策略描述这是一个作业具体要求如下：策略编写题目中对问题的描述已经非常清晰，我们这里按题目要求一步一步解决问题。编写移动平均函数
function ma = myma(price,n)
% 自定义的计算移动平均序列函数
% 有移动平均导致缺失的数据，全部补为nan(以便数据对齐)
% price为原价格序列，n为移动平均参数
len = length(price);
% 初始化ma序列
ma = n
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; %a即n×n模板,元素全是1 p=size(x); %输入图像是p×q的,且p>n,q>n x1=double(x); x2=x1; %A(a:b,c:d)表示A矩阵的第
转载
2024-03-28 21:44:25
436阅读
MATLAB常用的滤波函数比较：均值滤波和中值滤波 均值滤波中值滤波运行结果程序代码 均值滤波均值滤波也称为线性滤波，其采用的主要方法为邻域平均法。是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标像素为中心的周围8个像素，构成一个滤波模板，即去掉目标像素本身），再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。中值滤波中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将
转载
2024-03-19 10:55:17
198阅读
1. 均值滤波：即线性滤波，有: a.邻域平均, b. 加权平均两种。a. 邻域平均：用一个像素邻域平均值作为滤波结果，此时滤波器模板的所系数都取1，为保证输出图仍在原来的灰度值范围，在算得R后要将其除以系数总个数再进行赋值，对3*3的模板来说，在算得R后要将其除以系数9。b. 加权平均：对同一尺寸的模板，可对不同位置的系数采用不同的数值，一般认为离对应模板中心像素近的像素应对滤波结果
转载
2024-02-27 17:45:23
436阅读
发个MatLab 自编的 均值滤波、中值滤波、高斯滤波 图像处理函数 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)
转载
2024-04-04 09:37:37
95阅读
%1通过参数设置该函数可以实现均值滤波，中值滤波，最小值滤波和最大值滤波的功能
%2参数impath为输入的图像路径，
%3参数A为模板矩阵，
A为M*N阶矩阵，M,N均为奇数，且不适宜过大(小于等于11)
%注意：当函数用作统计性的中值、最小、最大值滤波功能时，模板矩阵A的大小(M*N)代表滤波器的大小，但A中元素在图像处理中不再起作用。
%参数para为滤波类型，'ave'
,'min' ,'
转载
2024-03-17 08:29:03
330阅读
什么是滑动均值滤波滑动平均滤波就是把连续取得的N个采样值看成一个队列，队列的长度固定为N，每次采样得到一个新数据放到队尾，并丢掉原来队首的一次数据，把队列中的N个数据进行平均运算，就可以获得新的滤波结果。具体的matlab代码1. clear
2. clc
3. load boxinfo.mat %载入音频数据
4. T = data;
5. figure(1)
6. plot(T,'-*')
7
转载
2024-03-20 21:57:42
206阅读
用的图片：rgb图像直接可以运行。程序：close allclear clcsrc_image = imread('1.bmp');image = rgb2gray
原创
2022-05-23 16:54:34
2035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; %a即n×n模板,元素全是
##1. 均值滤波 ####先创建一个 medfilter.m 文件，代码如下：function [output] = meansfilter(input, radius)
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% input: 噪声图像
% r: 图像块半径
%
% Auther: Gao Zheng jie
% Email: 3170601003@cuit.edu.c
转载
2024-04-11 23:26:41
182阅读
1.1 均值滤波算法介绍首先要做的是最简单的均值滤波算法。均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素(以目标象素为中心的周围 8 个像素，构成一个滤波模板，即去掉目标像素本身)，再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。P11P12P13P21P23P31P32P33中值滤波算法可以形象的用上述表格来描述，即对于每个 3*3 的阵列而言，中间
转载
2024-05-20 16:20:15
223阅读
一、课题介绍matlab具有完备的图形处理功能、友好的用户界面以及功能强大的图形处理工具箱，能够实现对数字图像的编辑和处理工作，实现功能包括数字图像的读取、存储、显示、去色、图像翻转、局部放大、透明度调整、去噪、平滑、锐化、压缩、边缘检测等操作。本文的主要内容如下：1．研究图像处理技术，包括图像处理技术的分类、数字图像处理的特点，主要内容以及应用。2．分析MATLAB软件及其在图像处
均值滤波 均值滤波的计算非常简单，将图像像素点灰度记录在数组中，然后设置方框半径的值，然后将方框中的所有点的像素求和取平均，得到的结果就是均值滤波后对应像素点的灰度值。 优点： 计算很快而且简单 从算法可以看出，只是求了平均，并没有很复杂的计算 缺点： 得到的图像很模糊 当方框的半径越大，得到的图像中那些变化较大的地方（边缘）
转载
2024-04-03 14:08:01
188阅读
图像处理算法可以在RGB域处理，也可以在灰度域处理，牛逼的还可以在Bayer处理。但是大部分目标识别、跟踪、检测等图像处理算法，都是灰度域处理的，因为灰度除了没有色度，以及包含了基本图像处理所需的信息，包括纹理/目标/姿态等。因此从本节开始，我们将基于灰度域进行基本的FPGA图像处理算法的实现。前面一节我们已经得到了灰度视频(灰度相机直接就可以得到灰度视频，不需要前一节)，现在我们可以大刀阔斧，全
转载
2024-08-09 16:03:42
56阅读
⛄ 内容介绍基于高斯滤波、均值滤波、中值滤波和双边滤波的组合方法是常用的图像去噪技术。以下是它们的基本原理和操作流程：高斯滤波：高斯滤波利用高斯函数对图像进行平滑处理，有效降低高频噪声。该滤波器通过对每个像素周围一定范围内的像素进行加权平均，减少噪声的影响。均值滤波：均值滤波将图像中的每个像素替换为其周围像素的平均值，以去除随机噪声。该滤波器通过计算像素的邻域均值来实现去噪。中值滤波：中值滤波以中
转载
2024-08-08 14:32:38
162阅读
前言到今天为止，已经接触图像处理行业四年左右，但是大部分时间都是在调用别人已经封装好的函数，即传说中的掉包侠。虽然清楚算法原理，但是自己从来没有比较系统的实现过一个算法。今天就以均值滤波算法为例，用C++自行实现。均值滤波算法的原理比较简单，这里就不再赘述。最简单的均值滤波算法实现效果图
转载
2023-11-23 17:08:59
173阅读
[Matlab]实现对图像的均值滤波软件环境 matlab R2017a搜了不少关于使用滤波器的文章，都是直接调用现有函数，我在这里简单实现了均值滤波器问题背景：实现复杂明暗条件下的图像二值化例如要把这张图片二值化，用于后续识别使用全局的阈值划分，可能会得到以下结果一个更极端的例子显然，我们希望得到如下结果要得出这样的结果就需要对暗处进行补偿、降低过曝处亮度，因此有了滤波器的方案理论基础均值滤波器
转载
2024-03-05 11:52:14
147阅读
目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种： 均值滤波算法：也称线性滤波，主要思想为邻域平均法，即用几个像素灰度 的平均值来代替每个像素的灰度。有效抑制加性噪声，但容易引起图像模糊， 可以对其进行改进，主要避开对景物边缘的平滑处理。
1. %x是需要滤波的图像,n是模板大小(即n×n)
2. function d=avg_filter(x,n)
3. a(1:n,
转载
2024-05-24 10:25:11
1838阅读
本文使用 Zhihu On VSCode 创作并发布
0 前言扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter，EKF）是标准卡尔曼滤波在非线性情形下的一种扩展形式，它是一种高效率的递归滤波器（自回归滤波器）。EKF 的基本思想是利用泰勒级数展开将非线性系统的状态转移函数 和（或）观测函数 线性化，然后采用卡尔曼滤波框架对信号进行滤波
非局部均值滤波算法（NL-means）今天来学习一下另一类滤波算法：非局部均值滤波算法（NL-means）。非局部均值滤波算法最早于2005年由Buades等人发表在CVPR上，论文原文：A non-local algorithm for image denoising，还有一篇2011年的论文：Non-Local Means Denoising。之后还会继续介绍DCT（离散余弦变换滤波）、TV（
转载
2024-03-19 19:50:11
332阅读
