目录内容原理添加噪声高斯椒盐处理代码按钮矩形中值滤波菱形中值滤波十字丝中值滤波矩形均值滤波菱形均值滤波十字丝均值滤波结果中值滤波结果均值滤波结果完 内容对lena原始图像分别添加高斯和椒盐噪声，再分别使用矩形、菱形、十字丝窗口下的均值、中值滤波进行滤波处理原理share_noel/图像处理/数字图像处理-夏良正.pdf 数字图像处理-夏良正P151 滤波窗口：菱形、十字丝、矩形添加噪声基于前面的
目录一、基础理论1、图像噪声1-1、椒盐噪声1-2、高斯噪声 2、滤波3、线性滤波1、概述2、线性滤波原理：二、均值滤波（cv::blur()）（简单滤波）1、原理2、API三、中值滤波（cv::medianBlur()）1、基础理论1、作用2、原理2、API3、效果 四、高斯滤波（cv::GaussianBlur()）1、基础理论作用：原理：分布：过程：2、API五、双边滤波
认知计算，还要从贝叶斯滤波的基本思想讲起，本文主要是对《Probabilistic Robotics》中贝叶斯滤波器部分的详细讲解。这一部分，我们先回顾贝叶斯公式的数学基础，然后再来介绍贝叶斯滤波器。(一). 概率基础回顾我们先来回顾一下概率论里的基本知识：1. \( X \): 表示一个随机变量，如果它有有限个可能的取值\( \{x_1, x_2, \cdots, x_n \} \)
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2024-01-16 14:25:20
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文章目录第一章、贝叶斯滤波与平滑1. 应用2. 起源3. 基于最优滤波与平滑的贝叶斯推理4. 贝叶斯滤波与平滑5. 参数估计6. 习题第二章、贝叶斯推理1. 基本原理2. 贝叶斯推理与极大似然估计3. 基础构成4. 贝叶斯点估计5. 数值方法第三章、批处理与递归1. 批处理线性回归2. 递归线性回归3. 批处理与递归总结4. 含有漂移的线性回归5. 含有漂移的状态空间模型 本文涉及的代码见：
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2024-01-29 12:22:04
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前言： 我们知道目前的激光SLAM算法主要分为两种：基于滤波的SLAM和基于图优化的SLAM。而基于滤波的SLAM问题又是基于贝叶斯滤波的框架。因此我们不仅要问为什么需要使用贝叶斯来做滤波？概念：什么是滤波？ 滤波，即滤除噪声。我们知道在估计状态的过程中，控制引入运动噪声和观测引入传感器测量噪声。而滤波的实现是通过控制
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2023-10-08 09:29:57
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%设计要求指标fp=2000;fs=4000;Rp=5;Rs=20;[n,fn]=buttord(fp,fs,Rp,Rs,'s'); %计算阶数和截止频率Wn = 2*pi*fn; %转换为角频率[b,a]=butter(n,Wn,'s'); %计算Hsf = 0:100:10000; %计算频率点和频率范围s=j*2*pi*f; Hs=polyval(b,s)./polyval(a,s)
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2024-08-11 11:04:37
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先上个简单的示例,看MATLAB中拉普拉斯滤波器是如何实现的：令原图f=magic(3)
f =
8 1 6
3 5 7
4 9 2掩膜采用标准Laplacian掩膜：w=fspecial(‘laplacian’,0)
w =
0 1 0
1 -4 1
0 1 0n=imfilter(f,w,‘replicate’);默认参数为’same’，结果为：
n =
-12 16 -4
8
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2023-09-25 11:16:06
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章节SciPy 介绍SciPy 安装SciPy 基础功能SciPy 特殊函数SciPy k均值聚类SciPy 常量SciPy fftpack(傅里叶变换)SciPy 积分SciPy 插值SciPy 输入输出SciPy 线性代数SciPy 图像处理SciPy 优化SciPy 信号处理SciPy 统计聚类(K-means clustering)是在一组未标记的数据中，将相似的数据（点）归到同一个类别中
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2024-09-13 06:19:17
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# Python拉普拉斯滤波实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现Python中的拉普拉斯滤波。在本指南中，我们将按照以下步骤进行操作：
1. 导入所需库和模块
2. 加载图像
3. 创建拉普拉斯滤波器
4. 应用滤波器
5. 显示结果图像
## 1. 导入所需库和模块
首先，我们需要导入所需的库和模块。在这个例子中，我们将使用OpenCV库来加载和处理图像。你可以使用以下
原创
2023-11-01 04:12:14
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贝叶斯滤波详解贝叶斯滤波的用途（Bayesian Filtering）： 贝叶斯滤波理论的应用可谓十分广泛。我们知道，在机器人运动过程中，有两个方面的信息来源，一个是通过我们实际控制机器人的运动路线（状态方程）和机器人传感器观测的实际信息（观测方程）来估计自身的位姿，但实际上，无论是状态还是观测都不可避免的存在噪声。假如机器人单方面的仅通过状态方程或观测方程来估计自身位姿，这样一来随着时间的不断推
写之前任何事情都不是绝对的。有时候也不能相信权威，权威也可能是错的。大胆的尝试和坚持不懈也许就是成功的关键。拉普拉斯金字塔是将图像分解成多个尺度的常用方法，在图像分析中有着广泛的应用。然而，由于拉普拉斯金字塔是用空间不变的高斯核构造的，因此人们普遍认为拉普拉斯金字塔不能很好地表示边缘，并且不适合边缘感知操作，如边缘保持平滑和色调映射。为了解决这些问题，人们提出了许多可供选择的技术和表示方法，如各向
拉普拉斯滤波Laplacian滤波器是对图像亮度进行二次微分从而检测边缘的滤波器。由于数字图像是离散的，方向和方向的一次微分分别按照以下式子计算：
因此二次微分按照以下式子计算：
同理：
特此，Laplacian 表达式如下：
如果把这个式子表示为卷积核是下面这样的：代码实现import cv2 # 我只用它来做图像读写和绘图，没调用它的其它函数哦
import numpy as np # 进行数
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2023-08-03 14:50:34
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设计思路这里采用间接法设计数字滤波器（先设计模拟滤波器再设计数字滤波器）滤波器理解： 1.数字滤波器可以用H(z)，h(n)or系统差分方程来表示，对应的就是一个系统，信号输入该系统即可改变其所含频率成分的相对比例。 2.理想滤波器为什么无法实现？解：因为理想滤波器非因果，输出会在输入前产生，物理没法实现。（即理想滤波器对应时域无穷宽，在-∞时刻也会出现值，这是不可能的） 3.实际的信号滤波过程，
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2023-12-14 02:25:20
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之前说到了贝叶斯滤波的原理和计算，最终我们发现，贝叶斯滤波在预测步和更新步，每一轮都需要进行多次无穷积分，这就要求我们清楚的知道每一步需要的概率密度函数，这样实在难以求解甚至无解析解，于是人们想了一些办法来解决。为了求解贝叶斯滤波，人们的方法主要分成两种：智力派：核心思想是做出假设，在一些特定情况下，是可以让贝叶斯滤波的计算大大简化的，回顾一下我们在之前贝叶斯滤波内容里的起点：\[X_{k} =
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2024-01-15 22:57:04
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1 巴特沃斯滤波设计步骤①归一化处理。即令 ②计算阶数，截止频率和通带频率比；是阻带截止频率，是通带截止频率,是阻带应达到的最小衰减 ③构造归一化系统函数H§,其极点为,则有： ④得到滤波器系统函数。2 实例3 python代码实现由于笔算IIR滤波器参数较为复杂，本代码采用scipy中的butter滤波器直接计算出相应的参数，python实现IIR滤波算法较为简单，在该代码中被略去，有需要者，私
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2024-01-29 13:00:47
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巴特沃斯滤波器的特点是通频带内的频率响应曲线最大限度平坦，没有起伏，而在阻频带则逐渐下降为零。 在振幅的对数对角频率的波特图上，从某一边界角频率开始，振幅随着角频率的增加而逐步减少，趋向负无穷大。一阶巴特沃斯滤波器的衰减率为每倍频6分贝，每十倍频20分贝。二阶巴特沃斯滤波器的衰减率为每倍频12分贝、三阶巴特沃斯滤波器的衰减率为每倍频18分贝、如此类推。巴特沃斯滤波器的振幅对角频率单调下降，并且也是
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2023-12-31 15:04:13
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巴特沃斯滤波 function [order,wn] = buttord(wp,ws,rp,rs,opt) %BUTTORD Butterworth filter order selection. % [N, Wn] = BUTTORD(Wp, Ws, Rp, Rs) returns the ord
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2021-04-17 20:59:00
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前面的几篇文章对一阶低通滤波器原理及其数字化进行了探究。为了进一步探究滤波这条知识线路，今天对巴特沃斯滤波器滤波器进行了研究。1、什么是巴特沃斯滤波器？ 巴特沃斯（Butterworth）滤波器是一种具有最大平坦幅度响应低通滤波器，它在通信领域里已有广泛应用，在电测中也具有广泛的用途，可以作检测信号的滤波器。文献［张殿龙 王福文．巴特沃斯低通滤波器在电动机测试中的应用［J］成功地将巴特沃斯低通滤波
如今的滤波器已经广泛的渗透到来日常的生活中。那么最常用的四种滤波器是那种呢？它主要分为哪四类？就目前来说，最经典的数字滤波器有巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器、椭圆滤波器和贝塞尔滤波器。 巴特沃斯滤波器 巴特沃斯滤波器的特点是通频带内的频率响应曲线最大限度平坦，没有起伏，而在阻频带则逐渐下降为零。在振幅的对数对角频率的波特图上，从某一边界角频率开始，振幅随着角频率的增加而逐步减少，趋向负无穷大
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2024-06-29 21:03:35
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滤波器是射频系统中必不可少的关键部件之一，主要是用来作频率选择----让需要的频率信号通过而反射不需要的干扰频率信号。经典的滤波器应用实例是接收机或发射机前端，如图1、图2所示： 从图1中可以看到，滤波器广泛应用在接收机中的射频、中频以及基带部分。虽然对这数字技术的发展，采用数字滤波器有取代基带部分甚至中频部分的模拟滤波器，但射
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2024-06-21 22:49:28
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