MATLAB中进行软件滤波仿真我身边有些朋友说现在在学校学习什么拉氏变换，Z变换，傅立叶变换没有用，传递函数没有用，差分方程没有用，只是纸上谈兵，我这里先就传递函数和拉氏变换和差分方程介绍几点不自量力的看法，我们学习拉氏变换主要是为了从脱离时域，因为时域分析有它的难度指数，我们从时域映射到S域，目的只有一个，那就是简化计算，正如我们在时域要计算卷积过来，卷积过去，我们把它映射到S域过后，就是乘积过
Ⅰ图像的增强经图像信息输入系统获取的源图像中通常都含有各种各样的噪声与畸变,会大大影响图像的质量。噪声的本意是对外界干扰的总称,何谓图像的噪声呢?例如,由于电视天线状况不佳导致图像接收不好,可以称为图像劣化。这又可分为两类,其一是收视的图像的本身出现扭曲、歪斜或者模糊不清等劣化情况。其二是在图像上面出现各种形式的干扰斑点、条纹等,后一种干扰称为图像的噪声。因此,在对图像进行分析之前,必须先对图像质
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2024-07-26 14:36:52
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一、限幅滤波法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A）每次检测到新值时判断：如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值B、优点：能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰C、缺点：无法抑制那种周期性的干扰平滑度差二、中位值滤波法A、方法：连续采样N次（N取奇数）把N次采样值按大小排列取中间值为本次有效
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2024-07-28 11:08:40
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滤波器的原理就是对一个领域（一块较小的区域），对该邻域包围的图像像素执行预定义操作，滤波产生一个新的像素，且坐标为邻域中心的坐标。滤波器的中心访问图像中每一个像素的位置，就产生了处理过的图像也就是滤波图像。简言之，选定要作用于目标位置的像素点（领域），按照一定的运算操作，把通过这些像素点得到的新的像素值赋给目标位置。 可见滤波器是由两部分组成：领域，和领域下的需要执行的预定义操作。如果这个操作是
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2024-10-08 02:11:40
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中值滤波器使用了快速3x3中值滤波器 数据类型16U摘要我们以下将使用1. SIMD: SSE, AVX2. multiThread: openmp, std::thread3. SIMD + multiThread: AVX + openmp4. data: 分行并行加速，分块儿并行加速这里先把文末的总结写出来总结：1.1 快速3X3中值滤波本身的计算是元
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2024-08-13 17:16:28
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图像处理之空间滤波二: 平滑滤波器
平滑滤波器 平滑滤波器用于模糊处理和降低噪声. 常应用于预处理任务中, 例如在大目标提取之前去除图像中的一些琐碎细节, 以及桥接直线或曲线的缝隙, 通过线性滤波和非线性滤波模糊处理, 可以降低噪声.平滑线性滤波器 平滑线性滤波器的输出是包含滤波器模板邻域内的像素的简单平均值, 这些滤波器也被成为均值滤波器. 平滑滤波器的基本概念非常直观, 它使用滤波
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2024-09-24 14:16:58
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本文主要包括以下内容 中值滤波及其改进算法图像锐化， 包括梯度算子、拉普拉斯算子、高提升滤波和高斯-拉普拉斯变换本章的典型囊例分析 对椒盐噪声的平滑效果比较Laplacian与LoG算子的锐化效果比较中值滤波中值滤波本质上是一种统计排序滤波器． 对于原图像中某点（i,j)， 中值滤波以该点为中
心的邻域内的所有像素的统计排序中值作为（i, j） 点的响应．
中值不同于均值， 是指排序队
知识点及例题总结一、导论1.图像处理与图像分析2.数字图像处理相关概念二、数字图像处理基础1.图像数字化的概念2.点处理、局部处理、大局（全局）处理的相关算法3.直方图的概念和性质三、图像变换1.图像平滑（低通滤波）的用途和缺点2.图像锐化（高通滤波）的用途和缺点3.伪彩色变换的概念及一种常用方法4.假彩色变换的概念及一种变换方法5.图像的噪声四、图像增强1.均值滤波和中值滤波的相同点和不同点2
中值滤波的算法很多，但通常数据排序量较大。需要消耗大量时间，不利于图像处理的实时性。
（1）窗口大小为3*3的快速排序算法 为了便于说明。将3*3窗口内的各个像素分别定义为M11，M12，M13，M21，M22，M23，M31，M32，M33。 首先分别对窗口中的每一行计算最大值、中值、最小值，这样一共可以得到9个数
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2023-11-14 09:43:54
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动机：卷积核、滤波器、卷积、相关在数字图像处理的语境里，图像一般是二维或三维的矩阵，卷积核（kernel）和滤波器（filter）通常指代同一事物，即对图像进行卷积或相关操作时使用的小矩阵，尺寸通常较小，常见的有3*3、5*5、7*7等。卷积操作相当于对滤波器旋转180度后的相关操作，如下图所示，但很多滤波器是中心对称的，而且两者运算上可以等价，所以很多时候不太区分。设计不同的滤波器，可以达到去噪
单级CIC滤波器理论与设计项目简述多速率信号处理抽取内插分数倍抽取与内插CIC滤波器CIC滤波器理论推导单级CICI滤波器多级CICI滤波器CIC滤波器的FPGA实现CIC抽取滤波器代码CIC抽取滤波器测试代码CIC抽取滤波器仿真结果CIC内插滤波器代码CIC内插滤波器测试代码CIC内插滤波器仿真结果参考文献总结 项目简述工欲善其事必先利其器，信号处理有强大的理论支撑。若是没有掌握这些理论，只是
作者李迎松授权发布，武汉大学 摄影测量与遥感专业 博士详解立体匹配系列经典SGM: (1) 框架与类设计详解立体匹配系列经典SGM: (2) 代价计算详解立体匹配系列经典SGM: (3) 代价聚合
代码已同步于Github开源项目：https://github.com/ethan-li-coding/SemiGlobalMatching
视差计算 在SGM算法中，视差计算采用赢家通
本文主要讲解核心函数、图像处理工具箱的标准空间滤波器。 一、核心函数 工具箱提供了两个函数来执行常见的非线性滤波：nlfilter和colfilt，前者直接执行二维操作，而colfilt按列的形式组织数据。尽管colfilt需要占用更多的内存，但执行起来要比nlfilter快得多。在大多数图像处理应用中，速度是最重要因素。因此在实现非线性空间滤波时，更多地采用colfilt而不采用n
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2024-03-25 20:08:59
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一、功能原理描述 前面我们成功找到了3x3的矩阵模板c1~c9，在这一章我们接着需要实现的是midfilter模块，其功能就是通过比较的方式寻找矩阵的中值，用它来代替图像的每一个像素点。如何寻找矩阵的中值呢?分为三步： 第一步：将矩阵的三行的每一行都按
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2024-04-03 12:34:00
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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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以前
写前端代码时，ie下总是会出现各种莫名其妙
的问题，如一行两列布局在其他浏览器下正常，但是在ie下确发现两列出现了上下错位。今天将ie下
的3像素问题做个总结，后续遇到问题再更新。 1、bug描述 ie下两个相邻
的div之间会出现
3个像素
的bug，这个bug是在当对其中一个div使用了float，而另外一个没有使用时会出现。leftright <div style="margin:
前言该博客为认知网络课程知识点与例题的总结，其中不乏错误，还望大家指正，我会及时修改。文章的电子版(直接打印)下载链接见文末。更新：20年最新试题题型有所变动，建议大家下载学习一下，下载链接见文末。知识点部分第一章1.1认知无线电1.认知无线电的概念认知无线电是指具有自主寻找和使用空闲频谱资源能力的智能无线电技术，具有侦测、适应、学习、机器推理、最优化、多任务以及并发处理/应用的性能。2.认知无线
# Python解3x3矩阵
在Python中，我们可以使用numpy库来处理矩阵运算。在本文中，我们将介绍如何使用Python来解决一个3x3矩阵的问题，并展示如何使用numpy库进行计算。
## 问题描述
假设我们有一个3x3的矩阵A和一个3x1的向量b，我们希望找到一个3x1的向量x，使得Ax=b。换句话说，我们要找到一个向量x，使得将矩阵A乘以向量x后得到向量b。
## 代码示例
原创
2024-02-24 06:07:58
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1 - 引言空间滤波是图像处理领域应用广泛的主要工具之一。这里我们主要讨论怎样使用空间滤波来增强图像。2 - 平滑空间滤波器平滑滤波器用于模糊处理和降低噪声。模糊处理经常用于预处理任务中，例如在目标提取之前去除图像中的一些琐碎细节。2.1 - 平滑线性滤波器平滑线性空间滤波器的输出（响应）是包含在滤波器过滤核中像素的简单平均值，也成为均值滤波。这种处理的结果降低了图像灰度的“尖锐”变化。这种滤波器
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2024-05-29 11:33:37
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在Matlab使用高斯滤波器本文首先使用Matlab展示示例，我要做的是在Matlab中演示过滤中的代码和效果。基本上，Matlab构建过滤器和应用过滤器是非常常见，甚至琐碎的。Matlab，我们要做的是定义两件事：第一：我们将定义内核的大小；(请记住，这就是我们之前谈论的内容)>> hsize = 31;在这个例子它将是31乘31。注意是核大小为奇数，注意我才可以把中心像素画下来。第
