模糊操作基本原理1.基于离散卷积 2.定义好每个卷积核 3.不同卷积核得到不同的卷积效果 4.模糊是卷积的一种表象卷积原理根据视频所讲的意思 2 3 6 8 5 7 6 6 9 1 2 3 5 6 6 6 6 7 5 1 5=3+6+8/3取整 7=6+6+9/3模糊操作1.均值模糊#均值模糊
def blur_demo(image):
#卷积，卷积之后变平滑（5,5）是一个5行5列的矩阵
转载
2023-10-27 11:27:58
134阅读
图像平滑（图像模糊）： 一幅图像和一个低通滤波器进行卷积，能够实现图像平滑效果，也就是图像模糊效果。平滑操作通常会从图像中移除高频信息（噪音、边缘）。所以图像平滑后，图像边缘往往会被模糊（本文介绍的最后一种双边模糊技术基本不会模糊图像边缘）。Opencv 提供了多种图像平滑技术，也叫图像模糊技术。1. 平均模糊# kernel size is 5*5blur = 
转载
2023-07-04 12:31:31
418阅读
模糊操作方法：均值模糊，中值模糊，自定义模糊 模糊原理： 基于离散卷积，不同的卷积得到不同的卷积效果，模糊是卷积的表象。卷积原理： （2乘1+3乘以1+6乘以1）除以3=3 边缘2和1未被卷积保留 边缘不参与卷积直接保留。这个应该是均值模糊1.均值模糊：代码如下：import cv2 as cv
import numpy as np
#均值模糊:去除随机噪声
def blur_demo(imag
转载
2023-11-13 11:50:31
95阅读
11.OpenCV的图像模糊 文章目录前言一、均值滤波二、高斯滤波三、方框滤波四、中值滤波五、双边滤波六、2D滤波七、OpenCV-Python资源下载总结 前言 图像模糊也称平滑处理，它主要处理图像中与周围差异较大的点，将其像素值调整为与周围点像素近似的值，其目的主要是消除图像噪声和边缘。一、均值滤波 均值滤波是指以当前点为中心，用其周围N * N个像素点的平均值来代替代替当前点的像素值。用
转载
2023-11-23 22:35:46
204阅读
我将在这篇博文中和大家分享如何使用 Python 和 OpenCV 实现滤镜去模糊的过程。这不仅是一个非常实用的应用程序，同时也能帮助我们更好地理解图像处理的基本原理。
## 环境准备
在开始动手之前，我们需要确保有一个适合的开发环境。下面是一些依赖项的安装指南。
- Python 3.6 及以上版本
- NumPy
- OpenCV
### 依赖安装指南
我们可以使用以下命令安装所需的
# Python OpenCV 图像去模糊
在计算机视觉领域中，图像模糊是指图像中的细节丢失或不清晰的现象。图像模糊可能由多种原因引起，如镜头或摄像机的运动模糊、相机对焦不准确或图像传感器的噪声等。在一些应用中，我们希望能够将模糊的图像恢复为清晰的图像，这就是图像去模糊技术的应用。
Python 的 OpenCV 库提供了一些图像处理方法，可以用于图像去模糊。本文将介绍如何使用 OpenCV
原创
2023-08-19 08:32:58
1055阅读
由于图像模糊在生活中是广泛存在的，图像去模糊问题从上个世纪起就得到了关注和研究。从上个世纪60年代起，为了解决图像去模糊问题，首次提出将图像问题转化到频域中来解决，提出了逆滤波、维纳滤波等经典的算法。但基于频域的图像去模糊算法需要准确的知道模糊的退化类型，并且对噪声敏感，进而提出基于空域的估计算法。常见的基于空域的估计算法有：差分复原算法、最小二乘算法、最大熵算法等。近年来，图像去模糊算法更是取得
# Java OpenCV 去模糊技术概述
在图像处理领域，去模糊是一项重要的技术，尤其是在处理模糊图像时，提取清晰信息变得至关重要。本文将介绍如何使用Java和OpenCV库实现简单的去模糊处理。
## 什么是图像模糊？
图像模糊是指由于多种原因（如相机抖动、运动物体等）使得图像的细节模糊不清。常见的模糊形式包括运动模糊和高斯模糊。去模糊技术旨在恢复这些细节。
## OpenCV简介
一 不同色彩空间的转换OpenCV中有数百种关于在不同色彩空间之间转换的方法。当前，在计算机中有三种常用的色彩空间：灰度，BGR以及HSV(Hue,Saturation,Value)。灰度色彩空间是通过去除色彩信息来将其转换成灰阶，灰度色彩空间对中间处理特别有效，比如人脸检测。BGR，即蓝-绿-红色彩空间，每一个像素点都由一个三元数组来表示，分别代表蓝、绿、红三种颜色。网页开发者可能熟悉另一个与之
转载
2024-09-03 08:55:41
57阅读
写这篇博客的缘由：基于边缘自适应的高效图像盲去模糊方法》，是关于图像处理方面的，平时写代码和分析问题时一套一套的，很长时间不讲突然要向别人说就磕磕巴巴的也说不清楚。遂有了要认真思考，并陈述总结自己所学的想法。虽然以后并不定做盲去模糊方面的东西，但所学总有相通。遂写下这篇文章描述整体思路。背景：拍照过程中相机抖动、离焦、散焦或目标物体移动等，带来图像模糊。盲去模糊可以概括为：“模型的提出（最优化
转载
2023-10-31 16:52:26
172阅读
Opencv基础入门笔记：图像模糊之均值模糊及高斯模糊1.图像模糊的概念理解我们都听说过图片的去模糊，但是图片的模糊又有什么用呢？ 下面借两张图来说明。 下面两张图中，左边是原图，右边是模糊处理后的图片，可以明显的看到图上的噪声减少了很多，同时，一些小的，较小的白点也被去掉了。也就是说：作用1：去噪点，去除椒盐噪点 当我们再把图片中像素二值化处理，合理设置最低阈值，最高阈值进行二值化处理，发现，被
转载
2024-02-25 06:25:48
83阅读
腐蚀和膨胀是最基本的形态学运算。腐蚀和膨胀是针对白色部分（高亮部分）而言的。膨胀就是对图像高亮部分进行“领域扩张”，效果图拥有比原图更大的高亮区域；腐蚀是原图中的高亮区域被蚕食，效果图拥有比原图更小的高亮区域。膨胀膨胀就是求局部最大值的操作，从图像直观看来，就是将图像光亮部分放大，黑暗部分缩小。#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<op
转载
2024-05-13 14:25:09
0阅读
/*模糊图像2-txwtech2021.4.1 中值滤波 双边滤波 统计排序滤波器 中值对椒盐噪声有很好的抑制作用.椒盐噪声就是图片的黑白噪点双边滤波 均值模糊无法克服边缘像素信息丢失缺陷。原因是均值滤波是基于平均权重高斯模糊部分克服了该缺陷，但是无法完全避免，因为没有考虑像素值的不同高斯双边模糊 – 是边缘保留的滤波方法，避免了边缘信息丢失，保留了图像轮廓不变 中值模糊medianBlur（Ma
转载
2024-04-23 12:49:07
25阅读
GitHub@ShaneHolmes_OpenCV_image “模糊”，就是将图像中每个像素值进行重置的过程，这个过程采用将每一个像素都设置成周边像素的平均值。 于图像的平滑处理的几种方法：归一化滤波：（均值滤波）： 均值滤波是一种典型的线性滤波算法，主要是利用像素点邻域的像素值来计算像素点的值。其具体方法是首先给出一个滤波模板kernel，该模板将覆盖像素点周围的其他邻域像素点，去掉像素本身，
转载
2024-01-06 22:40:00
325阅读
一、意义和作用：图像的模糊处理就是将图片处理的更加模糊，如下图，左侧是原图，右侧是经过处理之后的图片。从主观意愿上说，我们希望看到清晰的图像，而不是模糊的图像。所以很多时候我们听说还有一种专门进行模糊图像的操作时，感觉不可思议，这有什么用呢。要知道模糊图像只是处理噪声带来的副作用，并不是我们的目的。图像没有噪声的时候，我们用平滑滤波器去模糊图像干什么呢？还真有一个重要的应用。把上面的图像使用变得更
转载
2018-07-30 09:48:00
1363阅读
今天看到新浪微博上面转发的一个应用叫做 Enhance！， 这个应用可以在很大程度上消除相机拍摄图像的抖动模糊。效果图如下： 效果虽然不算完美，但是也很令人惊讶。 一直以来对这个领域了解不是很多，今天看到这个，就在网上搜索了一下这方面的资料。看到香港中文大学的Jiaya J
# 如何实现“去模糊 Python”
在图像处理领域，模糊通常会影响图像的清晰度，而去模糊技术旨在恢复清晰的图像。本文将带您逐步了解如何使用 Python 实现图像去模糊的基本流程，并且会提供相关代码示例和说明。
## 实现流程
下面是实现去模糊的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
| -------- | ---------
图像卷积操作图像卷积可以看成是一个窗口区域在另外一个大的图像上移动，对每个窗口覆盖的区域都进行点乘得到的值作为中心像素点的输出值。窗口的移动是从左到右，从上到下。窗口可以理解成一个指定大小的二维矩阵，里面有预先指定的值。dst=cv.blur(src,(15,15))图像均值与高斯模糊本质上是不同的卷积核对图像进行图像卷积均值模糊是卷积核的系数完全一致，高斯模糊考虑了中心像素距离的影响，对距离中心
转载
2024-03-03 07:29:57
55阅读
图像中经常会出现噪声，这些噪声在频域角度看来属于高频部分，使用低通滤波器可以去除噪声点 1.2D卷积2D卷积其本质上也是一个加权平均的过程，openCV提供cv2.filter2D(src ,deepth,kernel)函数进行2D卷积，其中kernel是我们需要提供的卷积核，deepth一般为-1.卷积核的工作原理：卷积核一般为一个奇数级的矩阵，其中所有元素的和为1，假设卷积核A在图像上滑动
本内容主要介绍实现图像去模糊的 MIMO-UNet 模型。论文：Rethinking Coarse-to-Fine Approach in Single Image Deblurring代码（官方）：https://github.com/chosj95/MIMO-UNet1. 背景 由于深度学习的成功，基于卷积神经网络（CNN）的图像去模糊方法已被广泛研究，并显示出良好的性能。基于卷积神经网
转载
2024-05-15 10:12:09
107阅读
