引导滤波算法是一种可以保持边缘一种滤波算法。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,某像素点输出为:    &nbs
转载 2024-03-06 23:20:40
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一、理论与概念讲解1、关于平滑处理平滑处理用途有很多,最常见是用来减少图像上噪点或者失真。在涉及到降低图像分辨率时,平滑处理是非常好用方法。2、图像滤波滤波器图像滤波,即在尽量保留图像细节特征条件下对目标图像噪声进行抑制,是图像预处理中不可缺少操作,其处理效果好坏将直接影响到后续图像处理和分析有效性和可靠性。  消除图像中噪声成分叫作图像平滑化或滤波操作。信号或图像能量大
为了方便自己查看,重新包了一层,代码和注释保留在了一起AllBlur.h#ifndef ALLBLUR_H #define ALLBLUR_H #include "opencv2/opencv.hpp" #include "opencv2/calib3d.hpp" using namespace cv; class AllBlur { public: AllBlur(); /**
文章目录1、图像梯度1.1图像梯度-Sobel算子1.2Scharr算子1.3laplacian算子1.4三种算法比较 1、图像梯度梯度简单来说就是求导。OpenCV 提供了三种不同梯度滤波器,或者说高通滤波器: Sobel,Scharr 和 Laplacian。其中Sobel,Scharr 是求一阶导数。Scharr 是对 Sobel(使用小卷积核求解求解梯度角度时)优化,而 Lapla
同态滤波在图像处理中原理1 前言2 原理3 实现4 参考 1 前言最近忙着写实验室总结文档,抽空补上这篇博客,为小论文做铺垫。同态滤波,听起来与**「高斯滤波」「巴特沃斯滤波」**没有什么不一样,但是实际上,「同态滤波」是一种处理图像一种思想,并不是一个拥有具体形状滤波器,它更像是一种分析方法,帮助我们分析图像,一个重要应用场景就是「非均匀光照图像」均衡化处理。均衡一张非均匀光照
    《世说新语》记载了东晋一则轶事:在一个寒冷冬天,时任宰相谢安,召集了一大家族的人,在和子侄辈们谈论诗文时,忽然飘起了大雪。    谢安有意考考晚辈们,于是就问:"白雪纷纷何所似?" 谢安侄子答道:"空中撒盐差可拟",而谢安侄女却说了一句:"未若柳絮因风起"。        &nbs
转载 2023-09-15 20:43:59
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下面是频域滤波示例程序:在本程序中,共有五个自定义函数,分别是:1. myMagnitude(),在该函数中封装了Opencvmagnitude函数,实现对于复数图像幅值计算。2. dftshift(),该函数实现对图像四个象限对角互换,相当于MatLab中 fftshift(),将频谱原点(0,0)移到图像中心。示例1中采用了该函数实现了频谱图中心化。3. srcCentralized
一、常用基础滤波操作 在图像处理中,尽可能消除图片中噪声,消除噪声就需要用到滤波,在本次opencv学习中,学习了三个滤波方式。(1)平均滤波,就是将一个区域内像素值求和取平均值,然后用这个平均值替换区域中心像素值。blur(源Mat对象,目标Mat对象,Size对象,Point对象)//Size对象用来确定区域大小,Point对象如果x,y都是-1则表示更新区域中心像素。(2)高斯滤波
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目录前言滤波操作二维滤波(二维卷积)线性滤波方框滤波/均值滤波高斯滤波 前言滤波分为线性滤波和非线性滤波两种,线性滤波中有方框滤波、均值滤波和高斯滤波三种,非线性滤波则有中值滤波和双边滤波两种。在介绍滤波方式之前先以二维滤波形式介绍滤波运算。滤波操作二维滤波(二维卷积)用二维滤波方法选取不同卷积核可以实现各种不同效果,虽然OpenCV中内置函数能实现不同操作,但是通过自己构建卷积核矩
1.扩充边界void copyMakeBorder(InuptArray src, OutputArray dst, int top , int bottom, int left, int right, int borderType, const Scalar& value=Scalar())该函数是用来扩展一个图像边界,第3~6个参数分别为原始图像上下左右各扩展像素点个数,第7
滤波处理分为两大类:线性滤波和非线性滤波OpenCV里有这些滤波函数,使用起来非常方便,现在简单介绍其使用方法。线性滤波:1.方框滤波:模糊图像2.均值滤波:模糊图像3.高斯滤波:信号平滑处理,去除符合正太分布噪声非线性滤波1.中值滤波:去除椒盐噪声2.双边滤波:保边去噪下面对滤波方法进行一一介绍:方框滤波(box Filter)      方框滤波(box
滤波功能在图像处理方面特别常用,我们这一篇来熟悉openCV滤波函数,当然我们从概念看起。官网地址:https://docs.opencv.org/master/d7/d37/tutorial_mat_mask_operations.html上一篇:Mat数据遍历和图像数据操作(如果不熟悉遍历方法话,看这部分代码会不理解)openCV滤波功能这边官网还是在介绍filter2D函数之前,给我们
本文主要涉及到五种滤波方法,包括三种线性滤波器和两种非线性滤波器。 1. 线性滤波器 - 方框滤波 - 均值滤波 - 高斯滤波 2. 非线性滤波器 - 中值滤波 - 双边滤波器线性滤波器图像滤波可以表示为如下公式: g(x,y)=∑k,lf(x+k,y+l)g(k,l) 其中g(k,l)称为核,通过构造核可以实现线性滤波方法方框滤波方框滤波核为: α⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢11⋮111
图像滤波        这一章我们将继续讨论图像基本操作。将讨论一些滤波理论和一些从图像中提取特征或抑制图像噪声方法。        图形处理和计算机视觉之间有一条华丽丽分割线。图形处理主要是通过不同变换来呈现图形不同表现。其通常呢,但不总是,是为了”显示”目的,包括图像色彩空间转换,锐化或模糊,改变对比
文章目录一. 图像滤波简介① 为什么图像是波?② 图像频率③ 滤波器二. 低通滤波之线性滤波① 方框滤波② 均值滤波③ 高斯滤波三. 低通滤波之非线性滤波中值滤波① 中值滤波简介② 实现中值滤波Opencv自带中值滤波四. 低通滤波之非线性滤波双边滤波① 双边滤波简介② 双边滤波实现③ Opencv自带双边滤波 一. 图像滤波简介① 为什么图像是波?我们都知道,图像由像素组成.下图
一、低通滤波器1、频域、空域 有些图像含有大片强度值几乎不变区域,而有些图像灰度级强度值在整幅图像上变化很大,忽高忽低。由此产生一种描述图像特性方式,即观察上述变化频率,这种特征称为频域。通过观察灰度分布来描述图像特征,称为空域。因为图像是二维,因此频率有垂直频率和水平频率。2、滤波器 在频域分析框架下,滤波器是一种放大图像中某些频段,同时滤掉或者减弱其他频段算子。3、低通滤波
滤波处理分为两大类:线性滤波和非线性滤波OpenCV里有这些滤波函数,使用起来非常方便,现在简单介绍其使用方法。线性滤波:方框滤波、均值滤波、高斯滤波方框滤波#include<opencv2\opencv.hpp> #include<opencv2\highgui\highgui.hpp> using namespace std; using namespace
滤波是数字图像处理中基础概念,可以在空间域和频域进行。本文主要讲讲使用OpenCV如何在空间域对图像进行滤波。关于滤波数学理论,这里不再描述,有很多书籍有详细介绍。通俗来讲,滤波就是使用一个滤波器核(就是一个矩阵)对数字图像数据(另一个矩阵)进行处理,处理过程就是使用滤波器核中心,分别放在图像每一个像素上,然后通过中心像素领域像素,对中心像素进行修改。常见一种解释,就是把滤波器核当
opencv中有多种滤波方法实现图像平滑,线性滤波包括方框、均值、高斯。非线性滤波有:中值、双边滤波。线性滤波:像素输出值取决于输入像素加权求和线性滤波其原始数据与滤波结果是一种算术运算,即用加减乘除等运算实现,如均值滤波(模板内像素灰度值平均值)、高斯滤波(高斯加权平均值)等。由于线性滤波是算术运算,有固定模板。非线性滤波:其算子中包含了非线性算子 非线性滤波原始数据与滤波结果是一种逻
  对于图形平滑与滤波,但从滤波角度来讲,一般主要目的都是为了实现对图像噪声消除,增强图像效果。   对于2D图像可以进行低通或者高通滤波操作    低通滤波(LPF):有利于去噪,模糊图像    高通滤波(HPF):有利于找到图像边界(一)统一2D滤波器cv2.filter2D    Opencv提供一个通用2D滤波函数为cv2.filter2D(),滤波函数使用需要一
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