前言 从事图像处理行业的同学们大概都会发现，高斯滤波是日常工作中使用最为广泛的滤波器之一，而且高斯滤波器能够很好的保持图像边缘，这对我们处理图像来说非常重要，但为什么高斯滤波能够在均值滤波、中值滤波、双边滤波等滤波器中突出重围，今天我们就来讨论下原因。1. 图像滤波器三原则 首先，要想知道高
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2023-08-26 11:52:34
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# Gabor滤波器在计算机视觉中的应用
## 引言
计算机视觉是人工智能中的一个重要领域，涉及到使计算机能够理解和处理图像及视频。Gabor滤波器是一种用于图像处理的工具，它在多个计算机视觉任务中表现出色，如边缘检测、纹理识别和特征提取。本文将深入探讨Gabor滤波器的原理及其在计算机视觉中的应用，并提供相应的代码示例。
## Gabor滤波器的原理
Gabor滤波器可以被视为一种复数值
高斯滤波是一种常用的图像处理技术，用于平滑图像并减少噪声。在计算机视觉中，高斯滤波通常用于图像预处理，以减少噪声和平滑图像，以便更好地进行后续处理，如边缘检测或目标检测。
原创
2023-05-27 17:54:11
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<前言> EMI是Electro Magnetic Interference的首字母缩写，意为电磁干扰。也就是说，EMI滤波器是一种为了消除电磁干扰的滤波器。但是，光这么说还是有点难以理解，让我先从EMI滤波器的制造背景开始说起吧。 近来，电子设备越来越来多地充斥于我们的日常生活中。这些电子设备中使用的是数字电路，而当高频电流通过电路板或走线时，这条路径便成了向外辐射噪声的天线。当附
# 计算机视觉中的传统滤波器
计算机视觉是理解和处理图像和视频的重要领域，而滤波器在这一过程中扮演了关键角色。滤波器的主要功能是在图像中平滑噪声、增强边缘或提取特定特征。在这篇文章中，我们将探讨传统滤波器的原理，并通过示例代码来展示它们在实际应用中的使用。
## 传统滤波器的类型
在计算机视觉中，主要有以下几种传统滤波器：
1. **均值滤波器**：用于平滑图像，减少高频噪声。
2. **
原创
2024-10-20 07:50:29
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1、滤波滤波（Wave filtering）是将信号中特定波段频率滤除的操作，是抑制和防止干扰的一项重要措施。在图像处理中，滤波是图像预处理的一种。图像处理中滤波将信号中特定的波段频率滤除，从而保留所需要的波段频率信号。2、滤波的作用（1）消除图像中混入的噪声
对应的是低通滤波，噪声在图像中一般是高频信号。（2）为图像识别抽取出图像特征
这里的特征一般为边缘纹理的特征，对应的是高通滤波，图像中边缘
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2023-10-01 13:57:37
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传统目标检测三步走：区域选择、特征提取、分类回归遇到的问题：1.区域选择的策略效果差、时间复杂度高2.手工提取的特征鲁棒性较差深度学习时代目标检测算法的发展：Two-Stage：R-CNN论文地址：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation地位：是用卷积神经网络（CNN）做目标检测
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2023-10-06 20:20:43
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利用均值滤波器、高斯滤波、中值滤波、双边滤波等进行除噪一、基本概念什么是均值滤波器？ 均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标像素为中心的周围8个像素，构成一个滤波模板，即包括目标像素本身），再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。 均值滤波也
原创
2021-08-28 21:53:40
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利用均值滤波器、高斯滤波、中值滤波、双边滤波等进行除噪
一、基本概念什么是均值滤波器？ 均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标像素为中心的周围8个像素，构成一个滤波模板，即包括目标像素本身），再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。 均值滤波也称为线性滤波，其采用的主要方法为邻域平均法。线性滤波的基
原创
2022-01-23 17:08:01
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知识点敲黑板，本文需要学习的知识点有 卡尔曼滤波器 预测 观测协方差矩阵 激光雷达 毫米波雷达 卡尔曼滤波器是一种由卡尔曼(Kalman)提出的用于时变线性系统的递归滤波器。这个系统可用包含正交状态变量的微分方程模型来描述，这种滤波器是将过去的测量估计误差合并到新的测量误差中来估计将来的误差。当系统状态方程不符合线性假设时，采用卡尔曼滤波无法获得理想的最
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2024-05-14 09:53:20
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一、高斯滤波器英文介绍：https://en.wikipedia.org/wiki/Gaussian_filter相关博客：下面是整合的代码实现：//高斯滤波器
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include<iostream>
using namespace
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2024-08-13 15:54:27
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本文内容参考《数字图像处理基础》Wilhelm Burger等著。 “点运算”是在不改变图像大小、几何形状以及局部结构的情况下，对像素值进行修改，新图像的像素值只与原图像同一位置的像素值有关。 “滤波器”一般会用到原图像中的多个像素来计算每个新像素，一个滤波器用一个“滤波矩阵”（或“滤波模板”）表示，它的重要参数包括“滤波区域的尺寸”、“滤波区域的形状”。线性滤波器：线性卷积(可交换性、线性性、结
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2024-07-11 07:51:01
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高斯滤波使用高斯卷积核对图片进行平滑（模糊）处理，是一种常见的线性图片过滤技术。每一个输出图片中的像素点都是其输入图片中周围邻居像素值的加权求和结果。其核心就是一个核函数的卷积操作，对图片进行低通滤波。高斯模糊（Gaussian blur / GB）图片滤波器定义如下： 这里$G_σ(x) $ 表示二维的高斯卷积核 高斯滤波是求相邻位置强度的加权平均值，其权值随到中心位置p的空间距离减小而减小。点
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2024-04-25 14:11:28
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本文主要介绍了高斯滤波器的原理及其实现过程高斯滤波器是一种线性滤波器，能够有效的抑制噪声，平滑图像。其作用原理和均值滤波器类似，都是取滤波器窗口内的像素的均值作为输出。其窗口模板的系数和均值滤波器不同，均值滤波器的模板系数都是相同的为1；而高斯滤波器的模板系数，则随着距离模板中心的增大而系数减小。所以，高斯滤波器相比于均值滤波器对图像个模糊程度较小。什么是高斯滤波器既然名称为高斯滤波器，那么其和高
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2024-01-22 12:41:35
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双边滤波（Bilateral filter）是一种非线性的滤波方法，是结合图像的空间邻近度和像素值相似度的一种折衷处理，同时考虑空域信息和灰度相似性，达到保边去噪的目的。普通的高斯滤波会将图像的边缘模糊掉，而双边滤波器具有保边特性。一般的高斯模糊在进行采样时主要考虑了像素间的空间距离关系，但是却并没有考虑像素值之间的相似程度，因此这样我们得到的模糊结果通常是整张图片一团模糊。Bilateral b
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2024-03-19 13:15:21
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简化版图像滤波归纳：181678226均值滤波=求平均  
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2024-03-22 13:44:56
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高斯滤波器是一类根据高斯函数的形状来选择权值的线性平滑滤波器。高斯平滑滤波器对于抑制服从正态分布 其中，高斯分布参数Sigma决定了高斯函数的宽度。对于图像处理来说，常用二维零均值离散高斯函数作平滑滤波器。 （1）二维高斯函数具有旋转对称性，即滤波器在各个方向上的平滑程度是相同的．一般来说，一幅图像的边缘方向是事先
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2023-10-29 07:52:31
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高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，在图像处理的降噪、平滑中应用较多，特别是对抑制或消除服从正态分布的噪声非常有效。高斯滤波的过程其实就是对整幅图像进行加权平均操作的过程。滤波后图像上每一个像素的灰度值大小，由其本身和邻域内的其他像素共同决定。具体实现是：用一个大小为（2*N+1）的模板（或称卷积核、掩模）依次扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度替代模板中心像素
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2023-11-20 21:58:12
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一、前言带阻滤波器是用来抑制距离频域中心一定距离的一个圆环区域的频率，可以用来消除一定频率范围的周期噪声。带阻滤波器包括理想带阻滤波器、巴特沃斯带阻滤波器和高斯带阻滤波器。对于大小为M*N的图像，频率点(u,v)与频域中心的距离为D(u,v)，其表达式为：二、理想带阻滤波器(IBEF)1、基本定义理想带阻滤波器的产生公式为： 其中D0为需要阻止的频率点与频率中心的距离，W为带阻滤波器的带宽。2、m
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2024-04-03 12:43:26
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双边滤波器是一种具有保边去噪特性的非线性滤波器，它比一般的滤波器多了一个高斯方差，它是基于图像空间分布的高斯滤波函数，同时它还有一个基于图像像素差的高斯滤波函数，所以该滤波器不仅与图像灰度像素值有关，而且像素间的距离也会对滤波器的作用产生影响。 双边滤波器的公式如下： 其中I为原图像，J为经双边滤波后的图像，p、q为图像中像素点的坐标，f、
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2024-04-30 20:02:40
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