粗略的概念：图像平滑处理==图像模糊处理==图像滤波==图像质量增强；称呼是次要的，主要的是：使用算法处理问题；均值滤波只考虑空间信息，并且权重全为1；高斯滤波虽然只考虑空间信息，但是权重比例有所改变；双边滤波既考虑空间信息，又考虑色彩信息（权重比例根据色彩信息确定）。目录（1）均值滤波（2）高斯滤波（3）双边滤波（4）代码实现（5）语法格式解析（以高斯滤波为例）（1）均值滤波概念：均值滤波是指用
转载
2024-03-26 12:57:42
452阅读
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
转载
2024-07-03 10:20:20
188阅读
28 高斯模糊
opencv知识点：高斯模糊 - GaussianBlur
本课所解决的问题：如何理解高斯模糊？如果实现高斯模糊？1.高斯模糊常用的模糊算法有两种，一种是均值（盒子），一种是高斯。
现在我们来介绍一下高斯模糊首先我们了解一下什么是模糊模糊就是对图像进行平滑化处理。
平滑化处理，就是用平滑滤波函数，生成卷积核对应的权重，然后对图像进行卷积操作。均值模糊可以做到让图片模糊，但是它的模糊
转载
2024-05-07 13:35:55
149阅读
高斯滤波器是一类根据高斯函数的形状来选择权值的线性平滑滤波器。高斯平滑滤波器对于抑制服从正态分布 的噪声非常有效。
一维零均值高斯函数为： g(x)=exp( -x^2/(2 sigma^2)) (u=0) 其中，高斯分布参数Sigma决定了高斯函数的宽度。 对于图像处理来说，常用二维零均值离散高斯函数作平滑滤波器。  
转载
2023-10-27 16:49:31
216阅读
线性：两个信号之和的响应 = 各自响应之和散粒噪声：即图像偶尔会出现很大的值，用高斯滤波器进行模糊，噪声像素不会被去除的。只是转为了更加柔和但仍然可见的散粒，这个时候中值滤波来了。中值滤波邻域（一般采用奇数点的领域）灰度值的中值来代替该像素点的灰度值，在去除脉冲噪声、椒盐噪声的同时能很好的保留边缘细节。基本原理是把数字图像或序列中一点的值用该点的领域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近真实值，从
图像处理_滤波器（1）图像的平滑处理 图像的平滑也称模糊，平滑处理需要一个滤波器，最常用的滤波器就是线性滤波器，线性滤波器的输出像素值是g(x,y)，是输入像素值是 f(x,y)的加权和：  
以另外一个滤波器而言----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（通常我们认为距离要代替的点像素的作用大一些）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, 得到了这样的一组结果:原图: 3x3
转载
2024-08-01 00:28:56
50阅读
上次突然被人问啥是高斯模糊，这个听起来如此熟悉，又如此模糊，忘记了，亏自己还是个数学系的学生，真让人汗颜，下面就回顾一下。首先先说一下高斯滤波，高斯滤波是一种图像处理方法，能够使图片变得更平滑，去掉图像中的噪声（噪声在图像当中常表现为一引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。简单来说，噪声的出现会给图像带来干扰，让图像变得不清楚）。高斯滤波类似于深度学习中的卷积，作用于整张图像后得到想要效果的图片。
转载
2023-11-28 21:03:17
782阅读
虽然matlab里面有这些函数，但是攀立民老师要求自己编写，计算机视觉上有这个实验，到网上找了半天才零散的找到一些碎片，还是整理以后发上来吧！MatLab自编的均值滤波、中值滤波、高斯滤波 图像处理函数。%自编的均值滤波函数。x是需要滤波的图像,n是模板大小(即n×n)function d=avefilt(x,n) a(1:n,1:n)=1; 
转载
2024-05-08 22:43:51
51阅读
高斯滤波知识点总结——KF、EKF、UKF以及IF、EIF等1 引言本文是我在学习《Probabilistic Robotics 》这本书中第三章——高斯滤波过程中的一些知识总结。本文主要是整理高斯滤波算法的知识点和一些讨论，具体算法推导步骤请查阅上面所提到的这本书《Probabilistic Robotics 》，里面有非常详细的推导过程。 本章内容主要描述了一个重要的递归状态估计器家族，统称为
转载
2024-03-21 23:23:29
65阅读
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：
原创
2022-06-27 19:50:14
2004阅读
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”
经典滤波器与现代滤波器经典滤波器就是我们熟知的FIR和IIR，经典滤波器要求对输入信号的频率范围已知，从功能上可划分为：低通滤波器（LPF）高通滤波器（HPF）带通滤波器（BPF）带阻滤波器（BSF）陷波滤波器（Notch Filter）上面的图示是滤波器的增益曲线（Gain Curve）.现代滤波器适用于输入信号中含有混叠干扰频率，常见的包括：维纳滤波器卡尔曼滤波器自适应滤波器……对于现代滤波器
高斯滤波（高斯平滑）是图像处理，计算机视觉里面最常见的操作。平时，我们都是用matlab或者opencv的函数调用：imfilter或者cvSmooth，并不关心底层的实现。然而当开发者要实做高斯滤波的时候，往往就会很迷惘，往往会被以下几个问题困扰：给定sigma，即标准偏差，怎么确定离散化后滤波器的窗口大小？给定窗口大小，怎么计算高斯核的sigma，即标准方差？怎么实现可分离滤波器？我在goog
转载
2024-01-08 21:30:53
56阅读
空间域滤波和频率域滤波1.空间域滤波空间域滤波是指在图像空间中借助模板对图像领域进行操作，处理图像每一个像素值。主要分为线性滤波和非线性滤波两类，根据功能可分为平滑滤波器和锐化滤波器。平滑可通过低通来实现，平滑的目的有两类，一是模糊，目的是在提取较大的目标前去除太小的细节或将目标内的小尖端连接起来；二是去噪。锐化则可用高通滤波来实现，锐化的目的是为了增强被模糊的细节。 实现空间域滤波有很多类型，如
转载
2024-02-26 13:53:14
125阅读
DEEPSORT关于deepsort源码以及原理的具体讲解，在知乎，CSDN上有很多优秀的回答，在这里主要是我在看完他们的理解之后，将他们的高见串联并加上自己的理解（对Deepsort中使用匈牙利算法以及卡尔曼滤波这两个模块的使用）有些内容改自大佬们的解释，以方便对我自己的理解进行论证。下面开始进入正题。作用视频中不同时刻的同一个人，位置发生了变化，那么是如何关联上的呢？答案就是匈牙利算法和卡尔曼
转载
2024-09-04 15:24:49
36阅读
需要滤波的情况（1） 点云数据密度不规则需要平滑（2） 因为遮挡等问题造成离群点需要去除（3） 大量数据需要下采样（4） 噪声数据需要去除对应的方案如下：（1）按照给定的规则限制过滤去除点（2） 通过常用滤波算法修改点的部分属性 （3）对数据进行下采样PCL点云格式分为有序点云和无序点云针对有序点云提供了双边滤波、高斯滤波、中值滤波等针对无序点云提供了体素栅格、随机采样等1. 直通滤波器
1.高斯滤波
高斯平滑的原理类似于均值滤波。均值滤波模板的系数都是一样的，而高斯平滑则是需要根据像素与模板中心的距离来定义权重。权重的计算方法是采用高斯分布，离中心越远，权重越小。
下面是一个利用Gauss滤波进行图像平滑的实例：
1 #include <vtkAutoInit.h>
2 VTK_MODULE_INIT(vtkRenderingOpenGL);
3
转载
2021-01-06 15:44:00
493阅读
2评论
目录使用高通滤波器锐化图像由低通滤波器得到理想、高斯和巴特沃斯高通滤波器指纹增强频域中的拉普拉斯钝化掩蔽、高提升滤波和高频强调滤波同态滤波 使用高通滤波器锐化图像由低通滤波器得到理想、高斯和巴特沃斯高通滤波器理想高通高斯高通巴特沃斯高通def idea_high_pass_filter(source, center, radius=5):
"""
create idea high
转载
2024-09-27 20:47:32
124阅读
文章目录前言任务状态预测外部影响因素外部不确定性状态更新利用测量进一步修正状态合并两个高斯分布公式汇总图形化解释总结（readme）references 前言Kalman Filter算法，是一种递推预测滤波算法，算法中涉及到滤波，也涉及到对下一时刻数据的预测。Kalman Filter 由一系列递归数学公式描述。它提供了一种高效可计算的方法来估计过程的状态，并使估计均方误差最小。卡尔曼滤波器应用
