本文长度为1857字，预计阅读5分钟前言在使用OpenCV进
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2022-11-09 13:37:08
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在上次的opencv源码解析之滤波前言1中，按照opencv_tutorials.pdf中的滤波部分试了下常用的4种滤波器的使用方法。在opencv的C++中，这4个函数分别为：blur,GaussianBlur,meidaBlur,bilateralFilter.下面就这几个函数在opencv中的功能，以及参数做个介绍：均值滤波：其函数声明为：void blur(InputArray
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2024-04-22 13:44:16
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| 图像处理知识库图像测量技术综述摘要：图像测量技术是以现代光学为基础，融光电子学、计算机图形学、信息处理、计算机视觉等现代科学技术为一体的综合测量技术。图像测量该技术把图像作为信息传递的载体，依据视觉的原理和数字图像处理技术对物体的成像图像进行分析研究，得到需要测量的信息，目前已经成功应用于几乎所有的领域。本文简要地介绍了图像测量技术的历史背景，详细地总结了视频测量系统硬件和软件的发展现状
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2024-10-12 19:22:03
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图像滤波之高斯滤波(Gauss filter)概述：高斯滤波：高斯滤波在图像处理概念下，将图像频域处理和时域处理相联系，作为低通滤波器使用，可以将低频能量(比如噪声)滤去，起到图像平滑作用。高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具
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2023-11-15 19:41:15
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# JAVA高德轨迹去燥：一种有效的轨迹数据清洗方法
在现代社会，位置数据的准确性至关重要，尤其是在导航、物流、出行等领域，如何针对应用需求对轨迹数据进行去燥处理，是每个开发者需要面对的问题。本文将探讨如何使用Java对高德轨迹数据进行去燥处理，并提供详细的代码示例。
## 什么是轨迹去燥？
轨迹去燥是指通过一定算法对震荡、错误或冗余的轨迹数据进行处理，以提高数据的准确性和可用性。噪声通常来
# 深度学习图像去噪方法
在数字图像处理中，噪声是影响图像质量的重要因素。噪声可以来自不同的来源，比如传感器噪声、传输噪声等。为了解决这一问题，研究者们提出了多种图像去噪方法，其中深度学习作为近年来的新兴技术，展现出了良好的效果。本文将介绍深度学习在图像去噪中的应用，并提供相关代码示例，帮助您理解这一技术的实现过程。
## 1. 图像去噪基本概念
图像去噪（Image Denoising）是
原创
2024-10-28 05:48:55
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中值滤波非常适合去除椒盐噪声拉普拉斯算子比较适合用于改善因为光线的漫反射造成的图像模糊。即对图像进行锐化，增加图像的边缘。频域滤波：频率域图像增强首先通过傅里叶变换将图像从空间域转换为频率域，然后在频率域内对图像进行处理，最后通过傅里叶反变换转换到空间域。噪声 高斯噪声 高斯噪声是一种源于电子电路噪声和由低照明度或高温带来的传感器噪声。高斯噪声也成为正态噪声，是自然界最常见的一种噪声。可以通过空域
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2024-08-07 08:39:58
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# 深度学习模型在波形去燥中的应用
波形是信号处理中的一种重要表现形式，广泛应用于音频信号、医学信号（如心电图）等领域。然而，这些波形往往会受到噪声的影响，导致数据不够准确，从而影响后续的分析和决策。近年来，深度学习技术的快速发展为波形去燥提供了新的解决方案。本文将介绍如何利用深度学习模型来对波形进行去燥，并提供一个简单的代码示例。
## 波形去燥的基本概念
波形去燥是通过某种方法将噪声从信
原创
2024-11-01 06:43:55
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含义：高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其它像素值经过加权平均后得到。作用：高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。高斯噪声：首先，噪声在图像当中常表现为引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。简单来说，噪声的出现会给图像带来干扰，让图像变得不清楚。高斯噪声就是它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。如
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2023-12-07 11:15:22
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目录一、均值滤波（使用模板内所有像素的平均值代替模板中心像素灰度值）二、中值滤波（计算模板内所有像素中的中值，并用所计算出来的中值体改模板中心像素的灰度值）三、高斯滤波（对图像邻域内像素进行平滑时，邻域内不同位置的像素被赋予不同的权值）四、双边滤波（比高斯滤波多了一个高斯方差sigma-d,它是基于空间分布的高斯滤波函数，以达到保边去噪目的）以下是四种平滑处理滤波算法一、均值滤波（使用模板内所有像
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2024-08-12 17:12:29
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因为实验室假期需要写一篇关于opencv的作业 所以顺便看了一下opencv(版本3.2.0)里面关于高斯模糊的源码分析函数接口首先，在下用的是vs版本的opencv，是直接编译好给你静态库(.lib)文件的，所以当我按住ctrl寻找GaussianBlur这个函数时 只发现了其在imgproc.hpp里面提供给你的接口。大概是下面这个样子的:该函数将源图像与指定的卷积核进行卷积。并且支持原图像直
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2024-08-30 07:48:32
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为什么要滤波增强特征抑制噪声有哪些噪声椒盐噪声 也称为脉冲噪声，是图像中经常见到的一种噪声，它是一种随机出现的白点或者黑点，可能是亮的区域有黑色像素或是在暗的区域有白色像素（或是两者皆有）。成因可能是影像讯号受到突如其来的强烈干扰而产生、类比数位转换器或位元传输错误等。例如失效的感应器导致像素值为最小值，饱和的感应器导致像素值为最大值。高斯噪声 顾名思义是指服从高斯分布（正态分布）的一类噪声，通常
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2024-04-20 07:24:17
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作者：阮一峰，高斯金字塔的作用：模拟人类的视觉，近处的东西看着大，并且能够看到东西的细节所在，当把这东西从眼前拿到几米外，虽然还是能看到东西，但也只能窥见它的轮廓了，对于细节无从得知。高斯金字塔就是模拟了这样的一种视觉特性，当对图像进行下采样的时候，图像的分辨率降低，就好比把东西从近处拿到了远处。这里的向下与向上采样，是对图像的尺寸而言的（和金字塔的方向相反），向上就是图像尺寸加倍，向下就是图像尺
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2023-12-11 13:56:57
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利用opencv对图片进行方框滤波，高斯模糊处理。方框滤波： 方框滤波（box Filter）被封装在一个名为boxblur的函数中，即boxblur函数的作用是使用方框滤波器（box filter）来模糊一张图片，从src输入，从dst输出。函数原型如下：C++: void boxFilter(InputArray src,OutputArray dst, int ddepth, Size ks
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2024-04-16 05:51:54
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高斯是德国著名数学家、物理学家、天文学家、几何学家，有“数学王子”的美誉。18岁的高斯发现了质数分布定理和最小二乘法。通过对足够多的测量数据的处理后，可以得到一个新的、概率性质的测量结果。在这些基础之上，高斯随后专注于曲面与曲线的计算，并成功得到高斯钟形曲线(正态分布曲线)。其函数被命名为标准正态分布（或高斯分布），并在概率计算中大量使用。在高斯19岁时，仅用尺规便构造出了17边形。并为流传了20
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2024-09-05 11:20:54
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目录 1、高斯噪声2、椒盐噪声3、模糊操作1、高斯噪声顾名思义指服从高斯分布（正态分布）的一类噪声，通常是因为不良照明和温度引起的传感器噪声。通常在RGB图像中，显现比较明显。如图：高斯噪声+模糊/高斯滤波操作：def clamp(pv):
if pv>255:
return 255
elif pv<0:
return 0
else:
return pv
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2023-11-06 12:53:52
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模糊原理：1. 模糊原理和上几节说的图像掩模矩阵有很多相似的地方，都是拿一个矩阵（3X3, 5X5）等，和原图从左向右从上到下分别进行卷积，将卷积值最后赋值个当前卷积的中心像素。2. 那么其最关键的参数，也就在于矩阵的大小和矩阵的值，我们通常称矩阵为卷积核。3. 模糊操作的重要原因之一也是为了给图像预处理时降低噪声。卷积示意图：均值模糊：均值模糊，也称为均值滤波，相当于卷积核的矩阵值全部为1/(卷
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2024-03-26 12:32:56
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一、高斯平滑（模糊）def gaussian_blur(image):
# 设置ksize来确定模糊效果
img = cv.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)
cv.imshow('img', img)
# 不通过ksize来设置高斯核大小，通过设置高斯分布公式中的sigma
img2 = cv.GaussianBlur(imag
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2023-08-02 23:29:53
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本篇博客讲述对图像进行均值滤波，中值滤波，高斯滤波，高斯边缘检测滤波的意义在于：刚获得的图像有很多噪音。这主要由于平时的工作和环境引起的，图像增强是减弱噪音，增强对比度。想得到比较干净清晰的图像并不是容易的事情。为这个目标而为处理图像所涉及的操作是设计一个适合、匹配的滤波器和恰当的阈值。 (1) 均值滤波器：最简单均值滤波器是局部均值运算，即每一个像素只用其局部邻域内所有值的平均值来置换. (2)
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2024-05-08 13:31:18
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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();
/**
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2024-04-01 05:57:01
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