本教程是一个系列免费教程，争取每月更新2到4篇。(由于精力有限，近期停止了一段时间，在此向大家道个歉)。主要是基于图深度学习的入门内容。讲述最基本的基础知识，其中包括深度学习、数学、图神经网络等相关内容。该教程由代码医生工作室出版的全部书籍混编节选而成。偏重完整的知识体系和学习指南。在实践方面不会涉及太多基础内容 (实践和经验方面的内容，请参看原书)。文章涉及使用到的框架以PyTorch和Tens
发展到现在这个平滑算法的时候, 我已经完全不知道如何去命名这篇文章了, 只好罗列出一些关键字来方便搜索了.在之前我们提到过了均值滤波器, 就是说某像素的颜色, 由以其为中心的九宫格的像素平均值来决定. 在这个基础上又发展成了带权的平均滤波器, 这里的高斯平滑或者说滤波器就是这样一种带权的平均滤波器. 那么这些权重如何分布呢? 我们先来看几个经典的模板例子:尝试了使用这些滤波器对我们原来的图进行操作
目录前言概念介绍基本原理卷积核的大小卷积核的形状和权重比卷积核的归一化结论Opencv实现高斯滤波Python手写实现高斯滤波参考文章前言在此之前，我曾在此篇中推导过图像处理：推导五种滤波算法（均值、中值、高斯、双边、引导）。这在此基础上，我想更深入地研究和推导这些算法，以便为将来处理图像的项目打下基础。概念介绍高斯滤波是一种常用的图像处理技术，常用于去噪、平滑和边缘检测等应用中。它是基于高斯函数
图像方框滤波、均值滤波、高斯滤波图像滤波概念均值滤波方框滤波高斯滤波 图像滤波概念由于成像系统、传输介质和记录设备等的不完善，数字图像在其形成、传输记录过程中往往会受到多种噪声的污染。 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。 线性滤波有方框滤波、均值滤波、高斯滤波这几种，常
转载
2024-06-12 17:03:53
49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。 高斯滤波(Gauss filter)实质上是一种信号
转载
2023-12-18 22:45:54
122阅读
第一个问题：高斯函数为什么能作为图像处理中的滤波函数？高斯平滑滤波器无论在空间域还是在频率域都是十分有效的低通滤波器，且在实际图像处理中得到了工程人员的有效使用．高斯函数具有五个十分重要的性质，它们是：（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不知道的，因此，在滤波前是无法确定一个方向上比另一方向上需要更多的平滑．旋转对
转载
2023-11-24 23:16:47
78阅读
各种简单滤波的区别整理1、 均值滤波（对高斯噪声具有较好的处理效果） 均值滤波在去噪声的同时会有如下缺点：边界模糊效应明显、细节丢失比较严重；无法去掉噪声，只能微弱的减弱它。 高斯噪声：高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布的一类噪声 高斯分布（正态分布）：正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。 2、 中值滤波 中值滤波在边界的保存方面优于均值滤波
转载
2024-01-03 14:42:14
269阅读
高斯滤波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。实现图像的高斯滤波：通过调整高斯函数的标准差(sigma)来控制平滑程度；滤波窗口大小取为[6*sigma-1]，[.]表示取整；利用二维高斯函数的行列可分离性进行加速； 先对每行进行一维高斯滤
转载
2023-09-16 13:11:28
156阅读
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
转载
2023-11-20 21:58:12
286阅读
高斯滤波原理：二维高斯是构建高斯滤波器的基础。二维高斯的分布是一个凸起的帽子形状，如图所示：概率分布函数为：这里的σ可以看做两个值，一个是x方向的标准差，一个是y方向的标准差，当、取值越大，整个形状越趋近于扁平， 当、 取值越小，整个形状越凸起。 正态分布是一种钟形曲线，越接近中心，取值越大，越远离中心，取值越小。计算平滑结果时，只需要将"中心点"作为原点，其他点按照
转载
2023-12-08 15:30:00
196阅读
写在前面首先，搞清楚几个概念：滤波(高通、低通、带通、带阻) 、模糊、去噪、平滑，看下图： &
转载
2023-10-20 08:35:02
440阅读
用于平滑图像的常见滤波算子包括：1. 均值滤波（normalized box filter）：用其像素点周围像素的平均值代替元像素值，在滤除噪声的同时也会滤掉图像的边缘信息。在OpenCV中，可以使用boxFilter和blur函数进行均值滤波。优点：算法简单，计算速度快；缺点：降低噪声的同时使图像产生模糊，特别是景物的边缘和细
转载
2024-03-14 07:48:19
23阅读
# Python 中的值滤波与高斯滤波
## 引言
在数字图像处理领域，滤波（Filtering）是一种常用的技术，用于对图像进行去噪、平滑或增强等操作。其中，值滤波和高斯滤波是两种常见的滤波方法。本文将介绍这两种滤波方法的原理和在 Python 中的实现。
## 值滤波（Value Filtering）
值滤波是一种简单但有效的滤波方法，其原理是用滤波器对像素周围的一组像素进行运算，从而
原创
2023-12-08 06:39:40
209阅读
一、前言：关于高斯滤波在我的前一篇文章《数字图像基本处理算法》中有所谈及那篇只是介绍了高斯滤波的应用，现在这一篇将着重简介高斯滤波的原理和应用，一探个究竟！二、啥是高斯滤波？好吃么？ 高斯滤波，说白了就是一个函数来对输入的信号（其实这里的信号就是图像的像素
转载
2024-01-20 05:31:51
59阅读
Q9：高斯滤波高斯滤波器是用于图像平滑处理的一种手段，性质为线性平滑，可对噪声进行过滤，达到降噪的目的。如果有一个像素点的值远高于周围的点则可能是噪声或高频的边缘，高斯滤波对用该点周围多个点与其做加权平均等于用周边的值拉低了这个高值，也就是所谓平滑。高斯滤波在数学上的体现就是对整个图像像素值通过加权平均重赋值的操作。加权平均可以理解为不同部分按照不同的阈值进行计算再相加的结果。例：期末考试的成绩科
转载
2023-10-08 09:57:21
173阅读
理论 1.Smooth/blur是图像处理中最简单和常用的操作之一 2.使用该操作的原因之一就是为了给图像预处理的时候减低噪声 3.使用Smooth/Blur操作其背后是数学的卷积计算 4.通常卷积算子计算都是线性操作，所以又叫线性滤波均值滤波 均值滤波其原理图如下高斯滤波 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。sig
转载
2023-11-20 13:36:36
161阅读
做机器视觉项目，图像的预处理目的主要有两个:1. 增强检测特征的对比度; 2. 削弱无关信息的对比度。从而提高系统的整体性能。而滤波器的作用对于图像预处理环节非常重要。比如，在Halcon里面，提供了gen_gauss_filter和lines_gauss等包含高斯滤波的算子。从频谱的高低来划分一副图像，可以分为以下三个部分:1. 高频部分(噪声)， 2. 中频部分(纹理，瑕疵，线)，3
转载
2024-02-26 19:10:41
31阅读
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
转载
2023-10-24 11:03:58
167阅读
# -*-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
广义高斯滤波-高斯滤波器，gauss-hermite卡尔曼滤波器，容积卡尔曼滤波器高斯滤波器噪声可叠加型高斯滤波器噪声不可叠加型高斯滤波器Guass-hermite 卡尔曼滤波器Gauss-Hermite积分算法Gauss-Hermite容积算法叠加型 Gauss−Hermite卡尔曼滤波（GHKF）算法：容积卡尔曼滤波器球面容积积分：（噪声）叠加型容积卡尔曼滤波器CKF（噪声）非叠加型容积卡尔
转载
2024-03-08 18:17:50
182阅读
