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： &
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2023-10-20 08:35:02
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引言滤波是将图像模糊化的一个有力工具，进行视觉处理前进行滤波可以过滤掉一些不想要的细节部分，能够增强一些噪点影响剧烈的特征。该文主要讲述了均值滤波中值滤波高斯滤波的原理及具体实现方法及应用场景。1 滤波的概念 滤波是一个邻域操作算子，利用给定像素周围的像素的值决定此像素的最终的输出值。图像滤波既可以在实域进行，也可以在频域进行。图像滤波可以更改或者增强图像。通过滤波，可以强调一些特征
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2024-03-08 19:38:37
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# 实现高斯低通滤波的完整指南
## 1. 引言
高斯低通滤波是一种常用的图像处理技术，主要用于去除图像中的高频噪声。通过模糊图像，它可以平滑边缘并降低细节，这在很多应用中都非常重要，包括图像降噪和图像边缘检测等。本文将教你如何在Python中实现高斯低通滤波，本文适合刚入行的小白。
## 2. 高斯低通滤波的过程
下面是实现高斯低通滤波的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-----
参考：小梅哥的《FPGA系统设计与验证实战指南》一、算法介绍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
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2023-12-26 22:39:46
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1、图像滤波 在三维计算机视觉领域，通常对于二维图像的特征抽取是很关键的第一步，这主要包括抽取二维图像上的边缘、角点、纹理等。通常从这些被称为基元图的组成部分中，我们可以提取图像的以下特征： 1）不同物体边缘成像所带来的灰度跃变； &nb
Python实现：高斯滤波 均值滤波 中值滤波 Canny(边缘检测）PCA主成分分析 直方图规定化 Mean_Shift（文末附上整合这些函数的可视化界面并且已做打包处理）1.高斯滤波（以下函数所有的图片路径为方便前来copy的同学，修改这里全设置为绝对路径，卷积核大小和其他参数按照自己需求改）import cv2
import numpy as np
import math
SIZE = 3
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2024-01-05 19:53:00
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1:高斯平滑与滤波的作用通过高斯平滑使整个图片过渡均匀平滑，去除细节，过滤掉噪声。2:高斯平滑滤波器简介高斯平滑滤波器被使用去模糊图像，和均值滤波器差不多，但是和均值滤波器不一样的地方就是核不同。均值滤波器的核每一个值都是相等，而高斯平滑滤波器的核内的数却是呈现高斯分布的。对于二维高斯分布： 高斯函数具有5个重要性质：（1）二维高斯函数具有旋转对称性， （2）高斯
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2024-03-19 20:25:55
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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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2023-10-24 11:03:58
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问题（一）频域低通滤波产生白条图像 f1(x,y)（640×640 大小，中间亮条宽160，高 400，居中，暗处=0，亮处=255）设计不同截止频率的理想低通滤波器、Butterworth低通滤波器，对其进行频域增强。观察频域滤波效果，并解释之。（二）频域高通滤波设计不同截止频率的理想高通滤波器、Butterworth高通滤波器，对上述白条图像进行频域增强。观察频域滤波效果，并解释之。设计不同截
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2023-10-08 09:57:11
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邻域算子（局部算子）是利用给定像素周围的像素值的决定此像素的最终输出值的一种算子。对于邻域算子，除了用于局部色调调整以外，还可以用于图像滤波，实现图像的平滑和锐化，图像边缘增强或者图像噪声的去除 。而线性邻域滤波是一种常用的邻域算子，像素的输出值取决于输入像素的加权和，具体过程如下图。方框滤波，均值滤波，高斯滤波，它们都属于线性领域滤波器。方框滤波器：方框滤波所用的核为其中f表示原图，h表示核，g
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2024-04-23 19:54:39
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目录一、设计思路二、主要代码三、运行结果 一、设计思路新建CZQLImgPro类## 标题私有数据成员：高斯滤波器的大小（nwindowsize），高斯滤波器方差（sigma），高斯滤波器（Mat Gauss），二值化阈值（binaryT）。私有成员函数：生成高斯滤波器函数。共有成员函数：设置高斯滤波参数；设置二值化阈值函数；阈值分割函数；高斯滤波函数。重载两个构造函数：初始化高斯滤波参数；初始
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2024-04-08 09:20:58
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原理：当前像素值，是由周围像素值决定。通过模板内的值与图像卷积，模板内的值可以直接给定，值有下降的过程即可，也可以通过二维高斯函数生成，这里是通过二维高斯函数生成。效果如下： 二维高斯函数，定义一个和原图一样大小的高斯函数图像，sigmma取1，其中(x0, y0)是图像的中心：这个截取的模板大小为5x5，以（x0, y0）为中心截取：1. Matlab代码实现：% 高斯平滑，高斯滤波，
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2024-01-02 13:40:07
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01、基本概念1、像素图像的基本单元，可以理解为图像中的一个点。2、分辨率分辨率指图像的大小或尺寸，一般用像素的个数来表示图像的尺寸。 eg：19201080的图像，共有19201080个像素。 **常见分辩率：**360P（640360），720P（1280720），1080P（19201080），4K（38402160），8K（7680*4320）。 特点： 像素就是带有颜色的小块； 不能简单
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2024-10-08 16:31:21
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注： 1.本例子是红外图像做差得到的人体图像，非人体图像温度数值都为0. 2.myGaussFilter123含边界点（未全包含：整幅图像的边界未包含，仅涵盖了图像（不不包括图像边界）中的人体边缘点）。 3.myGaussFilter不含边界点，经测试发现，对边界去毛边并未有区别（也许与自己扩充边界
原创
2024-01-11 15:32:41
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1.KF、EKF、UKF都是高斯滤波，下面的介绍一下他们的优缺点：KF优点：计算简单 KF缺点：高斯线性模型约束 EKF优点：可以近似非线性问题 EKF缺点：高斯噪声约束，线性化引入了误差会可能导致滤波发散，雅克比矩阵（一阶）及海塞矩阵（二阶）计算困难 UKF优点：模型无损失，计算精度高 UKF缺点：高斯噪声约束
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2024-04-22 19:52:59
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接上篇文章，课程已经结束且出分，接着写后面几次任务内容实现。本次任务是使用HLS实现图像平滑滤波： 同样的，本文不涉及图像高斯平滑滤波的理论部分，只对HLS实现进行说明。模块实现图像高斯平滑本次实验中使用高斯平滑方法，使用高斯平滑滤波核对输入图像进行卷积，为了方便计算与节省资源，对5×5高斯平滑滤波核先进行定点化，且输入图像不进行边缘零填充。模块整体框架为了实现任务中”每个周期可以处理一个像素点”
# 高斯双边滤波：图像处理中的一种高效算法
高斯双边滤波是一种有效的图像平滑技术，它结合了图像的空间信息和像素的灰度信息，以最大限度地保留边缘信息。通过将每个像素与其邻域内的像素进行加权平均来实现，这样可以在减少噪声的同时，更好地保留图像的细节。在这篇文章中，我们将通过示例代码展示如何在Python中实现高斯双边滤波，并探讨其背后的原理。
## 什么是高斯双边滤波
高斯双边滤波的核心思想是对
1.4.1 图像模糊做滤波操作的模块，scipy.ndimage.filters模块下面是一个有关高斯模糊核的应用，对灰度图像和彩色图像的模糊。# 1.4.1 图像模糊
# SciPy有用来做滤波操作的scipy.ndimage.filters模块
from PIL import Image
from pylab import *
from numpy import *
from scipy.n
本例程展示了信号处理中低通滤波的作用，首先生成一个高斯白噪声，然后对其进行低通滤波。低通滤波器的截止频率和Q值可以自己设定，得到低通滤波器的传输函数后，在经过双线性变换法得到其单位脉冲响应。滤波后对原始信号的频谱和滤波后的信号的频谱进行了对比。%% 低通滤波器演示程序
%% 生成白噪声信号
clc;clear all; close all;
N = 1000; %采样点数
fs = N; %采
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2023-09-05 14:45:13
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因为实验室假期需要写一篇关于opencv的作业 所以顺便看了一下opencv(版本3.2.0)里面关于高斯模糊的源码分析函数接口首先，在下用的是vs版本的opencv，是直接编译好给你静态库(.lib)文件的，所以当我按住ctrl寻找GaussianBlur这个函数时 只发现了其在imgproc.hpp里面提供给你的接口。大概是下面这个样子的:该函数将源图像与指定的卷积核进行卷积。并且支持原图像直
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2024-08-30 07:48:32
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