目录 MATLAB图像处理&遥感导论图像处理目录一、平滑的两种卷积(均值滤波中值滤波)运算流程均值滤波:中值滤波:二、锐化的四种卷积算子介绍锐化基本概念:四种锐化卷积算子:sobel算子:perwitt算子:roberts算子:lapacian算子:三、基于平滑的两种方法以及锐化的四种算子利用matlab进行实现MATLAB平滑代码案例:运行结果:MATLAB锐化代码案例:运行结果: 一
滤波分类首先我们应该了解一下什么是平滑。平滑 也称 模糊, 是一项简单且使用频率很高的图像处理方法。平滑的一种作用就是用来减弱噪声。OpenCV中提供了两类常见的滤波器用来对图像进行平滑处理。线性滤波:对邻域中的像素的计算为线性运算时,如利用窗口函数进行平滑加权求和的运算,或者某种卷积运算,都可以称为线性滤波。包括方框滤波(boxFilter)、均值滤波(blur)、高斯滤波(GaussianBl
移动平均的本质是一种滤波。它的目的是过滤掉时间序列中的高频扰动,保留有用的低频趋势。如何从时间序列中抽取出真正的低频趋势呢?无论采取哪种移动平均算法,理论上的计算方法都相同,下面我们简要说明。同时,我们也会清晰地阐述该计算方法仅在理论上有效,而在实际应用中是无法实现的,并由此揭示产生滞后性的原因。对于简单移动平均来说,在窗口T内,过滤函数在每个时点的取值都是1/T。利用上述公式计算得到的实际上
邻域算子(局部算子)是利用给定像素周围的像素值的决定此像素的最终输出值的一种算子。对于邻域算子,除了用于局部色调调整以外,还可以用于图像滤波,实现图像的平滑锐化,图像边缘增强或者图像噪声的去除 。而线性邻域滤波是一种常用的邻域算子,像素的输出值取决于输入像素的加权,具体过程如下图。方框滤波均值滤波,高斯滤波,它们都属于线性领域滤波器。方框滤波器:方框滤波所用的核为其中f表示原图,h表示核,g
图像平滑从信号处理的角度看就是去除其中的高频信息,保留低频信息。因此我们可以对图像实施滤波滤波可以去除图像中的噪音,模糊图像(噪音是图像中变化比较大的区域,也就是高频信息)。而高滤波能够提取图像的边缘(边缘也是高频信息集中的区域)。根据滤波器的不同又可以分为均值滤波,高斯加权滤波,中值滤波, 双边滤波均值滤波平均滤波是将一个m*n(m, n为奇数)大小的kernel放在图像上,中间像
参考自:数字图像处理第三版-冈萨勒斯 平滑滤波用于模糊处理降低噪声。模糊处理常用于预处理任务中,如在目标提取之前去除图像中的一些琐碎细节,以及桥接直线或曲线的缝隙。通过线性或非线性平滑滤波也可降低噪声。线性滤波均值滤波器(均值平滑、均值滤波)平均值或加权平均值 常见的平滑处理应用就是降低噪声。它会去除与滤波器模板尺寸相比较小的像素区域。然而,由于图像边缘也是由图像灰度尖锐变
Fir低通滤波器(Verilog手写代码) 对于fir低通滤波器,现在很多视频上讲的都是调用IP核,的确,firIP核既简单又快捷,而且效果还不错,但是在使用上也会受限,毕竟他的抽头系数是先固定好的。现在小编来教大家用Verilog手写Fir。手写代码有一下一些好处,首先可以让大家对fir的结构了解的更熟悉,其次抽头系数可以通过 外部 设备从写入ram,传给FPGA可以实现fir-3db可变。 再
一阶滤波,又叫一阶惯性滤波,或一阶滤波。是使用软件编程实现普通硬件RC低通滤波器的功能。   一阶滤波的算法公式为:
转载 2023-05-24 16:05:50
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一阶滤波 前言:在使用单片机开发中,常常会用到的外设包括ADC采样。而采样必然会伴随这随机干扰引起的毛刺噪声,对于需要捕捉采样值突变的系统来说尤其需要减小毛刺突变的影响。从硬件电路软件算法上都能一定程度的减少噪声达到滤波的目的,本文主要讲解软件使用滤波算法来滤波ADC采样值的方法。一阶滤波(又叫惯性滤波)算法算法原理  滤波算法公式: Y(n) = a * X(n)
图像的平滑与滤波 平滑滤波是低频增强的空间域滤波技术,是图像模糊、消除噪声。一、2D滤波器cv2.filter2D()对于2D图像可以进行或者高滤波操作,滤波(LPF)有利于去噪声,模糊图像,高(HPF)有利于找到图像边界。 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('dog.jpg', 0) kernel = n
一:低通滤波器     低通滤波器的目标是降低图像的变化率,比如将第一个像素替换为该像素周围像素的均值。这样就可以平滑并替代那些强度变化明显的区域。    OpenCV 使用blur 函数做到:dst = cv2.blur(image,(5,5)); # dst -- 处理后的图像 # image -- 待平滑处理的图像 #(5,5) --
滤波是传感器处理中的重要算法,经常接触底层常常用到,以下总结了一些滤波算法,供以后参考调用。下文分为三部分 1、滤波2、高滤波3、融合滤波一、滤波1.1RC滤波的数字滤波  指在截止频率fc的时候,增益为-3db(Aup=0.707)的滤波器,也是模电书中出现的第一种硬件滤波器,以下是对应的软件形式的1阶RC滤波器的数字形式(本断程序节选自匿名4轴)  一阶形式:Y(n)=
构造一幅图像,观察滤波效果。上图中,仅仅让低频信号通过,高频信号被过滤掉了。代码如下:# -*- coding: utf-8 -*-"""答
原创 2022-08-15 10:56:22
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1. 介绍      滑动平均值滤波可以去除随机噪声。测量中随机噪声的影响,使测量结果不准确,通过多次测量同一数据源,使用多点集合平均的方法得到数据一个比较合理的估计就是滑动平均值滤波。            例如第80采样点的5次平均值滤波:   
描述对于不同滤波器而言,每个频率的信号的强弱程度不同。当使用在音频应用时,它有时被称为高频剪切滤波器, 或高音消除滤波器。滤波器概念有许多不同的形式,其中包括电子线路(如音频设备中使用的hiss 滤波器)、平滑数据的数字算法、音障(acoustic barriers)、图像模糊处理等等,这两个工具都通过剔除短期波动、保留长期发展趋势提供了信号的平滑形式。滤波器在信号处理中的作用等同于其它领
本例程展示了信号处理中低滤波的作用,首先生成一个高斯白噪声,然后对其进行滤波。低通滤波器的截止频率Q值可以自己设定,得到低通滤波器的传输函数后,在经过双线性变换法得到其单位脉冲响应。滤波后对原始信号的频谱滤波后的信号的频谱进行了对比。%% 低通滤波器演示程序 %% 生成白噪声信号 clc;clear all; close all; N = 1000; %采样点数 fs = N; %采
一、简介滤波是信号图像处理中的一种基本操作,目的是选择性提取图像中某些方面的内容,例如,滤波可以去除图像中的噪声,提取有用的视觉特征,对图像进行重采样等。下面介绍几个有关滤波的重要概念:一幅图像是由不同灰度级别(或者彩色)组成的图案,有些地方的图案灰度级变化很大(比如在大量细小的物体场景中),有些地方的灰度级强度几乎不变(比如大海、蓝天、草地等),因此产生了一种描述图像特性的方式,即观察上述变化
飞控学习笔记(一)(参考文章的地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/60896985)加入滤波器必然会造成延时,不要为了追求滤波效果,对系统造成太大的延迟,通常不要超过一个周期最好。1.一阶低通滤波器的设计:一般飞行器陀螺仪的滤波的经验值是30Hz,然后计算滤波系数。公式如下:其中,T表示采样周期,fc表示截止频率,当T = 0.005,fc = 30Hz时,计算A的
转载 2023-10-10 09:52:13
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滤波,从字面意思理解就是低频信号可以通过,高频信号会被滤掉,主要用于去除信号的毛刺干扰,工程上应用较多。滤波器的基本理论公式是:y(t) = K*u(t) + (1-K)*y(t-1) = y(t-1) + K*[u(t)-y(t-1)]其中,K=dT/T,K一般介于0~1之间,dT是运行步长,T是时间常数;u是输入信号;y是输出信号。一般对于某一个控制器,其运行周期是一定
经典滤波器和数字滤波器   一般滤波器可以分为经典滤波器和数字滤波器。经典滤波器:假定输入信号中的有用成分希望去除的成分各自占有不同的频带。如果信号噪声的频谱相互重迭,经典滤波器无能为力。比如 FIR IIR 滤波器等。  现代滤波器:从含有噪声的时间序列中估计出信号的某些特征或信号本身。现代滤波器将信号噪声都视为随机信号。包括 Wiener Filter、Kalman Filter、线
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