1. Non-local Means 非局部化(Non-local Means)滤波算法原理： 非局部化图像修复算法是近来新兴的图像处理算法，其原理是通过寻找整幅图像中与待恢复区域相似的块，再将找出的所有相似块通过某种相似性准则(如K均值聚类)进行聚类后联合滤波，从而减少图像噪声。而对于图像相似性的计算，可以通
我有个需求是在两个类（在同一个.py模块中）之间，设定一个全局变量供这个两个类来访问。 我就打算使用global来实现。 但我对于global的用法不是很熟，在查找相关资料后实现了自己的需求，所以特此记录下自己对于python3中global的理解。参阅了这篇大佬的文章在一个代码块中，为参数加上一个标识符global,则代表这个参数是在这个代码块范围内中的一个全局变量。 并且这个变量在之前的赋值将
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2024-02-27 22:26:43
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本专栏为GlobalMapper中文入门实战精品实验教程，内容包括：globalmapper中文汉化版下载，GM基础操作、地形数据处理及地形图制作、航测内业数据处理、点云处理、地形分析、空间分析、数据库建库入库等。配套完数据包，持续同步更新！更新完毕后恢复原价，欲购从速！订阅专栏后，从私信查收中文安装包永久版（中文23.0+24.0+25.1）及配套实验数据包。配套视频教程专栏：B站：《Globa
问题解决分割工具使用栅格计算器实现相等间距重分类使用ArcPy实现相等间隔重分类功能分析ArcPy代码创建自定义工具工具使用工具测试 问题ArcGIS模型构建器中对二次生成的数据无法进行重分类如，图中dem数据生成坡度数据，这里坡度数据为二次生成的数据，造成在之后【重分类】工具中无法对它进行重分类原因：二次生成的数据还没有准确的value，无法设置相应间隔解决分割工具可以使用【重分类】中【分割工
1.imfilter函数 imfilter函数是一种计算机函数，也叫做实现线性空间滤波函数，功能是对任意类型数组或多维图像进行滤波，函数形式是B = imfilter(A,H)。用法:B = imfilter(A,H)B = imfilter(A,H,option1,option2,...)或写作g = imfilter(f, w, filtering_mode, boundary_op
摘要：现代医学非常发达，能通过各种手段来获取人体的各种信息，例如，X光可以拍摄人的骨头等图片。但是，这些图片效果不一定很好，所以在使用着大量的数字成像和数字图片处理设备。那么，现在，我用Matlab这个软件对一幅胸透图片进行处理，获得更好的效果。本次软件处理实验方法是：利用高通滤波器削弱傅里叶变换的低频而保持高频相对不变点，这样会突出图像的边缘和细节，使得图像边缘更加清晰。但是由于高通滤波器偏离了
在之前的博客中，我们已经看到了gdal对dem数据的强大的处理功能，其中除了坡度坡向等，还有一个比较厉害的，就是使用DEM生成一个彩色的图像。之前关于这方面也翻译了几篇博客，详见《使用GDAL对DEM渲染处理流程》、
原创
2022-01-07 11:34:01
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上一篇博客介绍了基本隐式曲面的生成，以及点云对齐的基本操作，但是发现精度达不到理想要求，本文通过优化迭代点和步长设置优化点云对齐到隐式曲面的精度。
本文重点 上一篇博客介绍了基本隐式曲面的生成，以及点云对齐的基本操作，但是发现精度达不到理想要求，本文通过优化迭代点和步长设置优化点云对齐到隐式曲面的精度
## Python对语音进行普通滤波的实现流程
### 1. 概述
在开始实现之前，我们需要了解一下什么是滤波以及为什么需要对语音进行滤波处理。
滤波是指对信号进行加工处理，通过去除或者减弱一些不需要的频率成分，使得信号更加接近我们所需要的形态。在语音处理中，滤波常用于去除噪声、增强音频信号等。
Python提供了丰富的库用于语音处理，其中`SciPy`库中的`signal`模块提供了各种
原创
2023-09-15 06:21:47
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【学习笔记】matlab进行数字信号处理（一）生成信号及信号的时域频域分析【学习笔记】matlab进行数字信号处理（二）信号的相关分析及幅值分析【学习笔记】matlab进行数字信号处理（三）数字滤波技术【学习笔记】matlab进行数字信号处理（四）信号的时频域分析b站视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV18E411f7ZQ?p=16&spm_id_f
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2024-03-15 13:31:32
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作者：lly背景在实际应用中，地图十分庞大，而我们可能只需要对地图中的某一块区域进行研究，此时，可以通过“地图裁剪”功能提取该区域的地图或数据。同时可以减小数据量，提高数据处理的效率。注意事项1.被裁剪图层可以为点、线、面、CAD 图层、文本图层或者栅格图层，不支持对网络数据、路由数据和三维数据（三维点、线、面数据集）进行裁剪。 2.裁剪图层（或者绘制的裁剪区域）必须是面图层。 3.裁剪结果的类型
在计算机视觉和图像处理领域，对图像进行平滑滤波和锐化滤波是非常重要的技术。它可以有效地提升图像的质量，帮助用户更清晰地查看图像细节。在本文中，我们将探讨如何在 Python 中实现这些滤波效果，包括实现的背景、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南及生态扩展。
## 背景定位
图像处理在各个行业都有着广泛的应用，例如医学影像分析、视频监控、自动驾驶等。在这些应用中，平滑滤波可以降低图像的噪声，
在处理图像时，维纳滤波可以作为一种有效的去噪声方法。在这篇博文中，我将详细介绍如何在Python中实现对图像的维纳滤波，这个过程涵盖了从问题背景到解决方案的各个方面，包括错误日志分析、根因分析、解决方案的分步操作、验证测试以及预防优化措施。
## 问题背景
在图像处理中，我收到了一些关于如何应用维纳滤波来改善图像质量的请求。用户场景主要集中在以下几个关键时间节点：
- **图像采集**：用户
概述在GIS行业中，有很多经常用到的软件，比如CAD、ArcGIS、Erdas和ENVI等大型专业软件，也会常用到像Global Mapper这样的“迷你“软件，这里，我们以80坐标系高程DEM和kml文件的叠加为例，给大家介绍一下Global Mapper。数据介绍DEM文件的坐标系为西安80坐标系，格式为tif格式。kml文件由于其特殊性，只能存储为经纬度坐标，所以坐标系只能是WGS84坐标系
一、准备工作
安装水经注万能地图下载器，如果没有安装本软件，可以百度“水经注软件”到官方网站下载。
安装SuperMap，版本可以是SuperMap GIS系列软件，这里SuperMap Deskpro 6为例。 二、下载地图 首先需要把谷歌卫星地图下载下来，这里以“郫县”为例。 启动水经注万能地图下载器，在查询定位中输入“郫县”。 点击“搜索”按钮出现该县的行政边界，在行政边界内双击，开始新
正射校正原因使用条件RPC正射校正流程化工具Classic中的正射校正工具自动采集控制点的RPC正射校正自定义RPC文件图像正射校正 正射校正原因在卫星影像和航空影像中会有一些误差，误差主要原因：比例尺变化 传感器的姿态/方位 传感器的系统误差（推帚扫描透视中心） 由于以上原因，影像中的像元的地理位置坐标与现实有所偏差。使用条件需要DEM文件，影像RPC信息（失去RPC信息需要Build RPC
1.均值滤波器 均值滤波是在空域中进行相应的操作，在滤波的过程中选定一个模板，图像中每一点的像素值都由这个模板中所有点的像素值的均值代替。均值滤波公式为：
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2024-01-26 10:09:22
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一种检测按键电平的高效方式！
原创
2022-01-06 17:51:40
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matlab滤波器程序 这个matlab程序怎么编？(设计低通滤波器)1.1 实验目的 1.了解数字信号处理系统的一般构成； 2.掌握奈奎斯特抽样定理。 1.2 实验仪器 1.YBLD智能综合信号源测试仪 1台 2.双踪示波器 1台 3.MCOM-TG305数字信号处理与现代通信技术实验箱 1台 4.PC机(装有MATLAB、MCOM-TG305配套实验软件) 1台 1.3 实验原理 一个典型的D
滤波器设计是一个创建满足指定滤波要求的滤波器参数的过程。滤波器的实现包括滤波器结构的选择和滤波器参数的计算。只有完成了滤波器的设计和实现，才能最终完成数据的滤波。
滤波器设计的目标是实现数据序列的频率成分变更。严格的设计规格需要指定通带波纹数、阻带衰减、过渡带宽度等。更准确的指定可能需要实现最小阶数的滤波器、需要实现任意形状的滤波器形状或者需要用
fir滤波器
实现。指定的要求不同，滤波器的
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2024-08-08 16:13:54
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