1 对 Gabor 滤波器的理解 Fourier 变换是一种信号处理中的有力工具，可以将图像从空域转换到频域，并提取到空域上不易提取的特征。但是 Fourier 变换缺乏时间和位置的局部信息。 Gabor 变换是一种加窗短时 Fourier 变换（简单理解起来就是在特定时间窗内做 Fourier 变换），是短时 Fourier 变换中当窗函数取为高斯函数时的一种特殊情况。因此，Gabor
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2024-08-25 22:32:39
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线性平滑滤波之均值滤波用一个像素的邻域的平均值作为滤波结果，首先选择一个n*n的奇数模板，如3*3模板。![]()
将模板中心点对准需要滤波的图像像素点，在算得卷积值后除以n\*n，结果作为滤波结果即可。模板尺寸变大平滑效果越好，但同时会给图像带来模糊的效果并且增大了运算量，因此需要根据需求选择合适的模板尺寸，一般采用3\*3模板。
针对离中心近的像素对应滤波结果有较大贡献，因此可以将普通均值滤
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2024-05-21 06:58:56
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1 - 引言空间滤波是图像处理领域应用广泛的主要工具之一。这里我们主要讨论怎样使用空间滤波来增强图像。2 - 平滑空间滤波器平滑滤波器用于模糊处理和降低噪声。模糊处理经常用于预处理任务中，例如在目标提取之前去除图像中的一些琐碎细节。2.1 - 平滑线性滤波器平滑线性空间滤波器的输出（响应）是包含在滤波器过滤核中像素的简单平均值，也成为均值滤波。这种处理的结果降低了图像灰度的“尖锐”变化。这种滤波器
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2024-05-29 11:33:37
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图像的实质是一种二维信号，滤波是信号处理中的一个重要概念。在图像处理中，滤波是一常见的技术，它们的原理非常简单，但是其思想却十分值得借鉴，滤波是很多图像算法的前置步骤或基础，掌握图像滤波对理解卷积神经网络也有一定帮助。学习目标：了解图像滤波的分类和基本概念理解几种图像滤波的原理掌握OpenCV框架下滤波API的使用算法理论介绍滤波器分类线性滤波：对邻域中的像素的计算为线性运算时，如利用窗口函数进行
动机：卷积核、滤波器、卷积、相关在数字图像处理的语境里，图像一般是二维或三维的矩阵，卷积核（kernel）和滤波器（filter）通常指代同一事物，即对图像进行卷积或相关操作时使用的小矩阵，尺寸通常较小，常见的有3*3、5*5、7*7等。卷积操作相当于对滤波器旋转180度后的相关操作，如下图所示，但很多滤波器是中心对称的，而且两者运算上可以等价，所以很多时候不太区分。设计不同的滤波器，可以达到去噪
Ⅰ图像的增强经图像信息输入系统获取的源图像中通常都含有各种各样的噪声与畸变,会大大影响图像的质量。噪声的本意是对外界干扰的总称,何谓图像的噪声呢?例如,由于电视天线状况不佳导致图像接收不好,可以称为图像劣化。这又可分为两类,其一是收视的图像的本身出现扭曲、歪斜或者模糊不清等劣化情况。其二是在图像上面出现各种形式的干扰斑点、条纹等,后一种干扰称为图像的噪声。因此,在对图像进行分析之前,必须先对图像质
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2024-07-26 14:36:52
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第三章 空域滤波3.1 线性滤波器3.1.1 线性空域滤波器的计算流程3.1.2 滤波核3.1.3 相关运算与卷积运算3.1.4 图像边界的处理3.1.5 线性空域滤波器Matlab编程实现 ——imfilter( )、fspecia( )3.2 统计排序滤波器3.2.1 最大值滤波器、最小值滤波器3.2.2 中值滤波器3.2.3 自适应中值滤波器3.2.4 中点滤波器3.3 图像平滑3.3.1
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2024-09-06 07:24:59
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线性平滑滤波之均值滤波用一个像素的邻域的平均值作为滤波结果，首先选择一个n*n的奇数模板，如3*3模板。
将模板中心点对准需要滤波的图像像素点，在算得卷积值后除以n*n，结果作为滤波结果即可。模板尺寸变大平滑效果越好，但同时会给图像带来模糊的效果并且增大了运算量，因此需要根据需求选择合适的模板尺寸，一般采用3*3模板。 针对离中心近的像素对应滤波结果有较大贡献，因此可以将普通
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2024-05-14 19:28:24
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滤波器的原理就是对一个领域（一块较小的区域），对该邻域包围的图像像素执行预定义操作，滤波产生一个新的像素，且坐标为邻域中心的坐标。滤波器的中心访问图像中每一个像素的位置，就产生了处理过的图像也就是滤波图像。简言之，选定要作用于目标位置的像素点（领域），按照一定的运算操作，把通过这些像素点得到的新的像素值赋给目标位置。 可见滤波器是由两部分组成：领域，和领域下的需要执行的预定义操作。如果这个操作是
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2024-10-08 02:11:40
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本文主要包括以下内容 中值滤波及其改进算法图像锐化， 包括梯度算子、拉普拉斯算子、高提升滤波和高斯-拉普拉斯变换本章的典型囊例分析 对椒盐噪声的平滑效果比较Laplacian与LoG算子的锐化效果比较中值滤波中值滤波本质上是一种统计排序滤波器． 对于原图像中某点（i,j)， 中值滤波以该点为中
心的邻域内的所有像素的统计排序中值作为（i, j） 点的响应．
中值不同于均值， 是指排序队
前言 这是我在学习数字图像处理这门课程时，从网络上以及相关书籍中搜集到的一些题目， 这些题目主要是针对期末考试的。 做题之前你需要注意以下几点：这篇文章整理了第5种题型，即计算题，为了避免篇幅过长，我将分为上中下3部分来展示。由于题目或答案中会出现许多的公式，重新编写很费时间，因此，我会将整个题目或答案截
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2024-07-31 17:42:06
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#include <opencv2/highgui/highgui.hpp> //highgui模块头文件#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
原创
2022-05-23 16:52:31
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第一遍看这个书，只是简单的撸代码 ，往后会仔细探究其中原理为啥要滤波：（多读几遍）在获取点云数据时 ，由于设备精度，操作者经验环境因素带来的影响，以及电磁波的衍射特性，被测物体表面性质变化和数据拼接配准操作过程的影响，点云数据中讲不可避免的出现一些噪声。在点云处理流程中滤波处理作为预处理的第一步，对后续的影响比较大，只有在滤波预处理中将噪声点 ，离群点，孔洞，数据压缩等按照后续处理定制，才能够更好
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2024-09-12 06:33:31
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3.5.1均值滤波1.数学原理 概念：“把每个像素都用周围的8个像素来做均值操作 ” 作用：平滑图像的用处， 有的图像的锐度很高，用这样的均值算法，可以把锐度降低。使得图像看上去更加自然 两种3x3的平滑滤波器（线性滤波）：3x3平均滤波器R=1/9 ∑Zi------滤波器模板系数都为1； 3x3加权滤波器R=1/16∑Zi,滤波器模板系数不同，中心点影响最大。 均值滤波就是将滤波器模板和图像像
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2024-03-27 12:54:24
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在Matlab使用高斯滤波器本文首先使用Matlab展示示例，我要做的是在Matlab中演示过滤中的代码和效果。基本上，Matlab构建过滤器和应用过滤器是非常常见，甚至琐碎的。Matlab，我们要做的是定义两件事：第一：我们将定义内核的大小；(请记住，这就是我们之前谈论的内容)>> hsize = 31;在这个例子它将是31乘31。注意是核大小为奇数，注意我才可以把中心像素画下来。第
##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.c
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2024-04-11 23:26:41
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本文目录数字图像处理期末复习1.填空（每空2分，共20分）1.均值滤波计算2.中值滤波计算3.水平方向一阶锐化计算4.无方向一阶锐化计算5.位图文件存储所需要的数据量计算2.问答（每题10分，共10分）1、什么是采样，简述采样间隔与图像的关系。2、什么是量化，简述量化等级与图像关系。3、简述中值滤波器对不同类型的噪声抑制效果。4、对于一张灰度图像，其梯度是如何定义的？图像梯度的物理意义是什么？3
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2024-07-31 18:13:00
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中值滤波的算法很多，但通常数据排序量较大。需要消耗大量时间，不利于图像处理的实时性。
（1）窗口大小为3*3的快速排序算法 为了便于说明。将3*3窗口内的各个像素分别定义为M11，M12，M13，M21，M22，M23，M31，M32，M33。 首先分别对窗口中的每一行计算最大值、中值、最小值，这样一共可以得到9个数
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2023-11-14 09:43:54
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单级CIC滤波器理论与设计项目简述多速率信号处理抽取内插分数倍抽取与内插CIC滤波器CIC滤波器理论推导单级CICI滤波器多级CICI滤波器CIC滤波器的FPGA实现CIC抽取滤波器代码CIC抽取滤波器测试代码CIC抽取滤波器仿真结果CIC内插滤波器代码CIC内插滤波器测试代码CIC内插滤波器仿真结果参考文献总结 项目简述工欲善其事必先利其器，信号处理有强大的理论支撑。若是没有掌握这些理论，只是
主要用于获得图像绕着 某一点的旋转矩阵 Mat getRotationMatrix2D(Point2f center, double angle, double scale) 参数详解：Point2f center：表示旋转的中心点double angle：表示旋转的角度double scale：图像缩放因子opencv代码： #include "op
