自适应滤波器(Adaptive Filter)像卡尔曼滤波器一样是一种常见的滤波器，它通过不断调整滤波器的权重或参数，使其适应输入信号的变化，以抵消干扰、噪声等。常见的自适应滤波器包括递归最小二乘（RLS）和最小均方（LMS）滤波器等。本文重点介绍最小均方（LMS）滤波器。1. 问题背景： 假设我们有一个原始信号，但是由于某些外部干扰，我们观测到的信号变为 。我们的目标
详解导向滤波导向滤波导向滤波（Guided Filtering）和双边滤波（BF）、最小二乘滤波（WLS）是三大边缘保持（Edge-perserving）滤波器。当然，引导滤波的功能不仅仅是边缘保持，只有当引导图是原图的时候，它就成了一个边缘保持滤波器。它在图像去雾，图像抠图上均有相应的应用。现在从一个最简单的情形来开始我们的讨论。假设有一个原始图像 ，其中含有一些噪声，欲将这些噪声滤出，最简单的
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2024-01-26 09:45:05
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一、性质引导滤波的特性是：当引导图比较陡峭时，输出图像应随着引导图变化而变化，当引导图较为缓和时，输出图像应接近输入图像。二、原理引导滤波的思想是：认为输出图像与引导图像在 小范围 内是 线性关系 ，将起伏不定的连续像素看成一段段的小线性函数，每一小段的公式如下： 其中i是像素坐标，I为引导图像素值，q为线性函数拟合的输出图像，ak、bk是线性函数的两个参数，我们将这个线性函数的适用范围记为k。
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2024-08-09 18:21:03
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1. 简介之前已经介绍过了双边滤波核联合双边滤波，其中双边滤波是一种非线性的保边滤波器，而联合双边滤波相当于将值域高斯核的来源从原始影像替换成另外一副引导图。本文介绍的导向滤波，其与联合双边滤波类似，也需要除原始影像之外另外一副引导图，是一种保边滤波器，当然其也可以用作图像去雾、HDR压缩等。2. 算法原理2.1 导向滤波框架在算法框架中，要对p进行滤波而得到q，还得需要一个引导图像I。此时，滤波
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2024-08-24 20:06:19
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基本原理导向滤波（Guided Fliter）显式地利用 guidance image 计算输出图像，其中 guidance image 可以是输入图像本身或者其他图像。导向滤波比起双边滤波来说在边界附近效果较好；另外，它还具有 O(N) 的线性时间的速度优势。细节请查阅论文《Guided Image Filtering》除了速度优势以外，导向滤波的一个很好的性能就是可以保持梯度，这是bilate
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2024-02-15 14:39:07
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前言在图像处理上，导向滤波器（Guided Image Filter）是一种能使图像平滑化的非线性滤波器。与双边滤波器（Bilateral Filter）相同，这个滤波器同样能够在清楚保持图像边界的情况下，达到让图像平滑的效果。但不同于双边滤波器，导向滤波器有两个优点：首先，双边滤波器有非常大的计算复杂度（O(N^2)），但导向滤波器因为并未用到过于复杂的数学计算，有线性的计算复杂度。双边滤波器因
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2024-03-08 18:08:09
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文章目录导读原理推导导向滤波的应用导向滤波的实现快速导向滤波的实现算法效果代码参考 导读在图像滤波算法中，导向滤波、双边滤波、最小二乘滤波并称三大保边滤波器，他们是各向异性滤波器。相对于常见的均值滤波、高斯滤波等各向同性滤波器，他们最大的特点是在去除噪声的同时，能最大限度保持边缘不被平滑。本文讲解导向滤波及其应用。 总的来讲，导向滤波就是尽可能让输出图像的梯度和导向图相似，同时让输出图像的灰度(
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2023-10-03 15:10:05
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本文从数学上推导导向滤波的算法，其算法的具体实现在下一篇导向滤波算法的实现介绍。设引导图G，输入图像P，输出图像Q。导向滤波的目标是使得输入P和输出Q尽可能相同，同时纹理部分和引导图G相似。为了满足第一个目标，使输入P和输出Q尽可能相似，我们要求最小化平方差为了满足第二个目标，使输出图像Q的纹理和引导图G的纹理相似，我们要积分得到考虑一个小窗口Wk，在Wk内认为a，b保持不变，设为ak，bk。Wk
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2023-12-20 05:31:03
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1. 导向滤波算法导向图像(Guidance Image) I，滤波输出图像(Filtering Input Image) p，均值平滑窗口半径 r，正则化参数 e。2. 快速导向滤波算法通过下采样减少像素点，计算mean_a & mean_b后进行上采样恢复到原有的尺寸大小。假设缩放比例为s,那么缩小后像素点的个数为N/s2，那么时间复杂度变为O(N/s2)3. 代码i...
原创
2021-12-15 17:28:20
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task4 图像滤波滤波器主要两类：线性和非线性。 线性滤波器：使用连续窗函数内像素加权和来实现滤波，同一模式的权重因子可以作用在每一个窗口内，即线性滤波器是空间不变的。如果图像的不同部分使用不同的滤波权重因子，线性滤波器是空间可变的。因此可以使用卷积模板来实现滤波。线性滤波器对去除高斯噪声有很好的效果。常用的线性滤波器有均值滤波器和高斯平滑滤波器。 (1) 均值滤波器： 平滑线性空间滤波器的输出
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2024-09-05 09:51:50
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C++原型：void __stdcall GuidedFilter(unsigned char *Src, unsigned char *Guide, unsigned char *Dest, int Width, int Height, int Stride, int Radius, float ...
原创
2021-08-23 15:44:38
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# 导向滤波在Java OpenCV中的应用
导向滤波是一种广泛应用于图像处理的技术，尤其适合于边缘保持和平滑处理。它能够有效地去除噪声，同时保持图像中的边缘特征，使得图像的细节得以保留。本文将会探讨如何在Java OpenCV中实现导向滤波，并通过代码示例来说明其用法。
## 什么是导向滤波？
导向滤波是一种局部滤波方法，可以通过引导图像（通常为原图或某个变换后的图像）来指导滤波过程。相较
原创
2024-10-28 04:00:54
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# 使用 Java OpenCV 实现导向滤波的指南
导向滤波是一种新兴的图像处理技术，常用于去噪、图像增强等任务。为了帮助新手开发者学习如何使用 Java 和 OpenCV 实现导向滤波，本文将详细介绍这一过程的步骤和相应的代码示例。
## 实现流程
在开始之前，首先概述下实现的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 安装 OpenCV 和 Java
一、导向滤波原理导向滤波是使用导向图像作为滤波内容图像
原创
2018-11-19 15:23:13
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OpenCV中实现了粒子滤波的代码，位置在opencv\cv\src\cvcondens.cpp文件粒子滤波跟踪器的数据结构：typedef struct CvConDensation
{
int MP; // 测量向量的维数： Dimension of measurement vector
int DP; // 状态向量的维数： Dimension of state vector
flo
前边提到的均值滤波、中值滤波和高斯滤波，都属于各向同性滤波，它们对待噪声和图像的边缘信息都采取一样的态度，结果，噪声被磨平的同时，图像中具有重要地位的边缘、纹理和细节也同时被抹平了，这是我们所不希望看到的。为了解决这个问题，人们陆续提出了一些算法来把图像边缘和噪声区别对待，比如双边滤波和导向滤波，本文介绍如何使用opencv做图像的导向滤波。先来说下导向滤波的大致思路。在导向滤波中，要对图像p进行
文章目录一. 图像滤波简介① 为什么图像是波?② 图像的频率③ 滤波器二. 低通滤波之线性滤波① 方框滤波② 均值滤波③ 高斯滤波三. 低通滤波之非线性滤波中值滤波① 中值滤波简介② 实现中值滤波③ Opencv自带的中值滤波四. 低通滤波之非线性滤波双边滤波① 双边滤波的简介② 双边滤波的实现③ Opencv自带的双边滤波 一. 图像滤波简介① 为什么图像是波?我们都知道,图像由像素组成.下图
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2024-05-08 17:01:49
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Guided Filter引导滤波Guided Image Filtering - 何恺明 2009 引导滤波（Guided Filtering）和双边滤波（BF）、最小二乘滤波（WLS）是三大边缘保持（Edge-perserving）滤波器。当然，引导滤波的功能不仅仅是边缘保持，只有当引导图是原图的时候，它就成了一个边缘保持滤波器。 它在图像去雾，图像抠图上均有相应的应用。原理 ，通
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2024-04-20 22:28:54
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原理导向滤波的大前提：如图所示，算法认为目标图像 Q上相邻的点是线性相关的，之所以待处理图 P不清晰是因为，不相关的部分（噪声），引导图I是另一个输入，它与P有相同的梯度，当滤波时可以设置I=P.用线性相关的核W去更新像素点，就会使得P更接近Q.那么能使得P最接近Q的核就是我们求解的目标换句话说就是：求P-Q最小值时，核W是多少？用公式来表示就是：其中：i 是坐标点pi是待处理图像,i位置的像素点
OpenCV3学习笔记——线性滤波的使用Whatever is worth doing is worth doing well. ——任何值得做的，就把它做好。1.为什么需要滤波？图像滤波是指尽量保存图像细节的情况下对目标图像的噪声进行抑制，它是图像预处理里面不可或缺的一环，处理的好坏将会直接影响后续处理的效果和分析的可靠性 好的，说到这有必要补充一下什么是图像的噪声： 信号或者图像的能量大部分集
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2024-06-24 18:03:52
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