⛄ 内容介绍基于高斯滤波、均值滤波、中值滤波和双边滤波的组合方法是常用的图像去噪技术。以下是它们的基本原理和操作流程：高斯滤波：高斯滤波利用高斯函数对图像进行平滑处理，有效降低高频噪声。该滤波器通过对每个像素周围一定范围内的像素进行加权平均，减少噪声的影响。均值滤波：均值滤波将图像中的每个像素替换为其周围像素的平均值，以去除随机噪声。该滤波器通过计算像素的邻域均值来实现去噪。中值滤波：中值滤波以中
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2024-08-08 14:32:38
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空域滤波增强相关实验一、噪声模拟%%利用函数imnnoise给图像'eight.tif'分别添加高斯(gaussian)噪声和椒盐(salt&pepper)噪声
I=imread('eight.tif');
imshow(I)
I1=imnoise(I,'gaussian' ,0,0.01);
figure,imshow(I1)
I2=imnoise(I,'salt & peppe
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2024-04-01 09:57:58
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目录概述空间域平滑——低通滤波空间域锐化——高通滤波概述图像的滤波分为空间域和频率域两方面，在此首先说明空间域滤波。空间域滤波又分为高通滤波和低通滤波两种，下面分别阐述。空间域平滑——低通滤波低通滤波可以理解为降噪的过程，常用的方法有均值滤波、高斯滤波、中值滤波、K个近邻的平滑、梯度倒数加权平滑等。均值滤波，顾名思义即是取范围内各点灰度的平均值作为中间像元的灰度值来进行滤波，3*3模板的演示代码如
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2024-03-19 21:50:11
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1 均值滤波均值滤波：用包含在滤波掩模邻域内的像素的平均灰度值去代替每个像素点的值。用途：用于模糊处理和减少噪声。 盒滤波器： 加权平均滤波器% 均值滤波
clc;close all;clear all;
I = rgb2gray(imread('fig.png'));
F = imnoise(I,'gaussian',0, 0.02); % 加入高斯噪声
% F = imnoise(I,'sal
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2024-03-18 13:37:39
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摘要：现代医学非常发达，能通过各种手段来获取人体的各种信息，例如，X光可以拍摄人的骨头等图片。但是，这些图片效果不一定很好，所以在使用着大量的数字成像和数字图片处理设备。那么，现在，我用Matlab这个软件对一幅胸透图片进行处理，获得更好的效果。本次软件处理实验方法是：利用高通滤波器削弱傅里叶变换的低频而保持高频相对不变点，这样会突出图像的边缘和细节，使得图像边缘更加清晰。但是由于高通滤波器偏离了
[Matlab]实现对图像的均值滤波软件环境 matlab R2017a搜了不少关于使用滤波器的文章，都是直接调用现有函数，我在这里简单实现了均值滤波器问题背景：实现复杂明暗条件下的图像二值化例如要把这张图片二值化，用于后续识别使用全局的阈值划分，可能会得到以下结果一个更极端的例子显然，我们希望得到如下结果要得出这样的结果就需要对暗处进行补偿、降低过曝处亮度，因此有了滤波器的方案理论基础均值滤波器
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2024-03-05 11:52:14
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1. 均值滤波
先创建一个 medfilter.m 文件，代码如下：
function [output] = meansfilter(input, radius)
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% input: 噪声图像
% r: 图像块半径
%
% Auther: Gao Zheng jie
% Email: 3170601003@cuit.edu.cn
% D
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2024-05-21 14:55:38
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FPGA学习笔记图像处理算法1. 灰度图像均值滤波算法
1.1 原理
1.2 FPGA实现灰度图像均值滤波算法1. 灰度图像均值滤波算法1.1 原理均值滤波：线性滤波，邻域平均法。原理：用均值代替原图像中的各个像素值。即以目标像素(x,y)为中心的找出N个像素f(x,y)，再用这N个像素的平均值代替原目标像素,作为处理后的图像的点g(x,y)=(1/N)(∑f(xi,yi))。缺点：不
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2024-05-21 11:28:00
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1. blur(均值滤波)均值滤波从频域来看，它是一种低通滤波器，高频信号会被滤掉。均值滤波可以帮助消除图像尖锐噪声，实现图像平滑，模糊等功能。理想的均值滤波是用每个像素和它周围像素计算出来的平均值替换图像中每个像素。 均值滤波器一般是使用下面的模板和图像做卷积来实现。 即以当前像素点为中心，求窗口内所有灰度值的和，以其平均值作为中心像素新的灰度值。均值滤波有平均均值滤波和加权均值滤波。分别如下所
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2024-03-20 08:54:57
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一、课题介绍matlab具有完备的图形处理功能、友好的用户界面以及功能强大的图形处理工具箱，能够实现对数字图像的编辑和处理工作，实现功能包括数字图像的读取、存储、显示、去色、图像翻转、局部放大、透明度调整、去噪、平滑、锐化、压缩、边缘检测等操作。本文的主要内容如下：1．研究图像处理技术，包括图像处理技术的分类、数字图像处理的特点，主要内容以及应用。2．分析MATLAB软件及其在图像处
由于成像系统、传输介质和记录设备等的不完善，数字图像在其形成、传输记录过程中往往会受到多种噪声的污染。图像的空间域滤波属于空间运算
原创
2022-04-14 11:08:45
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由于成像系统、传输介质和记录设备等的不完善，数字图像在其形成、传输记录过程中往往会受到多种噪声的污染。图像的空间域滤波属于空间运算方法，例如中值滤波、均值滤波，用途主要是降噪。今天写的Matlab代码为均值滤波源代码：clear allclose allclc%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 读入待检测图像x= imread('le
原创
2021-08-30 17:09:55
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1.1 均值滤波算法介绍首先要做的是最简单的均值滤波算法。均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素(以目标象素为中心的周围 8 个像素，构成一个滤波模板，即去掉目标像素本身)，再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。P11P12P13P21P23P31P32P33中值滤波算法可以形象的用上述表格来描述，即对于每个 3*3 的阵列而言，中间
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2024-05-20 16:20:15
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均值滤波 均值滤波的计算非常简单，将图像像素点灰度记录在数组中，然后设置方框半径的值，然后将方框中的所有点的像素求和取平均，得到的结果就是均值滤波后对应像素点的灰度值。 优点： 计算很快而且简单 从算法可以看出，只是求了平均，并没有很复杂的计算 缺点： 得到的图像很模糊 当方框的半径越大，得到的图像中那些变化较大的地方（边缘）
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2024-04-03 14:08:01
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图像处理算法可以在RGB域处理，也可以在灰度域处理，牛逼的还可以在Bayer处理。但是大部分目标识别、跟踪、检测等图像处理算法，都是灰度域处理的，因为灰度除了没有色度，以及包含了基本图像处理所需的信息，包括纹理/目标/姿态等。因此从本节开始，我们将基于灰度域进行基本的FPGA图像处理算法的实现。前面一节我们已经得到了灰度视频(灰度相机直接就可以得到灰度视频，不需要前一节)，现在我们可以大刀阔斧，全
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2024-08-09 16:03:42
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第4章 MATLAB图像滤波 4.1 线性滤波器的空间域设计法 4.1.1 简介 滤波是一种用来改变或增强图像的技术。例如，通过滤波可以强化或去除图像的某种特征，它能够处理图像的操作包括平滑、锐化、边缘增强等。滤波是一种邻域操作，在这种操作中，输出图像的像素点的值取决于输入图像某个邻域内的像素点的值。线性滤波中输出像素点的值是输入图像某个邻域内像素点的值的线性组合。 4.1.2 卷积 线性
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2024-05-24 19:10:09
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学习中，如有错误，敬请指正，谢谢大家~1、直接逆滤波：属于非盲复原，PSF已知，直接频域相除。blurred=imfilter(img,PSF,'circular');noised=imnoise(blurred,'gaussian',mean,var);Ifn=fft2(noised);deblurredn=ifft2(Ifn./Pf);2、deconvblind：属于半盲复原，预测+求解PSF
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2024-05-27 18:05:08
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滤波是图像处理中常用的技术，可以锐化图像、模糊图像、去除噪声、增强图像等等。这里只讲空间滤波，频率域滤波将在以后讲。 空间滤波：简单来说，是用一个模板（3x3矩阵、5x5矩阵…一般为奇数）扣在图像上，用模板中每一个元素对扣住的范围中对应的像素进行数学操作，将产生的数值赋给模板中心点所对应。分类：线形空间滤波、非线形空间滤波。线性空间滤波：基于计算乘积和（线形操作）的滤波。例如New=a*g1+b*
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2024-05-29 00:54:04
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目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种： 均值滤波算法：也称线性滤波，主要思想为邻域平均法，即用几个像素灰度 的平均值来代替每个像素的灰度。有效抑制加性噪声，但容易引起图像模糊， 可以对其进行改进，主要避开对景物边缘的平滑处理。
1. %x是需要滤波的图像,n是模板大小(即n×n)
2. function d=avg_filter(x,n)
3. a(1:n,
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2024-05-24 10:25:11
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小波阈值图像降噪及MATLAB仿真图像信号在生成和传输过程中常常因受到各种噪声的干扰和影响而使图像降质，这对后续图像的处理(如分割、压缩和图像理解等)将产生不利影响。为了抑制噪声，改善图像质量，便于更高层次的处理，必须对图像进行降噪预处理。小波降噪的方法有多种，如利用小波分解与重构的方法滤波降噪、利用小波变换模极大值的方法去噪、利用信号小波变换后空域相关性进行信噪分离、非线性小波阈值方法去噪、平移
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2024-06-08 19:23:48
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