二维卷积（图像滤波）与一维信号一样，图像也可以用各种低通滤波器(LPF)、高通滤波器(HPF)等进行滤波。LPF有助于去除噪声，模糊图像等。HPF过滤器有助于在图像中找到边缘。OpenCV提供了一个函数cv.filter2D()来将内核与图像进行卷积。例如，我们将尝试对图像进行平均滤波。一个5x5平均滤波内核如下:操作如下:将该内核保持在一个像素之上，将该内核之下的所有25个像素相加，取其平均值，
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2023-06-16 15:59:40
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一、随机噪声、高斯噪声和椒盐噪声1、效果展示 2、代码部分import cv2
import numpy as np
from PyQt5.QtCore import QThread
import random
class Noise(QThread):
def __init__(self):
super(Noise, self).__init__(
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2023-06-16 15:59:51
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python对语音文件加入高斯白噪声（带公式推导）1. 信噪比概念及计算公式2.已知信噪比，如何去产生固定功率的噪声3.完整代码 1. 信噪比概念及计算公式信噪比（Signal-to-noise ratio，缩写为 SNR 或 S/N），也称作信杂比或讯杂比。 信噪比，为有用信号功率(Power of Signal)与噪声功率(Power of Noise)的比。因此为幅度（Amplitude）
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2024-01-02 11:40:36
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1.高斯噪声在空间域和频率域中，由于高斯噪声在数学上的易处理性，故实践中常用这种噪声模型。高斯随机变量z的PDF由下式给出：高斯噪声是指概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。常见的高斯噪声包括起伏噪声、宇宙噪声、热噪声和散粒噪声等等。高斯随机变量z的PDF由上式给出，其中z表示灰度值，u表示z的均值，σ表示z的方差。当z服从高斯分布时，其值有大约70%落在范围[(u-σ),(u+σ)]
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2023-09-09 21:37:35
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# Python对噪声数据的高斯平滑处理算法
在数据处理中，噪声是一个很常见的问题。为了减少噪声的影响，可以采用平滑处理算法来对数据进行处理。其中，高斯平滑是一种常用的方法，利用高斯函数对数据进行平滑处理，使数据变得更加平滑和连续。
## 高斯平滑算法原理
高斯平滑算法利用高斯函数对数据进行加权平均处理。具体而言，对于每个数据点，将其周围的数据点按照高斯函数的权重进行加权平均，从而得到平滑的
原创
2024-02-26 07:09:47
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本文介绍如何利用Python自行生成随机序列，实现了 Whichmann / Hill 生成器。参考： [1]Random Number Generation and Monte Carlo Methods(P.47) [2]简单产生白噪声的算法 [3]各种分布白噪声的产生 基本原理 本文粗略将随机数分为两种：均匀分布以及非均匀分布。均匀分布随机数通过非线性变换可得到
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2023-06-29 08:53:24
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Python-多维矩阵添加高斯噪声 文章目录Python-多维矩阵添加高斯噪声步骤一：创建多维矩阵涉及知识点1. 利用numpy创建多维随机矩阵2. 查看变量的数据类型3. 将变量的数据类型由float64转换为float32步骤二：定义添加高斯噪声的函数方法一：向多维矩阵中的元素逐个添加高斯噪声涉及知识点1. 获取变量的大小2. 生成具有高斯分布的随机浮点数方法二：定义一个与多维矩阵等大的高斯噪
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2023-09-12 09:58:53
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问题描述1、给定图像的采用低通滤波进行平滑处理，并观察处理结果。 (1) 分别采用ILPF、Butterworth、Gaussian滤波器； (2) 能量按照保留90%，95%，99%进行处理； (3) 注意观察振铃效应。 2、给定图像的采用高通滤波进行锐化处理，并观察处理结果。 (1) 分别采用LHPF、Butterworth、Gaussian滤波器； (2) 能量按照保留20%、10%、5%进
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2023-08-10 15:29:52
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在早先的章节里，我们看到很多图像平滑技术如高斯模糊，Median模糊等，它们在移除数量小的噪音时在某种程度上比较好用。在这些技术里，我们取像素周围的一小部分邻居，做一些类似于高斯平均权重，中值等替换掉中间的元素。简单说，移除一个像素的噪音是基于本地邻居的。噪音有一个属性，噪音一般被认为是具有零平均值的随机变量。假设一个像素噪音，p = p0 + n, 其中p0是像素的真实值，n是那个像素的噪音。你
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2024-08-12 14:11:51
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1.skimage的API noise_gs_img = util.random_noise(img,mode='gaussian') # gaussian 高斯加性噪声。
noise_salt_img = util.random_noise(img,mode='salt')#盐噪声，随机用1替换像素。属于高灰度噪声。
noise_pepper_img = util.random_n
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2023-07-03 16:17:03
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一、图像平滑二、均值滤波三、方框滤波四、高斯滤波五、中值滤波 从头开始study，每日积累！ 一、图像平滑什么是图像平滑？ 图像平滑是指受传感器和大气等因素的影响，遥感图像上会出现某些亮度变化过大的区域，或出现一些亮点(也称噪声)。这种为了抑制噪声，使图像亮度趋于平缓的处理方法就是图像平滑。图像平滑实际上是低通滤波，平滑过程会导致图像边缘模糊化。 图像平滑是指用于突出图像的宽大区域、低频成分、主
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2023-08-21 09:27:12
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你的序列均值为零吗?方差随时间变化吗?值与延迟值相关吗?你可以用一些工具来检查你的时间序列是否为白噪音:创建一个折线图。检查总体特征，如变化的平均值，方差或延迟变量之间的明显关系。计算汇总统计。对照序列中有意义的连续块的均值和方差，检查整个序列的均值和方差(如年、月、日)。创建一个自相关的图。检查延迟变量之间的总体相关性。白噪声时间序列的例子在本节中,我们将使用Python创建一个高斯白噪声序列并
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2023-07-07 11:26:41
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一、简介（主要特点 + 适用场景 + 去噪方法）噪声类型类型属性分布模型主要特点适用场景去噪方法均匀噪声加性噪声均匀分布灰度扰动在指定范围内均匀分布，模拟广义背景噪声图像增强、噪声容忍测试、合成训练样本线性滤波（如均值滤波、GaussianBlur）高斯噪声加性噪声正态分布灰度值围绕均值上下波动，模拟传感器热噪声和读取误差图像去噪、滤波算法验证（如高斯滤波、双边滤波）高斯滤波、双边滤波、非局部均值
文章目录1 训练曲线--震荡的非常厉害2 Savitzky-Golay 滤波器--平滑曲线3 python 绘制训练曲线--插值法 曲线平滑处理4 python 绘制训练曲线--基于Numpy.convolve曲线平均滤波5 用python自己绘制训练曲线 1 训练曲线–震荡的非常厉害上一篇文章用python自己绘制训练曲线震荡的非常厉害（下图绿色曲线），而tensorboard的曲线比较平滑（
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2023-08-07 14:39:17
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一、图像平滑处理简介图像平滑处理属于图像空间滤波的一种，用于模糊处理和降低噪声。模糊处理经常用于图像预处理任务中，例如在(大)目标提取之前去除图像中的一些琐碎细节，以及桥接直线或曲线的缝隙。模糊处理后的图像，可以通过阈值处理、形态处理等方式进行再加工，从而去除一些噪点。平滑滤波器包括线性滤波器和非线性滤波器，平滑线性空间滤波器的输出(响应)是包含在滤波器模板邻域内的像素的简单平均值。
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2023-10-12 13:19:52
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这篇也是很久之前写的，因为是之前的实验，然后写这篇的时候，因为python写的，而且是自己写的函数，完全就是根据定义和式子来写的代码，所以的话时间复杂度很高，跑的时候会比较慢，需要多等一会，不是代码问题添加椒盐噪声函数主要采用随机数来确定现在所在的像素点是否要添加噪声，由椒盐噪声阈值来确定，这个值可以自己定，随机生成的随机数如果大于这个阈值那么添加胡椒噪声，如果小于这个阈值那么添加盐噪声，不难，代
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2023-10-19 11:06:33
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一、函数简介1、blur—图像均值平滑滤波函数原型：blur(src, ksize, dst=None, anchor=None, borderType=None)src：图像矩阵ksize：滤波窗口尺寸2、GaussianBlur—图像高斯平滑滤波函数原型：GaussianBlur(src, ksize, sigmaX, dst=None, sigmaY=None, borderType=Non
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2023-09-17 13:16:53
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1.图像平滑概述图像平滑也称为图像去噪，是为了抑制图像噪声改善图像质量进行的处理。这种噪声可能是在图像获取和传输等过程中造成的，噪声会使图像恶化，质量下降，图像模糊，特征淹没，对图像分析很不利。 本文主要介绍四种空间域的图像平滑方法：邻域平均法（均值滤波法），超限像素平滑法，有选择保边缘平滑法和中值滤波法。并且给出案例以及python代码。2.邻域平均法（均值滤波法）这种方法直接在空间域上进行平滑
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2023-08-26 17:05:07
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文章目录1 插值法对曲线平滑处理1.1 插值法的常见实现方法1.2 拟合和插值的区别1.3 代码实例2 Savitzky-Golay 滤波器实现曲线平滑2.1 问题描述2.2 Savitzky-Golay 滤波器--调用讲解2.3 Savitzky-Golay 曲线平滑处理 示例2.4 Savitzky-Golay原理剖析3 基于Numpy.convolve实现滑动平均滤波3.1 滑动平均概念3
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2023-07-18 16:02:20
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几种常见噪声高斯噪声概率密度函数服从高斯分布的噪声。 产生原因： 1）图像传感器在拍摄时市场不够明亮、亮度不够均匀； 2）电路各元器件自身噪声和相互影响； 3）图像传感器长期工作，温度过高代码实现：def gasuss_noise(image,mean=0,var=0.001):
'''
手动添加高斯噪声
mean : 均值
var : 方差
'''
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2023-08-01 16:11:00
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