图像滤波指的是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，是图像处理中不可缺少的一项操作。根据空间滤波增强目的可分为：平滑滤波和锐化滤波；平滑滤波，能减弱或消除图像中的高频分量，但不影响低频分量，锐化滤波，能减弱或消除图像中的低频分量，但不影响高频分量。根据空间滤波的特点可分为：线性滤波和非线性滤波。下面是常用的一些滤波器及在opencv中对应的函数，分为线性滤波和非线性滤波 
上一篇文章介绍了空间滤波的线性和非线性滤波，这里给大家介绍形态学滤波，包括腐蚀与膨胀、开闭运算、形态学梯度和顶帽和黑帽。其中膨胀与腐蚀是的最基本的形态学操作，其余的运算都是基于腐蚀和膨胀的。 1. 膨胀（dilate）：将图像与核进行卷积，求局部最大值的操作，图像变亮。关于膨胀函数可以参考：http://docs.opencv.org/2.4/modules/imgproc/
# Python Hessian based Frangi filter
是一种非常常用的技术，这种技术能够把你想要研究的东西和不相关的东西给分离开来，比如我们经常用photoshop把照片的人取出来然后换个背景或者其他ps一下，这个就是图像分割，但是这个领域研究的都是自动图像分割技术，不需要人工去分。现在已经提出的自动图像分割方法有很多种，但是只能解决一部分的问题，有些图像还必须人工去分，所以挑战依旧存在，新的方法依旧不断被提出。出
1 简介针对眼底视网膜图像对比度低,受病变区域边界干扰,很难正确提取血管细节的问题提出了一种基于Frangi滤波器的视网膜血管分割的方法,仿真结果表明上述方法对细小血管的提取表现出良好的效果,具备很强的实用价值.2 部分代码function [Dxx,Dxy,Dyy] = Hessian2D(I,Sigma)
% This function Hessian2 Filte
原创
2022-09-05 15:19:37
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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 无线传感器信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机⛄ 内容介绍In this
原创
2022-10-17 22:34:22
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在近红外光条件下，所获取的静脉图像一般整体灰度偏低、对比度差、血管信息模糊，针对原始图像以上特征，本文提出一种基于方向可调滤波的图像增强方向，图像先经不同方向滤波处理，再经图像融合获得静脉图像高频信息，结合非线性反锐化方法，获取增强的近红外血管图像，该算法流程图如图 2。图 2 算法流程图1 方向可调滤波器Willian T.Free
原创
2022-09-18 00:05:47
353阅读
目录一、导入库二、读取图片并且转换成灰度图三、制造一些噪声点四、编写模板五、高斯滤波及相关的编写六、调用函数七、显示并保存图片八、完整代码就不讲它的实现原理了，这里有个我觉得还比较清晰的文章，Python里面是有相应的高斯滤波实现库的，但是由于我们的作业要求不能用，所以就自己来实现。一、导入库import cv2
import numpy as np
import math
import rand
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2023-09-18 04:05:41
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基本原理讲解：高斯模糊的算法 - 阮一峰的网络日志高斯核函数的编写：构建权重矩阵，采用高斯二维分布函数的形式进行处理。需要注意的是，这里我没有特判当sigma = 0的时候的情况。即是实现：1）权重矩阵的构建 根据公式： 计算矩阵内部结构，其中因为要进行归一化处理，e前方的系数会被约去，因此代码中不体现。2）矩阵元素归一化处理&nbs
Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV.3.4.1，开发环境为PyCharm双边滤波是综合考虑空间信息和色彩信息的滤波方式，在滤波过程中能够有效地保护图像内的边缘信息。7.5.1 基本原理 前述滤波方式基本都只考虑了空间的权重信息，这种情况计算起来比较方便，但是在边缘信息的处理上存在较大的问题。 例如，在下图中，图像左侧是黑色，右侧是白色，中间是很明显的边缘。在均值
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2023-09-03 11:03:32
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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def limit_filter(data, top=4):
'''
限幅滤波法（又称程序判断滤波法）
A、方法： 根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为top）每次检测到新值时判断：如果本次值与上次值之差<=top,则本次值有效
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2023-05-28 20:28:02
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目录1. 先人为的给图像加噪声2.滤波处理2.1 均值滤波2.2 高斯滤波2.3. 中值滤波 今天主要总结图像的几种 滤波方式,见下图 五种常见的图像滤波方式：线性滤波（方框滤波、均值滤波、高斯滤波）；非线性滤波（中值滤波、双边滤波）。 图片来源于：侵删1. 先人为的给图像加噪声#给图像加噪声
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.py
说明：假设从8位AD中读取数据（若是更高位的AD，可将数据类型定义为int）子程序为get_ad()一、限幅滤波法优点：能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰。缺点：无法抑制那种周期性的干扰，且平滑度差。/*
1、限幅滤波
A值可根据实际情况调整
value为有效值，new_value为当前采样值
滤波程序返回有效的实际值
*/
#define A 10
char value
char filte
1、均值滤波直接用元素全为1的核与图像卷积求均值得到中心像素的修改值。#blur平均值去噪，均值滤波
#简单的平均卷积操作
img=cv2.imread("noise.jpg")
blur = cv2.blur(img,(3,3))
cv2.imshow("original",img)
cv2.imshow("changed",blur)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAl
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2023-06-26 11:57:05
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#目的为记录在自己运行时存在的问题及解决方法，本文基于社区的Eastmount大佬的课程，通过学习，其中也增加了自己的考量和问题的解决。在图片中加入噪音 （1）其中50000代表了的噪声点个数，该数值越大，噪声点越多；采用了np模块中的random.randint，在（0，rows）范围内随机找一点设为x，在（0，cols）范围随便找点设为y，最后令（x，y）坐标的像素点在三个通道上值
通过python的scipy接口，对一维数组实现：低通滤波、高通滤波、带通滤波、带阻滤波功能# coding:utf-8
import pandas as pd
import numpy as np
import os
from scipy import signal
import matplotlib.pyplot as plt
"""
参数说明：
1.函数 scipy.signal.filt
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2023-08-18 14:53:02
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高通滤波器是一种可以通过去除图像低频信息来增强高频信息的滤波器。在图像处理中，高通滤波器常常用于去除模糊或平滑效果，以及增强边缘或细节。在本篇回答中，我们将使用Python和OpenCV实现高通滤波器。Step 1：加载图像并进行傅立叶变换首先，我们需要加载图像并将其转换为灰度图像。然后，我们使用numpy的fft2函数进行二维傅立叶变换，并使用numpy的fftshift函数将频谱中心移到图像
目录savgol_filter简介savgol_filter原理参数window_length对平滑的效果参数polyorder的平滑效果 savgol_filter简介Savitzky-Golay滤波器最初由Savitzky和Golay于1964年提出，是光谱预处理中常用滤波方法，它的核心思想是对一定长度窗口内的数据点进行k阶多项式拟合，从而得到拟合后的结果。对它进行离散化处理后后，Ｓ-Ｇ 滤
好久没写博客了，总结一下过年之后一直在做的一个事情。其实很简单，就是一个图片上面文字的提取工作。其实这个总结相当于对于一些常用的Opencv -python的总结吧。好了，here we go !!!1.滤波平滑均值滤波（不过这个用的有点少……）原理很简单，就是……平均……好吧，这个所有图像处理的课都会提到。而且，超级简单，我就不废话了。dst =cv2.blur(img, (5,5))盒式滤波
