数字图像处理线性滤波: 输出图像fo(x,y)= T[ fi(x,y) ]，T是线性算子，即：输出图像上每个像素点的值都是由输入图像各像素点值加权求和的结果。 非线性滤波的算子中包含了取绝对值、置零等非线性运算。 线性滤波器的原始数据与滤波结果是一种算术运算，即用加减乘除等运算实现，如均值滤波器（模板内像素灰度值的平均值）、高斯滤波
转载
2024-04-12 15:40:04
68阅读
本文详细介绍高斯滤波和双边滤波的原理并给出MATLAB实现，最后对照高斯滤波与双边滤波的效果。目录一、滤波原理1.1 一维高斯分布1.2 二维高斯分布1.3 高斯滤波总结 二、双边滤波1. 双边滤波的原理 2. 双边滤波是如何实现“保边去噪”的？3. MATLAB实现双边滤波 4. 关于sigma值的选取4.1 空间域sigma 选取4.2 值域
要搞清楚高斯核的原理的话，把下面这篇博文认认真真看一遍就可以了，链接如下：下面是我认为值得注意和需要补充说明的几点：1 为什么高斯滤波能够让图像实现模糊化？ 答：高斯滤波本质是低通滤通(有兴趣的同学可以查阅高斯滤波器的频率响应函数)，即让信号(数据集)的低频部分通过，高频部分滤除。图像的细节其实主要体现在高频部分，所以经过高斯滤波，图像看起来就变模糊了。2 为什么很多文章中说生成高斯核时，我们通常
转载
2024-08-12 17:14:13
428阅读
文章目录写在最前OpenCV中的滤波类型噪音生成等基本函数高斯滤波自定义滤波器 写在最前我在之前的文章中 讲了OpenCV中的滤波函数以及专门去模糊化的函数fastNlMeansDenoisingColored讲解了OpenCV的入门。这一次，我们详细讲解OpenCV中的滤波函数，这样我们在学会滤波函数之后，既可以按照上一篇文章的内容进行噪音去除，也可以使用滤波函数进行反向操作—模糊。说起来滤波
转载
2024-06-06 15:08:32
114阅读
高斯滤波，这是一个建立在高斯正态分布基础上的滤波器。一维高斯函数 可以看到，G(x)的跟sigma的取值有极大的关系。sigma取值越大，图像越平缓sigma取值越小，图像越尖锐 从以上描述中我们可以看出，高斯滤波模板中最重要的参数就是高斯分布的标准差σ。它代表着数据的离散程度，如果σ较小，那么生成的模板中心系数越大，而周
转载
2023-10-09 21:33:46
127阅读
高斯滤波和双边滤波的概念和实现 目录：高斯滤波和双边滤波的概念和实现高斯滤波双边滤波实现汇总高斯滤波双边滤波 高斯滤波 高斯滤波比较简单，首先来看一下在写程序时用到的的二维高斯分布： 这里注意前面的常数我们省略了，因为在在计算高斯核的mask的时候，每一个对应位置的像素点都要乘这个常数，最后在归一化后，起到作用的只是权重之间的比值，这样说可能不是很清楚，用一张图来表示： 参考上面的公式，（0，0
转载
2024-04-03 22:44:51
222阅读
目录 文章目录高斯滤波的理解与学习目录前言高斯函数一维高斯函数二维高斯函数高斯滤波过程高斯核求解利用高斯核滤波高斯滤波步骤高斯滤波实现高斯滤波标准差与窗口大小的换算实现常规实现分离实现高斯滤波总结高斯函数性质高斯滤波应用参考资料附录高斯函数及频谱绘图代码 前言对一幅图像而言,低频部分对应整体灰度级的显示,高频部分对应着图像的细节部分.因此去掉低频部分(或者增强高频部分)可以锐化图像,去掉高频部分(
转载
2024-08-05 19:41:56
170阅读
文章目录声明概念高斯滤波性质高斯模糊原理高斯函数高斯核(高斯模板)高斯滤波计算边界处理优化：高斯函数分离特性代码实现参考资料 声明本文整合了网上内容，引用出处见文末参考链接，如有侵权请联系我删除。概念高斯滤波(Gaussian filter) 包含许多种，包括低通、带通和高通等，我们通常图像上说的高斯滤波，指的是 高斯模糊(Gaussian Blur) ，是一种 高斯低通滤波 ，其过滤调图像高频
转载
2023-12-15 19:50:48
174阅读
高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是：用一个模板(或称卷积、掩模)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值去替代模板中心像素点的值。一般的模板为3×3或5×5大小，其权值分布如下图：若使用3×
转载
2023-11-15 23:09:53
246阅读
高斯滤波——KF、EKF 与 UKF 文章目录高斯滤波——KF、EKF 与 UKF写在前面高斯线性系统贝叶斯滤波与马尔可夫假设贝叶斯滤波马尔科夫假设卡尔曼滤波（KF）拓展卡尔曼滤波（EKF）无迹卡尔曼滤波（UKF）总结 写在前面本文是本人学习卡尔曼滤波及其拓展算法时整理的笔记。由于本人的知识体系尚不完整，对许多基本且经典的理论没有充分的了解，所以本文也会对其中一些理论进行解释。高斯线性系统卡尔曼滤
转载
2024-03-11 08:04:49
74阅读
?1 概述这是对高斯混合概率假设密度滤波器（GM-PHD）的实现，该滤波器在以下文献中有描述：摘要： 针对存在数据关联不确定性、检测不确定性、噪声和误报的情况，提出了一种新的递归算法，用于从一系列观测集中联合估计目标数量和状态的时变情况。该方法涉及将目标和测量的各个集合建模为随机有限集，并应用概率假设密度（PHD）递归来传播后验强度，后验强度是目标随机有限集的一阶统计量。目前，对于PHD递归，尚无
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
转载
2024-01-22 12:41:35
59阅读
高斯滤波和双向滤波的区别与联系 目录(?)[+] 1. 简介图像平滑是一个重要的操作，而且有多种成熟的算法。这里主要简单介绍一下Bilateral方法（双边滤波），这主要是由于前段时间做了SSAO，需要用bilateral blur 算法进行降噪。Bilateral blur相对于传统的高斯blur来说很重要的一个特性即可可以保持边缘（Edge Perseving），这个特点对于一些图像模糊
# -*-coding:utf-8-*-# #TODO.1.均值滤波import cv2def image_blur(image_path1:str):
原创
2022-05-17 12:43:34
480阅读
目录1 函数fspecial2 滤波器的种类2.1 高斯滤波器2.2 均值滤波器2.3 圆形均值滤波器2.4 拉普拉斯滤波器拉普拉斯算子2.5 拉普拉斯高斯滤波器2.6 prewitt2.7 sobel2.8 运动模糊(motion)滤波器2.9 unsharp 1 函数fspecialh = fspecial(type) h = fspecial(type，para) 根据函数原型对fspec
转载
2024-06-24 10:32:04
756阅读
从一维到多维理解卡尔曼滤波写在前面本文以移动机器人定位问题(Localization)为例借鉴Udacity课程：AI for Robotics
对于一切问题，降维思考都是个好办法卡尔曼滤波的核心思想根据上一个状态得到当前状态的 “带误差的预测值”；在当前状态使用某种测量工具得到 “带误差的测量值”；根据上述两个值计算得到当前状态的最优值；在当前状态的最优值基础上，加上该状态要发生的动作，得到下一
转载
2024-05-06 11:05:46
86阅读
通过拜读前辈们关于高斯滤波快速算法的相关文献，实现了自己的快速高斯滤波算法，并用NEON指令加速了将近6倍左右。
高斯滤波是很多图像处理算法中最关键性的一个中间步骤，实现快速高斯滤波算法具有很重要的意义。 通过拜读前辈们关于高斯滤波快速算法的相关文献，实现了自己的快速高斯滤
转载
2024-05-18 07:30:35
283阅读
Gauss滤波快速实现方法（转） 二维高斯函数具有旋转对称性，处理后不会对哪一个方向上的边缘进行了过多的滤波，因此相对其他滤波器，具有无法比拟的优越性。但是传统Gauss滤波随着图像尺寸的增加，运算复杂度呈平方上涨，因此需要对其优化改进。下面，分别介绍传统型，分解型和递归迭代型三种实现方法。 1 传统型 Gauss滤波首先需要构建一个Gauss滤波核，公式为：Matlab实现代码：dSigm
要求生成一个（2N+1）×（2N+1）大小的高斯模板H（标准为sigma），然后用此模板对图像进行滤波。不允许使用 fspecial 来产生高斯模板，不允许使用 imfilter、conv2 等函数。原理及算法理解：高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是：用一个模板（
转载
2023-11-27 11:26:07
231阅读
频率域滤波的第五小节，
使用频率域滤波器进行图像的平滑与锐化，主要包括：理想低通/高通滤波器，巴特沃斯低通/高通滤波器、高斯低通/高通滤波器、频率域拉普拉斯算子、高频强调滤波器以及同态滤波的介绍和C++实现。
1. 使用低通滤波器进行图像平滑 考虑图像中的边缘与其他尖锐的灰度转变对其傅里叶变换的高频内容有贡献，因此在频率域平滑图像可通过高频分量的衰减来达到，即低通滤波器。比较典型的低通滤
