一、实验目的1、了解图象滤波的基本定义及目的；2、了解空域滤波的基本原理及方法；3、掌握用MATLAB语言进行图象的空域滤波的方法。二、实验原理1、均值滤波均值滤波是在空间域对图象进行平滑处理的一种方法，易于实现，效果也挺好。设噪声η(m,n)是加性噪声，其均值为0，方差(噪声功率)为σ2，而且噪声与图象f(m,n)不相关。除了对噪声有上述假定之外，该算法还基于这样一种假设：图象是由许多灰度值相近
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2024-08-13 16:40:06
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利用模板操作来进行图像增强称为滤波。滤波分为线性滤波和非线性滤波。
线性滤波既可以得到平滑的效果（图像反差减少），也可以得到锐化的效果（图像反差增加）。取决于所用模板的系数值。线性滤波均基于模板卷积进行。线性平滑滤波邻域平均 邻域平均是最简单的平滑滤波，用一个像素邻域的平均值作为滤波结果，此时模板所有的系数都为1。一般情况下为了保持灰度值的范围，卷积结果要除以系数总数。加权平均 模板操作中，
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2024-04-15 17:35:04
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高斯滤波是图像四大滤波之一，四大滤波包括均值滤波，中值滤波，高斯滤波，双边滤波。均值滤波的原理简单直接，就是遍历图像像素点，以当前像素点为中心，将卷积模板内的所有像素点取平均值并设置到当前像素点，虽然也起到了平滑作用，但由于引入了噪声成分，去噪效果不理想，但速度快。高斯滤波的原理是假设像素灰度值成正态分布，以当前像素为中心，离当前像素越远，则占的权重越低。高斯滤波其实也引入了噪声成分。均值滤波和高
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2024-05-14 20:57:52
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导向滤波之图像融合（C++版） Image Fusion with Guided Filtering本次代码效果图。关于这篇IEEE上高被引的论文的算法还原工作如下： 首先关于这篇论文的思路分析，就是通过各种滤波之间的组合，筛选出两张图中各自细节丰富的那一部分，从而经行不同权值的融合，实现双重曝光的融合。如下图所示分为ABC三个步骤。 下面按照步骤经行详细操作： 首先A步： 一、对原图I1和I2进
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2023-10-22 21:31:09
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双边滤波双边滤波很有名，使用广泛，简单的说就是一种同时考虑了像素空间差异与强度差异的滤波器，因此具有保持图像边缘的特性。先看看我们熟悉的高斯滤波器其中W是权重，i和j是像素索引，K是归一化常量。公式中可以看出，权重只和像素之间的空间距离有关系，无论图像的内容是什么，都有相同的滤波效果。再来看看双边滤波器，它只是在原有高斯函数的基础上加了一项，如下其中 I 是像素的强度值，所以在强度差距大的地方（边
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2023-11-25 20:02:00
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文章目录1. 原理概述2. 实验环节2.1 验证与opencv 库函数的结果一致2.2 与 双边滤波比较2.3 引导滤波应用，fathering2.3 引导滤波应用，图像增强2.4 灰度图引导，和各自通道引导的效果差异2.5 不同参数设置影响2.6 快速导向滤波3. 参考4. 引导滤波，基于opencv的C++code 引导滤波 1. 原理概述引导滤波是三大保边平滑算法之一。 原理介绍参考 图
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2024-01-20 17:40:17
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# 引导滤波实现Python代码
引导滤波（Guided Filter）是一种用于图像处理的技术，主要用于图像的平滑处理和边缘保留。通过本篇文章，我们将一步一步实现引导滤波的Python代码，帮助你掌握这一技术。
## 引导滤波实现流程
首先，我们需要明确整个实现的流程，表格如下：
| 步骤 | 描述 |
|--
原创
2024-10-28 05:46:48
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高密度椒盐噪声的多方向加权均值滤波算法-附代码 文章目录高密度椒盐噪声的多方向加权均值滤波算法-附代码1.算法原理1.1 基于直方图的噪声检测1.2 邻域非噪声像素的多方向搜索1.3 非噪声像素灰度值的加权平均2.算法流程3.算法结果4.参考文献：5.MATLAB代码 摘要：本文介绍一种高密度椒盐噪声的多方向加权均值滤波算法，该算法对于高密度椒盐噪声具有较好的滤除效果。 1.算法原理1.1 基于
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2024-08-12 13:54:01
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一、自适应中值滤波（代码）function aOut = stPlus(aIn,f1,f2,st,stMax)
%这仅仅是 AdaMedFilter (自适应中值滤波函数) 的子函数
%这仅仅是一个附属函数/功能片段（有特定的功能，输入若干边界条件，输出一个具体的数值）
%输入aIn，需要滤波的图像，循环到的行数f1和列数f2，掩模版大小st，和掩模版最大值stMax
[ra,ca] = siz
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2024-02-24 02:03:57
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文章目录引入实例状态向量更新状态向量协方差更新状态向量更新转换矩阵
H
\mathbf{H}
H推广参考文献 引入
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
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引导滤波算法是一种可以保持边缘的一种滤波算法。引导滤波之所以叫这个名字，是因为算法在进行滤波时需要一幅引导图像，引导图像可以是另外单独的图像，也可以是输入图像本身，当引导图为输入图像本身时，引导滤波就成为一个保持边缘的滤波操作。引导滤波可以用于降噪、细节平滑、HDR压缩、抠图、去雾以及联合采样等领域。线性旋转变化滤波过程中，某像素点的输出为： &nbs
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2024-03-06 23:20:40
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引导图滤波器是一种自适应权重滤波器，能够在平滑图像的同时起到保持边界的作用，具体公式推导请查阅原文献《Guided Image Filtering》以及matlab源码：http://kaiminghe.com/eccv10/index.html。这里只说一下自适应权重原理、C++实现灰度图像以及彩色图像的引导图滤波、验证结果。自适应权重原理引导图滤波作为一种线性滤波器，可以简单定义为如下形式：其
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2023-12-20 23:48:59
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粒子滤波Matlab代码，很详实。看完秒懂！本文地909
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2022-08-06 01:11:46
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空间滤波工作机理如上图。模板或者说核，掩膜逐个点移动，如果是线性滤波的话，那么（x,y）这个点经过滤波后的像素值由原来的a,变为模板系数和该系数对应的像素值的乘积和。 这个操作和卷积神经网络中卷积核操作一样，下面介绍几种滤波器。1、平滑线性滤波器 平滑滤波器用于模糊处理和减少噪声。 原理是输出为模板内像素简单的平均值，所以也叫均值滤波器。 由于噪声就是由于图像灰度的尖锐变化产生的，所以均值处理可
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2024-04-07 08:45:24
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上次用到了AD转换芯片TLC2543，采样的数据有时候偶尔会有毛刺和噪声，没有打算用硬件滤波的方法，所以参考了很多软件滤波的方案，针对自己设计的系统，决定采用滑动加权滤波的方法。
优点：相比限幅滤波，中值滤波，算数平均滤波，去极值平均滤波，滑动平均滤波等方法，滑动加权滤波方法实时好（相比前几种滤波方式），反应快（相比滑动平均滤波降低滞后
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2024-04-03 00:04:27
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最近疫情比较严重，居家隔离，突然想要尝试无传感基于卡尔曼滤波器角度速度观测控制自动生成代码生成的实验，有些收获，在这里记录一下。目录1.模型搭建和仿真2.自动代码生成和系统验证3.总结1.模型搭建和仿真Q矩阵：系统噪声R矩阵：测量噪声P0矩阵：状态方差下图是EKF的算法模型，用的是Simulink模型搭建为了小电机能正常启动，采用了IF的开环强拉启动后再切闭环的方案，都是通过Simulink实现E
本篇文章中，我们一起仔细探讨了OpenCV图像处理技术中比较热门的图像滤波操作。图像滤波系列文章浅墨准备花两次更新的时间来讲，此为上篇，为大家剖析了“方框滤波”，“均值滤波”，“高斯滤波”三种常见的邻域滤波操作。而作为非线性滤波的“中值滤波”和“双边滤波”，我们下次再分析。 因为文章很长，如果详细啃的话，或许会消化不良。在这里给大家一个指引，如果是单单想要掌握这篇文章中讲解的OpenCV
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2024-10-07 16:24:22
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Image Fusion with Guided Filtering读后感（附有python代码）
文章目录**Image Fusion with Guided Filtering读后感（附有python代码）**前言一、算法的具体步骤二、python代码实现二、仿真（随便将两幅图片融合的） 前言本文提出了一种快速有效的图像融合方法，通过对多幅图像进行融合，生成高信息量的融合图像。该方法将图像分
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2023-08-20 17:40:19
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文章目录中值滤波创建项目1、点击project -> new project，选择stm32芯片2、配置运行环境3、创建.s汇编文件汇编代码源码分析修改调试报错已解决1、more than one section matches selector - cannot all be first/last2、Error: L6218E: Undefined symbol main (referr
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2024-05-04 10:13:23
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