一、中值滤波理论 中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值. 中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近真实值，从而消除孤立的噪声点。 二、MATLAB实现clc; %清除命令窗口的内
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2024-03-17 10:09:29
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好久没有写音频信号处理的文章了……因为我从零开始学C++去了……前面有一些文章简要介绍了IIR和FIR滤波器的设计方法。Review：IIRReview：FIR滤波器是一种工具，可以完成许多事情。用滤波器去除噪声，是很常见的。用经典滤波器抑制噪声，非常简单。如果噪声的功率谱PSD和有用信号功率谱PSD没有重叠的话，那可以实现非常好的效果。但是，如果有重叠，去噪的效果就不是特别理想了。因为在复指数信
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2023-09-12 21:43:20
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项目场景：一般传感器会有极端噪点出现，比如热传感器，LCD光感器等。 这些噪点应该选用什么降噪最合适呢？基本原理：图像的中值滤波是一种非线性图像处理方法,是统计排序滤波器的一种典型应用。与之前介绍的均值处理的思想有所不同，中值滤波是通过对邻域内像素按灰度排序的结果决定中心像素的灰度。具体的操作过程如下：用一个奇数点的移动窗口，将窗口中心点的值用窗口内各点的中值代替。假设窗口内有5个点，其值为1,2
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2024-04-04 20:33:13
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基于MATLAB的带噪图像的高斯滤波摘要：图像常常被强度随机信号（也称为噪声）所污染．一些常见的噪声有椒盐（Salt & Pepper）噪声、脉冲噪声、高斯噪声等．椒盐噪声含有随机出现的黑白强度值．而脉冲噪声则只含有随机的白强度值（正脉冲噪声）或黑强度值（负脉冲噪声）．与前两者不同，高斯噪声含有强度服从高斯或正态分布的噪声．研究滤波就是为了消除噪声干扰。图像滤波总体上讲包括空域滤波和频域滤
首先我们看一下图像滤波的概念。图像滤波，即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，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。下图左边是原图右边是噪声图：消除图像中的噪声成分叫作图像的平滑化或滤波操作。信号或图像的能量大部分集中在幅度谱的低频和中频段是很常见的，而在较高频段，感兴趣的信息经常被噪声淹没。因此一个能降低高频成分幅度的滤
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2024-05-27 13:22:47
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消除图像的噪声成分叫作图像的平滑化或滤波操作。信号或图像的能量大部分集中在幅度谱的低频和中频段，而在较高频段，感兴趣的信息经常被噪声淹没。因此一个能降低高频成分幅度的滤波器就能够减弱噪声的影响。 图像滤波的目的有两个:一是抽出对象的特征作为图像识别的特征模式;另一个是为适应图像处理的要求，消除图像数字化时所混入的噪声。图像滤波的要求:一是不能损坏图像的轮廓及边缘等重要信息;二是使图像清晰视觉效果好
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2024-04-21 17:53:33
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一些由电源线造成的伪影具有某些特定范围的频率(比如,由电网产生的电力线噪声,主要由50Hz(或60Hz取决于实验的地理位置)的尖峰组成)。因此可以通过滤波来固定。本文分别使用陷波滤波器、低通滤波、高通滤波来对EEG数据去除电源线等噪声。陷波滤波器(Notch Filter)简介：陷波滤波器指的是一种可以在某一个频率点迅速衰减输入信号，以达到阻碍此频率信号通过的滤波效果的滤波器。陷波滤波器属于带阻滤
打印一个图片可以做出一个函数：def cv_show(img,name):
cv2.imshow(name,img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()1、Canny边缘检测流程Canny是一个科学家在1986年写了一篇论文，所以用自己的名字来命名这个检测算法，Canny边缘检测算法这里写了5步流程，会用到之前《openCV实战-系列
自适应滤波器具有在未知环境下良好的运作并跟踪输入统计量随时间变化的能力。尽管对于不同的应用有不同的实现结构，但是他们都有一个基本的特征：输入向量X(n)和期望响应d(n)被用来计算估计误差e(n)，即e(n)=d(n)-X(n)，并利用此误差信号构造一个自适应算法的性能函数（比如均方误差MSE），并随数据的不断输入自适应地更新此性能函数，目标是最小化此性能
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2024-03-22 09:38:20
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图像处理中滤波和卷积是常用到的操作。很多人认为卷积就是滤波，两者并无区别，其实不然。两者在原理上相似，但是在实现的细节上存在一些区别。这篇博文主要叙述这两者之间的区别。1、滤波
简单来说，滤波操作就是图像对应像素与掩膜（mask）的乘积之和。比如有一张图片和一个掩膜，如下图： 那么像素(i,j)的滤波后结果可以根据以下公式计算：
其中G(i,j)是图片中(i,j
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2023-12-27 19:58:16
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1 简介该文描述了在Matlab中编程实现语音通信中去除噪声技术.依据输入信号在迭代过程中估计梯度矢量,更新权系数以达到最优的自适应迭代算法,采用一种期望响应和滤波输出信号之间误差的均方值最小(LMS算法)为准则的梯度最陡下降方法.讨论收敛因子μ的取值范围使降噪效果达到最优.2 部分代码clear all;clc;close all;warning offfilename='王铮亮 - 时间都去
原创
2021-11-19 12:54:54
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# 去噪算法：维纳滤波的实现
在图像处理中，去噪是一个重要的任务。而维纳滤波作为一种有效的去噪算法，能够有效地减少图像中的噪声。本文将带你从零开始学习如何使用Python实现维纳滤波，帮助你更好地理解这一算法的过程和实现。
## 流程概述
首先，让我们看一下维纳滤波的基本步骤。以下表格展示了实现维纳滤波的流程：
| 步骤 | 描述
滤波1. 卷积滤波filter2D(src, ddepth, kernel, dst[, anchor[, delta[, borderType]]])ddepth是卷积之后图片的位深，即卷积之后图片的数据类型，一般设为-1，表示和原图类型一致；kernel是卷积核大小，用元组或ndarray表示，要求数据类型必须是float(np.float32)anchor锚点，即卷积核的中心点，可选参数，默
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2024-09-22 13:25:52
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# 卡尔曼滤波去噪
卡尔曼滤波是一种常用的信号处理算法，可以通过组合测量值和先验信息来估计系统的状态。它在许多领域中都有广泛应用，包括机器人技术、自动导航和金融预测等。
## 什么是卡尔曼滤波
卡尔曼滤波是一种最优的滤波算法，基于随机系统的状态空间模型。它通过使用最小均方误差准则，根据预测值和测量值的权衡来估计系统的状态。卡尔曼滤波器可以分为两个步骤：预测步骤和更新步骤。
在预测步骤中，卡
原创
2023-09-21 01:23:21
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摘 要：本实验主要实现图像的加噪和去噪。模拟数字图像的噪声主要由于噪声广泛存在于图像的产生和传输过程。图像传感器的工作情况受各种因素的影响，如图像的获取中的环境条件和传感器自身的质量。图像在传输过程中主要由于所用的传输信道的干扰而受到噪声污染。在本次实验的加噪过程中使用的是椒盐噪声，有时也被称为脉冲噪声、散粒噪声或尖峰噪声。脉冲噪声主要表现在成像中的短
最近读到了2019年的ICCV的关于点云无监督去噪的文章，分享一下自己的理解。二维与三维噪音 对于二维图像来说，像素位置都是固定的，知识像素值会发生偏移，而对于三维点云图像来说，点的位置噪音是会改变位置，造成一个无序状态。如图2 图2右面的干净点原本是均匀分布在表面的，受到噪音的影响，点不仅会在domain上改变，也会在range上改变。实际上这里是对比二维图像来说的，实际上的三维点云噪音是在三维
通过双目立体视觉得到的重构点云，一般具有较多的噪声点。造成这一现象的原因主要是，算法匹配点错误导致视差计算错误。SGBM算法是传统双目立体视觉中效果较好的，但是仍然具有较多的噪声点。所以我们希望通过滤波去除部分噪声点（毕竟不可能完全去除）PCL滤波器点云需要滤波的情况：点云数据密度不规则，需要平滑因遮挡等问题造成离群点，需要去除数据量大，需要下采样噪声数据，需要去除 对应的方法：按照具体给定的规则
图像复原4.1.图像退化/复原处理的模型4.2.噪声模型4.2.1.用imnoise函数为图像添加噪声4.2.2.用给定分布产生空间随机噪声4.2.3.imnoise2函数为图像添加噪声：4.2.3.周期噪声4.2.4.估计噪声参数4.3.仅有噪声的复原-空间滤波4.3.1.空间噪声滤波器4.3.2.自适应空间滤波器4.4.通过频域滤波减少周期噪声4.5.退化函数建模4.6.直接逆滤波4.7.维
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2024-07-18 01:17:38
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高斯滤波（也可以说“高斯模糊”）其实就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。简单来说就是整个图像某个像素点的值与周围像素点的值挂钩，是原图像某一像素点的值其实是其本省和周围像素点值的加权平均过程。 处理结果上：整个图像相较于原图像会看起来较为模糊，原图像上的某些噪声点在经过周围像素点加权求和后会被剔除掉。下面这个是看到很有意思的两张图： &
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2024-05-04 16:34:03
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先了解一下维纳滤波原理：维纳滤波（wiener filtering) 一种基于最小均方误差准则、对平稳过程的最优估计器。这种滤波器的输出与期望输出之间的均方误差为最小，因此，它是一个最佳滤波系统。它可用于提取被平稳噪声所污染的信号。 从连续的（或离散的）输入数据中滤除噪声和干扰以提取有用信息的过程称为滤波，这是信号处理中经常采用的主要方法之一，具有十分重要的应用价值，而相应的装置称为滤波器。根据滤
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2024-01-25 20:00:56
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