含有强度服从高斯或正态分布的噪声．研究滤波就是为了消除噪声干扰。图像滤波总体上讲包括空域滤波和频域滤
一、简介
1 NLM滤波原理2 Pixelwise Implementation3 Patchwise Implementation
function [output]=NLmeans(input,t,f,h)
% 输入: 待平滑的图像
% t: 搜索窗口半径
% f: 相似性窗口半径
% h: 平滑参数
% NLmeans(ima,5,2,sigma);
%
原创
2021-07-09 15:53:47
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均值滤波所谓均值滤波也叫邻域平均法，实际上就是用几个领域像素灰度均值替代原图像中的每个像素值。均值滤波的方法是，对待处理的当前像素，选择一个模板，该模板为其近邻的若干像素组成，用模板中像素的均值来替代原像素的方法。如表2-1所示：表2-1 模版示意图f(x−1,y−1)f(x−1,y)f(x−1,y+1)f(x,y−1)f(x,y)f(x,y+1)f(x+1,y−1)f(x+1,y)f(x+1,y
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2024-08-21 12:22:28
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