# 卡尔曼滤波去噪
卡尔曼滤波是一种常用的信号处理算法，可以通过组合测量值和先验信息来估计系统的状态。它在许多领域中都有广泛应用，包括机器人技术、自动导航和金融预测等。
## 什么是卡尔曼滤波
卡尔曼滤波是一种最优的滤波算法，基于随机系统的状态空间模型。它通过使用最小均方误差准则，根据预测值和测量值的权衡来估计系统的状态。卡尔曼滤波器可以分为两个步骤：预测步骤和更新步骤。
在预测步骤中，卡
原创
2023-09-21 01:23:21
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1.卡尔曼原理中值滤波法是一种非线性平滑技术。卡尔曼滤波是一种线性最优滤波器。卡尔曼滤波是一个最优化自回归数据处理算法。 从机器学习和数据挖掘的角度来说，滤波是一个理性智能体为了把握当前状态以便进行理性决策所采取的行动。比如，前两天我们没出门，但是我们可以从房间里观察路上的行人有没有打伞（观测状态）来估计前两天有没有下雨（真实状态）。基于这些情况，现在我们要来
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2024-03-12 04:50:09
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1.图像模糊去噪原理图像在采集、传输的过程中，因为人为或者系统的因素难免会产生噪声。这时候就需要对图像进行预处理降低噪声。图像模糊降噪的数学原理是图像的卷积操作。假设有一幅6x6的图像矩形。在6x6的图像像素矩阵上有一个红色中心黄色边框的3x3的窗口，从上到下，从左到右移动。3x3窗口每个位置都对应一个权重，当窗口移动到某一位置时，图像像素矩阵对应像素与权重相乘并求和，将得到的值赋给中心像素。这样
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2023-09-05 08:07:44
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1 简介图像在采集、获取以及传输的过程中,往往要受到噪声的污染,形成噪声图像。图像去噪是图像处理领域中的一个重要环节。为了对含有高斯白噪声的图像进行去噪,在Donoho提出的小波阈值去噪算法的基础上,提出一种基于维纳滤波的小波图像去噪算法,利用维纳滤波后剩下的信号来计算噪声的标准方差。仿真结果表明,与Donoho提出的鲁棒中值算法相比,该算法能够有效地抑制高斯白噪声,更好地保留图像的边缘细节。2
原创
2021-12-16 22:55:20
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在最开始提供一个查询函数的链接滤波处理的原因：数字图像在其形成、传输记录的过程中往往会受到很多噪声的的污染，比如：椒盐噪声、高斯噪声等，为了抑制和消除这些随即产生的噪声而改善图像的质量，就需要去、对图像进行去噪处理，去噪也就是滤波处理。原理略直接上效果%gray = 0.299 * R + 0.587* G + 0.114 * B
rgb = imread('xiongmao.jpg');
r =
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2024-05-20 10:44:41
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基于MATLAB的带噪图像的高斯滤波摘要：图像常常被强度随机信号（也称为噪声）所污染．一些常见的噪声有椒盐（Salt & Pepper）噪声、脉冲噪声、高斯噪声等．椒盐噪声含有随机出现的黑白强度值．而脉冲噪声则只含有随机的白强度值（正脉冲噪声）或黑强度值（负脉冲噪声）．与前两者不同，高斯噪声含有强度服从高斯或正态分布的噪声．研究滤波就是为了消除噪声干扰。图像滤波总体上讲包括空域滤波和频域滤
图像平滑下一篇图像锐化。众所周知，实际获得的图像在形成、传输、接收和处理的过程中，不可避免地存在着外部和内部的噪声干扰。噪声恶化了图像质量，使图像模糊，给分析带来困难。因此，去除噪声，恢复原始图像时图像处理中的一个重要内容。消除图像噪声的工作称之为图像平滑或滤波。 图像平滑方法包括空域法和频域法两大类。在空域法中，图像平滑常用的方法是采用均值滤波或中值滤波。 均值滤波对于均值
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2024-03-11 06:38:13
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卡尔曼滤波器算法（The Kalman Filter Algorithm）在这一部分，我们就来描述源于Dr Kalman 的卡尔曼滤波器。下面的描述，会涉及一些基本的概念知识，包括概率（Probability），随即变量（Random Variable），高斯或正态分配（Gaussian Distribution）还有State-space Model等等。但对于卡尔曼滤波器的详细证明，这里不能一
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2024-07-04 20:55:16
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卡尔曼滤波是一种递归的估计，即只要获知上一时刻状态的估计值以及当前状态的观测值就可以计算出当前状态的估计值，因此不需要记录观测或者估计的历史信息。卡尔曼滤波器分为两个阶段：预测与更新。在预测阶段，滤波器使用上一状态的估计，做出对当前状态的估计。在更新阶段，滤波器利用对当前状态的观测值优化在预测阶段获得的预测值，以获得一个更精确的新估计值。opencv中有KalmanFilter类,参考【1】 cl
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2023-10-11 11:23:37
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# 维纳滤波图像去噪的实现流程
在本文中，我将向你介绍如何使用Python实现维纳滤波图像去噪。维纳滤波是一种经典的图像去噪算法，能够有效地去除图像中的噪声，提升图像的质量。作为一名经验丰富的开发者，我将带领你一步步完成这个任务。
## 实现步骤
下面是完成维纳滤波图像去噪的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库和模块 |
| 2 | 加载图像
原创
2023-08-19 06:52:45
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## Python OpenCV维纳滤波图像去噪的实现流程
### 步骤概述
下面给出了Python OpenCV维纳滤波图像去噪的实现流程。具体步骤如下：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 加载图像 | 使用OpenCV的imread函数加载图像 |
| 2. 转换为灰度图像 | 使用OpenCV的cvtColor函数将图像转换为灰度图像 |
| 3. 添加
原创
2023-08-16 08:49:59
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# 使用Python实现维纳滤波进行图像去噪
在计算机视觉和图像处理的领域，图像去噪是一个常见的问题。维纳滤波是一种有效的去噪技术，可以帮助我们从噪声污染的图像中恢复出原始图像。在本文中，我们将介绍如何在Python中实现维纳滤波进行图像去噪。
## 实现流程
在我们开始编码之前，让我们先了解一下整个实现流程。以下是实现维纳滤波的步骤：
| 步骤编号 | 步骤 | 描
引言
通信领域中，当然完全不止通信领域，一个很常见的需求就是，从含有噪声，或是已经畸变的信号中，
提取出或恢复出原始的、有用的信号。怎么做？可以用滤波器（Filter）。滤波器的变量（输入）是信号，
信号又是时间or空间or时间空间or…的函数。于是，函数的函数——泛函。至今，我没有学过，唉……
一定要抽时间学一下“泛函分析”……%>_<%
背景近年来国内的雾霾天气逐渐由中东地区向全国蔓延。雾霾自2013年起开始成为人们对天气关注的关键词。雾霾是特定气候条件与人类活动相互作用的结果。高密度人口的经济及社会活动必然会排放大量细颗粒物（PM2.5），一旦排放超过大气循环能力和承载度，细颗粒物浓度将持续积聚，此时如果受静稳天气 等影响，极易出现大范围的雾霾。 雾天时，弥漫在空中的雾气和尘埃模糊了人们的视线，使得景物的能见度大幅降低。在雾天条
1 简介分析了几种常见的图像去噪方法的去噪原理和缺点后,主要研究了维纳滤波算法的去噪原理和其在实际应用中对高斯噪声的去除优点,通过实验对比维纳滤波算法和其他几种常见的图像去噪方法对高斯噪声的去噪效果,并分析不同参数对维纳滤波去噪效果的影响.实验结果表明,综合主观视觉效果和客观PSNR值而言,在去除高斯噪声时,维纳滤波可以取得更好的去噪效果,提高所获取图像的质量.2 部分代码functi
原创
2022-05-05 11:07:10
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目录一、图像去噪基础知识1. 图像去噪模型2. 图像去噪类型2.1 噪声类型——融合方式2.2 噪声类型——概率分布二、非局部均值图像去噪方法三、基于图像先验的正则化去噪模型1. 图像的梯度先验2. 图像的非局部自相似先验3. 图像的稀疏性先验4. 图像的低秩性先验一、图像去噪基础知识1. 图像去噪模型 图像在传输、存储和拍摄等过程中，由于电磁
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2023-07-25 13:23:47
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一、扩展卡尔曼滤波KF和EKF的公式对比（基本没差别）二、扩展卡尔曼五个公式利用扩展卡尔曼滤波估计四元数。 下图是论文中的截图。可以和前面的卡尔曼滤波估计高度文章的那五个公式对应一下。 观测矩阵的确定。三、代码的实现1. 四元数模长归一化static void NormalizeQuat(arm_matrix_instance_f32 *_q)
{
float norm = invSqrt(_
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2023-12-21 07:46:18
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1 简介在当前的图像处理之中,一般情况下会采用均值滤波,中值滤波,维纳滤波等方法对图像进行去噪,在此之外,还需要使用MATLAB技术对不同的滤波方法进行处理,以达到自己所想要的效果.本文在研究的过程中对同一个图像采用不同呢噪声处理方法的结果进行对比分析,从而探究图像处理效果的不同.2 部分代码function varargout = jiemian(varargin)% JIEMIAN Appli
原创
2022-03-28 21:44:58
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1 简介由于图像噪声会对后续的图像处理结果产生影响,所以在对图像进行其他处理前应先对图像去噪.针对传统中值滤波器在去除均匀分布椒盐噪声时效果并不理想,设计出一种自适应阈值中值滤波器.分别用两种滤波器进行图像去噪实验,通过对比去噪后图像的信噪比,峰值信噪比以及视觉效果发现:较之传统的中值滤波器,新的自适应中值滤波器能更有效地去除椒盐噪声并减少图像失真.2 完整代码%*****************
原创
2021-12-11 23:45:28
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一、简介
1 NLM滤波原理2 Pixelwise Implementation3 Patchwise Implementation
function [output]=NLmeans(input,t,f,h)
% 输入: 待平滑的图像
% t: 搜索窗口半径
% f: 相似性窗口半径
% h: 平滑参数
% NLmeans(ima,5,2,sigma);
%
原创
2021-07-09 15:53:47
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