1 clear;
2 clc;
3 width=3;
4 xwidth=(width-1)/2;
5 imgn=imread('1.bmp');
6 imshow(imgn,[]);
7 imgn=double(imgn);
8 [m n]=size(imgn);
9 imgn1=imgn;
10 z=zeros(4,width);
11 tem=1;
12 for i=1+x
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2020-09-10 15:12:00
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1 clear;
2 clc;
3 width=3;
4 xwidth=(width-1)/2;
5 imgn=imread('1.bmp');
6 imshow(imgn,[]);
7 imgn=double(imgn);
8 [m n]=size(imgn);
9 imgn1=imgn;
10 z=zeros(4,width);
11 tem=1;
12 for i=1+x
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2020-09-10 15:13:00
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背景：设计一个高通滤波器其 , ,阻带衰减要大于40dB，在通带的最大波纹起伏/衰减要小于0.2dB，采样频率是1200Hz。 主要思想：找到一个合适的窗函数然后和一个合适的理想高通滤波器相乘就可以了第一步：把题目转化为第一题的参数首先要注意数字角频率和模拟角频率的转化(注意两个 的区别) 通过上式可以得到 第二步：选
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2023-08-29 11:55:23
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matlab - 信号平滑、移动平均滤波对信号进行平滑操作的重要性不言而喻1.信号提取matlab内置了一个这样的数据：某个地方一个月内的温度变化数据，1小时测量一次，所以总数据量是24*31。可以以这个数据为例子，探究一些数据平滑的方法。该数据如下：clear all
close all
load bostemp
days = (1:31*24)/24;
plot(days, tempC)
ax
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2024-06-14 23:26:19
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max(a,b) min(a,b)
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2020-05-07 16:14:00
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应用matlab进行数字图像空域滤波
1、线性空间滤波函数Z = imfilter(X,H,option1,option2,...)X为输入图像矩阵，H为m*n维的掩膜矩阵，H中的数据类型必须是double类型。掩膜矩阵可以是用户定义，也可以是系统定义好的。返回矩阵Z和X有相同的数据结构和数据类型。整个函数处理的中间过程都会使用double类型，所以不必
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2024-03-07 15:36:29
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matlab平滑滤波和中值滤波程序glRasterPos2i(100,100); //定位当前光标
glutBitmapCharacter(GLUT_BITMAP_9_BY_15,'H'); //写字符"H"
glutBitmapCharacter(GLUT_BITMAP_9_BY_15,'e'); //写字符"e"
glutBitmapCharacter(GLUT_BITMAP_9_BY_15,
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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文章目录平滑空间域滤波1 理论1.1 空间域滤波1.1.1 空间域滤波和邻域处理1.1.2 边界处理1.1.3 互相关和卷积1.2 线性空间滤波1.2.1 加权均值滤波1.2.2 均值滤波的变形1.2.2.1 几何均值滤波1.2.2.2 谐波均值滤波1.2.2.3 逆谐波均值滤波1.3 非线性空间滤
原创
2022-03-23 10:20:18
3026阅读
1 cl;
2 img=imread('1.bmp');
3 img=double(img);
4 imshow(mat2gray(img));
5
6 [m n]=size(img);
7 imgn=zeros(m-3,n-3);
8 temp=[];
9 for i=1:m-3
10 for j=1:n-3
11 temp=img(i:i+
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2020-09-10 15:14:00
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一维： a=medfilt1(x,5); 二维 b=medfilt2(x0,[n,n]);
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2021-06-17 18:18:00
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以下介绍部分乃网络资料，程序注释和优化乃自己原创： 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），随机变量（Random Variable），高斯或正态分配（Gaussian Distribution）还有State-space Model
双边滤波模板主要有两个模板生成，第一个是高斯模板，第二个是以灰度级的差值作为函数系数生成的模板。然后这两个模板点乘就得到了最终的双边滤波模板。
第一个模板是全局模板，所以只需要生成一次。第二个模板需要对每个像素都计算一次，所以需要放到循环的里面来生成，这很像表面模糊啊。哦，表面模糊就是用了一个截尾滤波器。
这里的公式我参考了这里，不过她给的第二个好像不是截尾均值滤波器，而是以灰度差值为
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2020-09-10 15:54:00
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⛄ 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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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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基于MATLAB图像处理的中值滤波、均值滤波以及高斯滤波的实现与对比作者：lee神1.背景知识中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值.中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。
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2024-05-13 12:48:36
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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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[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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例：先用双边滤波器（BF）对原图像进行滤波得到低频部分，原图和低频作差后得到高频分量，高频分量和低频分量分别增强后再进行合成。双边滤波的特点是保边去噪，相较于高斯滤波，在平滑图像的同时，增加了对图像边缘的保护，其主要原因是由于该滤波器由两部分组成，一部分与像素空间距离相关，另一部分与像素点的像素差值相关。下面结合公式来说说为什么双边滤波在模糊图像的时候具有保边功能，双边滤波器公式为：其中，空间邻近
