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
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2021-01-06 15:44:00
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说明 以下的所有代码针对BGR像素排列的渲染缓存灰度化代码 void GrayScaleProcess(unsigned char* pBuf, int width, int height) { for (int i=0; i<height; i++) {&n
原创
2015-12-31 18:03:34
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1.均值滤波均值滤波是一种经常用到的平滑方法，其对应的模板各个像素的值为1。在滤波：#in...
原创
2022-12-30 12:48:03
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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。
文章目录高斯滤波高斯滤波具体实现整体RTL1、计算高斯滤波模板2、matlab进行处理，为图片加入高斯噪声3、FPGA实现高斯滤波5*5 shift register ip核5*5窗口生成FPGA效果图 高斯滤波高斯模板： 构建高斯金字塔： 采用5*5的模板，且σ = 1 ， 1.6 ，2.26，3.2 ， 4.5 ，尺度逐渐变大，从而图像更模糊。 后采用9x9的模板，且σ = 1 ， 1.6 ，
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)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。 高斯函数具有五个重要的性质，这些性质使得它在早期图像处理中特别有用。这些性质表明，高斯平滑滤波器无论
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2012-05-09 23:08:00
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1.中值滤波
vtkImageHybridMedian2D实现了对二维图像的中值滤波。其实现原理是，采用一个5x5的模板，逐次将模板中心对应于图像的每个像素上，将模板图像覆盖的像素的中值作为当前像素的输出值。
1 #include <vtkAutoInit.h>
2 VTK_MODULE_INIT(vtkRenderingOpenGL);
3
4 #include &l
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2021-01-06 15:45:00
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1.图像平滑
图像平滑常用于图像的预处理中，如计算梯度时先对图像进行平滑处理，可以减少噪声对梯度的影响。图像平滑一般是通过模板卷积运算实现。模板可以看做是一个大小为nxn的小图像，例如3x3,5x5等等，模板的每个像素都对应一个系数值。模板卷积运算的过程是首先将模板中心依次与图像每个像素重合，通过模板各个系数与图像对应像素相乘来计算模板对应像素的加权平均值，最后将运算结果赋给图像中模板中心对应的
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2021-01-06 15:43:00
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一、高斯滤波器英文介绍：https://en.wikipedia.org/wiki/Gaussian_filter相关博客：下面是整合的代码实现：//高斯滤波器
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include<iostream>
using namespace
知识点敲黑板，本文需要学习的知识点有 卡尔曼滤波器 预测 观测协方差矩阵 激光雷达 毫米波雷达 卡尔曼滤波器是一种由卡尔曼(Kalman)提出的用于时变线性系统的递归滤波器。这个系统可用包含正交状态变量的微分方程模型来描述，这种滤波器是将过去的测量估计误差合并到新的测量误差中来估计将来的误差。当系统状态方程不符合线性假设时，采用卡尔曼滤波无法获得理想的最
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
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引用keendawn的高斯（核）函数简介1函数的基本概念所谓径向基函数 (Radial
原创
2022-01-13 15:30:21
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FIR滤波器的FPGA实现方法2011-02-21 23:34:15 非常重要的基本单元。近年来，由于FPGA具有高速度、高集成度和高可靠性的特点而得到快速发展。随着现代数字通信系统对于高精度、高处理速度的需求，越来越多的研究转向采用FPGA来实现FIR滤波器。而对于FIR滤波器要充分考虑其资源与运行速度的合理优化，各种不同的FIR滤波结构各具优缺点，在了解各种结构优缺点后才能更好地选择
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2023-09-07 19:52:19
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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
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; 
高斯滤波使用高斯卷积核对图片进行平滑（模糊）处理，是一种常见的线性图片过滤技术。每一个输出图片中的像素点都是其输入图片中周围邻居像素值的加权求和结果。其核心就是一个核函数的卷积操作，对图片进行低通滤波。高斯模糊（Gaussian blur / GB）图片滤波器定义如下： 这里$G_σ(x) $ 表示二维的高斯卷积核 高斯滤波是求相邻位置强度的加权平均值，其权值随到中心位置p的空间距离减小而减小。点
卷积核就是一个二维mxm矩阵。二维图像与二维矩阵卷积之后的结果，就实现了对图像的滤波。卷积核一般有以下一些规则：m的大小应该是奇数，这样它才有一个中心，例如3x3，5x5或者7x7。有中心了，也有了半径的称呼，例如5x5大小的核的半径就是2。矩阵所有元素之和一般等于1。如果和大于1，那么滤波后的图像就会比原图像更亮，反之，如果小于1，那么得到的图像就会变暗。如果和为0，图像不会变黑，但也会非常暗。
本文主要介绍了高斯滤波器的原理及其实现过程高斯滤波器是一种线性滤波器，能够有效的抑制噪声，平滑图像。其作用原理和均值滤波器类似，都是取滤波器窗口内的像素的均值作为输出。其窗口模板的系数和均值滤波器不同，均值滤波器的模板系数都是相同的为1；而高斯滤波器的模板系数，则随着距离模板中心的增大而系数减小。所以，高斯滤波器相比于均值滤波器对图像个模糊程度较小。什么是高斯滤波器既然名称为高斯滤波器，那么其和高
在前两篇文章中，我们实现了图像的离散傅里叶变换与反变换，而这正是对图像频率域进行处理的前提。接下来这篇文章打算在已有工作的基础上实现高斯滤波器，对图像进行简单的频率域滤波。一、频率域滤波基础在上一篇关于FFT的文章中已经介绍到，相比于核数较大的空间域滤波来说，频率域滤波有着明显的优势。此外，频率域还有一些其他特性，如远离变换的原点时，低频对应于图像中变化缓慢的灰度分量；而更加远离原点时，较高的频率
就是从输入序列中相继抽出m个数fi-v,…,fi-1,fi,fi+1,…,fi+v(其中fi为窗口中心值,v=(m-1)/2),再将这m个点按其数值大小顺序排序，取其序号的中心点的那个数作为滤波输出。数学公式表示为：
Yi=Med{fi-v,…,fi-1,fi,fi+1,…,fi+v} i∈N v=(m-1)/2 （式4-2）
Yi称为序列fi-v,…,fi
