相关图像处理概念介绍“平滑处理“（smoothing）也称“模糊处理”（bluring），是一项简滤波和高通滤波两种。而高斯滤波是指用高斯函数作...
原创
2022-07-08 11:13:48
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图像处理系列-均值滤波和中值滤波1.均值滤波与中值滤波介绍在经典书籍《数字图像处理第三版-冈萨雷斯》中介绍了滤波相关概念，并详细讲解了均值滤波与中值滤波的原理。如果本文有不详尽之处，可查阅本书P93平滑空间滤波部分。宏观上，让我们了解均值滤波和中值滤波在图像处理中的位置。在数字图像处理中，滤波是很重要的一部分，均值滤波和中值滤波是都属于空间滤波（对于某一像素点，以该点为中心，通过对该像素点邻域部分
1 线性滤波:方框滤波、均值滤波、高斯滤波
1.1方框滤波（box Filter）
1.2均值滤波（blur函数）
缺陷：
1.3高斯滤波（GaussianBlur函数）
1.4线性滤波核心API函数
boxFilter
1 #include "opencv2/core/core.hpp"
2 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
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2020-05-03 15:49:00
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平滑处理（smoothing)也称模糊处理（bluring)，是一种简单且使用频率很高的图像处理方法。平滑处理的用途有很多，最常见的是用来减少图像上的噪点或者失真。处理降低图像分辨率时，平滑处理是好用的方法。（1）图像噪声：指存在于图像数据中的不必要的或多余的干扰信息。
原创
2023-02-15 11:21:57
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基于KITTI数据集的无人驾驶感知与传感器融合实现—（5）—高斯滤波学习前言一、高斯滤波二、API介绍 ```dst = GaussianBlur(src, ksize, sigmaX[, dst[, sigmaY[, borderType]]]) ```三、代码&效果四、结论 学习前言 之前弄了蛮多图像预处理的操作，但是在进行梯度和颜色域分离这种操作之前呢，我们加个滤波器，可以有效
双边滤波器的原理其实就是：一个点的滤波后的像素值由他邻域内的像素点决定，领域内像素点的对该值影响的权重取决于两个像素点的距离和相似度。（我的理解）在tomasiIccv98这篇论文中就能直接找到双边滤波器的原理，这篇论文不是很难，能熟练阅读英文的童鞋或者说是想要更多的去了解双边滤波器的童鞋可以直接去读这篇文章。那这句话是什么意思呢？ 一个点的滤波后的像素值由他邻域内的像素点决定：这句话理解起来很
#目的为记录在自己运行时存在的问题及解决方法，本文基于社区的Eastmount大佬的课程，通过学习，其中也增加了自己的考量和问题的解决。在图片中加入噪音 （1）其中50000代表了的噪声点个数，该数值越大，噪声点越多；采用了np模块中的random.randint，在（0，rows）范围内随机找一点设为x，在（0，cols）范围随便找点设为y，最后令（x，y）坐标的像素点在三个通道上值
参考 进行个人附加修改
均值滤波和和中值滤波都可以起到平滑图像，滤去噪声的功能。均值滤波采用线性的方法，平均整个窗口范围内的像素值，均值滤波本身存在着固有的缺陷，即它不能很好地保护图像细节，在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分，从而使图像变得模糊，不能很好地去除噪声点。均值滤波对高斯噪声表现较好，对椒盐噪声表现较差。中值滤波采用非线性的方法，它在平滑脉冲噪声方面非常有效,同时它可以保护
1.软件版本matlab2013b,quartusii121.2.本算法理论知识带通滤波器在数字幅频均衡功率放大器中一个重要的组成部分，在介绍带通滤波器之前，我们首先来详细介绍一下数字幅频均衡功率放大器。本系统要求的指标为：本题要求在输入电压有效值为5mV的条件下，放大倍数达到400倍。而且20Hz到20kHz衰减不能超过1dB。-1 dB转化为信号幅值变化为11%，可以说指标要求很高。我们可以选
# -*-coding:utf-8-*-# #TODO.1.均值滤波import cv2def image_blur(image_path1:str):
原创
2022-05-17 12:43:34
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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，实现图像的平滑和锐化，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和，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
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“和”高斯滤波“三种常见线性邻域滤波操作。而作为非线性滤波的“中值滤波”和“双边滤波”，留待我们下次剖析。先上一张精彩截图： 浅墨其实很希望把这篇文章写得精简和简明扼要，发现越深入写进去，需要讲的周边内容越多，于是文章越写越长
中值滤波(Median Filter)是一种非线性滤波技术，其基本思想是在单通道中将像素点邻域的灰度值进行排序，取中间值来代替原来的像素点的灰度值。中值滤波是目前处理椒盐噪声最好的滤波方式。 椒盐噪声（salt-and-pepper noise)又称脉冲噪声，在传感器或者远程传输的过程中，原本的数据会被影响，导致图像出现大量散粒状的噪声点。而在图像中，能量大部分集中在低频和中频，因此将邻域的数据
摘要：双边滤波就是一种非线性的滤波方法，他在保持图像边缘信息的同时去除噪声。所谓非线性，是因为他的基本原理是对像素进行加权平均，其中权值取决于空间距离和像素值之间的差异。双边滤波的原理：在实现双边滤波时，我们需要定义一个整数半径radius，遍历每个像素点，对每个像素点radius范围内的像素点，求出它们的高斯权重和一个相似性权重，高斯权重表示距离当前中心像素越远对中心的影响越小，相似性权重表示像
在1990年,Y5V型MLCC的价格已达到钽电容的水平,到1995年,X7R型的价格达到1.0uF钽电容器的水平.这些重大变化使得MLCC可以与钽电容器在许多应用领域展开直接竞争.对电性能的要求主要取决于具体的应用,我们可以对它们在平滑滤波和退耦这两个主要应用领域的表现作一番比较。对于平滑滤波来说,在开关模式电源(SMPS)中的应用是最普通的应用之一,它覆盖非常宽广的输出功率范围和波动电流.虽然如
滤波处理，首先提几个问题：为什么要滤波？滤波的方式有那么多有什么作用？分别的应用场合是什么？下面就开始滤波的说明和代码了！一：移动平滑滤波： 该滤波方法为：采用最新的N个数据的平均值。N为恒定值。 那么问题来了： 在初始采样平均值该如何处理？X1/N？还是第一次采样将N个数据全填充为X1？然后开始计算？还是在第一遍采样中，X1/1,(X1+X2)/2,(X1+...+X(n-1))/(N
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2023-08-08 17:35:31
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文章目录（一）均值滤波（二） 高斯滤波（三） 中值滤波（四）选择滤波算法（五）代码实现li_smooth.cmain.c（六）写在后面 （一）均值滤波用其像素点周围像素的平均值代替元像素值，在滤除噪声的同时也会滤掉图像的边缘信息。通过编程实现一个3X3的均值滤波器（example/conv/conv.c），滤波效果如下：图表 4 均值滤波1图表 5 均值滤波2 分析：均值滤波算法简单能很快的对图
上节学到 线性滤波，即两个信号之和的响应和它们各自响应之后相等。也就是每个像素的输出值
原创
2023-02-08 10:30:17
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EMI、EMS和EMC简述1.EMI&EMS&EMC定义（1）.EMI，全称为：Electromagnetic Interference，即电磁干扰，指电子设备在自身工作过程中产生的电磁波，对外发射并对设备其它部分或外部其它设备造成干扰。（2）.EMS，全称为：Electromagnetic Susceptibility，即电磁敏感度，指电子设备受电磁干扰的敏感程度。（3）.EMC
一、FIR和IIR滤波器的使用范围区别：IIR和FIR数字滤波器的比较本章和上一章对IIR和FIR滤波器的特性和设计方法作了讨论，这里有必要将它们各自的优缺点和适用范围作一个总结。表6.4 IIR和FIR数字滤波器的比较IIR DFFIR DF（1）相位一般是非线性的（1）相位可以做到严格线性（2）不一定稳定（2）一定是稳定的（3）不能用FFT作快速卷积（3）信号通过系统可采用快速卷积（4）一定是
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2023-07-04 13:54:19
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