一、引言1、什么是图片平滑处理？图像平滑处理（Image Smoothing）是图像处理的一种常见技术，用于减少图像中的噪声和细节，从而产生更加模糊或平滑的图像。这个过程在图像处理中有各种应用，包括去噪、边缘检测前的预处理、纹理分析、模式识别等。图像平滑处理通过模糊图像中的亮度和颜色信息，从而减少噪声并使图像更具可处理性。2、以下是俩种图片平滑处理方法？1）高斯滤波（Gaussian Filter
我想学过图像处理的人没有人会不知道中值滤波的，最早的时候我是在冈萨雷斯的图像处理课本[1]中学到的，后来在看Sonka的书[2]的时候又看到了中值滤波的介绍，下面我试着结合课本所学和网上的资料自己整理一篇中值滤波的介绍。中值滤波器是一种统计排序滤波器，由Tukey于1971年在文献[3]中提出。所谓的统计排序滤波器是一种非线性的空间滤波器，它的响应基于图像滤波器包围的图像区域中像素的排序，然后用统
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2024-05-21 22:29:07
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主要是实现常见的空域滤波，这篇属于造轮子的实验我就简单的贴下代码。1、原图填充使用模板进行空域滤波需要对原图进行填充，这样才会让处理后的图片的大小和原图一样大。
首先要获取需要填充的大小，Length 是具体的一个方向比如横向，step是步长，空域滤波的时候默认长度为1，kernelSize是使用模板的长度或宽度。int getBordValue(int Length, int step, int
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2024-03-31 09:11:23
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中值滤波法是一种非线性平滑技术，将图像的每个像素用邻域 (以当前像素为中心的正方形区域)像素的中值代替 ，常用于消除图像中的椒盐噪声。 与低通滤波不同的是，中值滤波对脉冲噪声有良好的滤除作用，特别是在滤除噪声的同时，能够保护信号的边缘，使之不被模糊，但它会洗去均匀介质区域中的纹理。这些优良特
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2023-12-19 15:34:47
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百度百科解释中值平滑是指对每一个像元，在以其为中心的窗口内，取邻域像元的中间亮度值来代替该像元的亮度值，这种方法就是中值平滑，也称中值滤波。中值滤波在抑制噪声的同时，还能有效地保留图像的边缘信息。相对减小图像的模糊度。图像平滑:受传感器和大气等因素的影响，遥感图像上会出现某些亮度变化过大的区域，或出现一些亮点(也称噪声)。这种为了抑制噪声，使图像亮度趋于平缓的处理方法就是图像平滑。图像平滑实际上是
1.中值滤波
vtkImageHybridMedian2D实现了对二维图像的中值滤波。其实现原理是，采用一个5x5的模板，逐次将模板中心对应于图像的每个像素上，将模板图像覆盖的像素的中值作为当前像素的输出值。
1 #include <vtkAutoInit.h>
2 VTK_MODULE_INIT(vtkRenderingOpenGL);
3
4 #include &l
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2021-01-06 15:45:00
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原创
2023-11-07 11:18:45
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文章目录一、算术均值滤波器代码实现二、集合均值滤波器代码实现三、逆谐波均值滤波器代码实现四、中职滤波器代码实现五、最大值滤波器代码实现六、最小值滤波器代码实现七、中点滤波器代码实现八、修正后的阿尔法均值滤波器代码实现九、算术均值滤波器代码实现十、完整代码总结 一、算术均值滤波器均值滤波器可以归为低通滤波器，是一种线性滤波器，其输出为邻域模板内的像素的简单平均值，主要用于图像的模糊和降噪。均值滤波
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2024-04-01 20:29:21
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一、原理_中值滤波中值滤波的基本思想是将图像中每个像素的灰度值用其邻域内像素灰度的中值代替，它是一种非线性平滑滤波算法。 设加噪图像为 f(x,y) ，经中值滤波处理后的图像为g(x,y) ，则：式中，S是(x,y)像素点的邻域。本实验分别选用3×3、5×5、7×7的中值滤波窗口对图像进行处理。需要注意的是，当模板滑动到图像边缘时，模板的部分行或列就会处于图像之外，本实验可采用下面的任一种方法处理
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2024-03-21 16:05:37
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对于数字图像的去噪，前边我们讲了均值滤波算法与高斯滤波算法，此外很常见的还有中值滤波算法，这些滤波算法都属于空间滤波，即对于每一个像素点，都选取其周围矩形区域中的像素点来计算滤波值。最近在项目中要使用到中值滤波，发现如果调用Opencv的medianBlur函数来实现中值滤波，窗口为3*3或者5*5时耗时为几毫秒，当窗口达到7*7或者9*9以上，耗时将增加至几十毫秒，这很影响实时性，所以自己基于C
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2024-07-17 15:49:52
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1、算法介绍 中位值滤波算法的实现方法是采集N个周期的数据，去掉N个周期数据中的最大值和最小值，取剩下的数据的平均值。中位值滤波算法特别适用于会偶然出现异常值的系统。中位值滤波算法应用比较广泛，比如用于一些比赛的评分，经常是去掉一个最高分去掉一个最低分，将其他评分取平均值作为选手的最终得分。优点：相比于平均值滤波算法，中位值滤波算法能够有效滤除
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2024-02-04 08:33:19
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快速中值滤波算法 中值滤波算法： 在图像处理中，在进行如边缘检测这样的进一步处理之前，通常需要首先进行一定程度的降噪。中值滤波是一种非线性数字滤波器技术，经常用于去除图像或者其它信号中的噪声。这个设计思想就是检查输入信号中的采样并判断它是否代表了信号，使用奇数个采样组成的观察窗实现这项功能。观察窗口中的数值进行排序，位于观察窗中间的中值作为输出。然后，丢弃最早的值，取得新的采样，重复上
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2024-03-26 16:28:51
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1、什么是中值滤波？ 中值滤波是对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序，用其中值代替窗口中心象素的原来灰度值，它是一种非线性的图像平滑法，它对脉冲干扰级椒盐噪声的抑制效果好，在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊。中值滤波可以过滤尖峰脉冲。目的在于我们对于滤波后的数据更感兴趣。滤波后的数据保留的原图像的变化趋势，同时去除了尖峰脉冲对分析造成的影响。 以一维信号
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2024-03-08 18:06:50
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7.3.3 自适应滤波器自适应中值滤波器对于7.3.2节所讨论的中值滤波器，只要脉冲噪声的空间密度不大，性能还是可以的（根据经验需Pa和Pb小于0.2）。本节将证明，自适应中值滤波器可以处理更大概率的脉冲噪声。自适应中值滤波器的另一个优点是平滑非脉冲噪声时，试图保留细节，这是传统中值滤波器所做不到的。正如前面几节中所讨论的所有滤波器一样，自适应中值滤波器也工作于矩形窗口区域Sxy内。然
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2024-07-02 07:09:08
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1.算法功能简介 中值滤波是一种最常用的非线性平滑滤波器，它将窗口内的所有像素值按高低排序后，取中间值作为中心像素的新值。 中值滤波对噪声有良好的滤除作用，特别是在滤除噪声的同时，能够保护信号的边缘，使之不被模糊。 中值滤波对于随机噪声的抑制比均值滤波差一些，但对于脉冲噪声干扰的椒盐噪声，中值滤波是非常有效的。  
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2024-03-07 12:27:55
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中值滤波能够有效去除图像中的异常点，具有去除图像噪声的作用。传统中值滤波的算法一般都是在图像中建立窗口，然后对窗口内的所有像素值进行排序，选择排序后的中间值作为窗口中心像素滤波后的值。由于这个做法在每个像素点处都要建立窗口并排序，非常耗时，尤其是有大量的冗余计算。如下图：黄色区域+中间粉色区域是第一个像素为中心建立的滤波窗口，粉色区域+右边蓝色区域为同一行第二个像素为中心建立的滤波窗口。传统做法对
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2024-05-09 11:28:56
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目录前言：本篇学习内容：1.非线性滤波1.1 中值滤波1.2 双边滤波参考文献： 前言：笔者目前在校本科大二，有志于进行计算机视觉、计算机图形学方向的研究，准备系统性地、扎实的学习一遍OpenCV的内容，故记录学习笔记，同时，由于笔者同时学习数据结构、机器学习等知识，会尽量根据自己的理解，指出OpenCV的应用，并在加上自己理解的前提下进行叙述。 若有不当之处，希望各位批评、指正。本篇学习内容：
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2024-04-18 13:30:51
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对比度拉伸 为了生成有更高对比度的图片，将输入图像 (Input Image) 中低于L的灰度值，在输出图像 (Output Image) 中全部设为黑（灰度值为0）；将输入图像 (Input Image) 中高于H的灰度值，在输出图像 (Output Image) 中全部设为白（灰度值为255）；将输入
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2024-08-26 20:18:10
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[转]滤波和卷积什么叫滤波：用白话讲就是，一个电信号中有若干种成分，把其中一部分交流信号过滤掉就叫滤波。卷积和滤波的区别：在数字信号处理的理论中，卷给可以说是一种数学运算，而滤波是一种信号处理的方法。卷积就像加权乘法一样，你能说滤波和加权乘法是一样的吗，显然不行；但是滤波最终是由乘法来实现的。自适应滤波就是滤波所用的模板系数会根据图像不同位置自动调整。中值滤波(median filter)简单的说
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2024-05-07 17:11:32
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参考 进行个人附加修改
均值滤波和和中值滤波都可以起到平滑图像，滤去噪声的功能。均值滤波采用线性的方法，平均整个窗口范围内的像素值，均值滤波本身存在着固有的缺陷，即它不能很好地保护图像细节，在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分，从而使图像变得模糊，不能很好地去除噪声点。均值滤波对高斯噪声表现较好，对椒盐噪声表现较差。中值滤波采用非线性的方法，它在平滑脉冲噪声方面非常有效,同时它可以保护
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2024-03-20 10:14:49
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