粗略的概念：图像平滑处理==图像模糊处理==图像滤波==图像质量增强；称呼是次要的，主要的是：使用算法处理问题；均值滤波只考虑空间信息，并且权重全为1；高斯滤波虽然只考虑空间信息，但是权重比例有所改变；双边滤波既考虑空间信息，又考虑色彩信息（权重比例根据色彩信息确定）。目录（1）均值滤波（2）高斯滤波（3）双边滤波（4）代码实现（5）语法格式解析（以高斯滤波为例）（1）均值滤波概念：均值滤波是指用
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2024-03-26 12:57:42
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经典滤波器与现代滤波器经典滤波器就是我们熟知的FIR和IIR，经典滤波器要求对输入信号的频率范围已知，从功能上可划分为：低通滤波器（LPF）高通滤波器（HPF）带通滤波器（BPF）带阻滤波器（BSF）陷波滤波器（Notch Filter）上面的图示是滤波器的增益曲线（Gain Curve）.现代滤波器适用于输入信号中含有混叠干扰频率，常见的包括：维纳滤波器卡尔曼滤波器自适应滤波器……对于现代滤波器
空间域滤波和频率域滤波1.空间域滤波空间域滤波是指在图像空间中借助模板对图像领域进行操作，处理图像每一个像素值。主要分为线性滤波和非线性滤波两类，根据功能可分为平滑滤波器和锐化滤波器。平滑可通过低通来实现，平滑的目的有两类，一是模糊，目的是在提取较大的目标前去除太小的细节或将目标内的小尖端连接起来；二是去噪。锐化则可用高通滤波来实现，锐化的目的是为了增强被模糊的细节。 实现空间域滤波有很多类型，如
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2024-02-26 13:53:14
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DEEPSORT关于deepsort源码以及原理的具体讲解，在知乎，CSDN上有很多优秀的回答，在这里主要是我在看完他们的理解之后，将他们的高见串联并加上自己的理解（对Deepsort中使用匈牙利算法以及卡尔曼滤波这两个模块的使用）有些内容改自大佬们的解释，以方便对我自己的理解进行论证。下面开始进入正题。作用视频中不同时刻的同一个人，位置发生了变化，那么是如何关联上的呢？答案就是匈牙利算法和卡尔曼
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2024-09-04 15:24:49
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1.算数平均滤波： 1.对连续N个采样值进行算数平均 2.步长N可调试进行查看效果。 2.低通滤波： 1.Y(n)=αX(n)+(1-α)Y(n-1) α：滤波系数 X(n)：本次采样值 Y(n-1)：上次滤波输出值 2.代码编写过程中，α由0至1循环调试 和 由1至0循环调试，视情况而定。
原创
2024-01-11 15:32:45
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前言写这篇文章是因为自己经过一段时间初步学完了卡尔曼滤波，把自己的一些理解记录下来，针对新手学习，把自己的曾经的困扰以及后来如何理解记录下来，希望能对你有一些启示。文中都用大白话阐述，能够便于理解，就是纯心得记录。本文主要以介绍卡尔曼滤波的五大公式为主，其他算法的解释举例说明网上都非常多，就不复制粘贴赘述了，需要的看这里。因为本人也是小白一枚，如果文章中有出现错误的地方，希望大佬斧正。卡尔曼滤波解
kalman滤波实现曲线平滑（qt画板）使用qt完成画板绘图功能，由鼠标移动选取坐标完成绘制，但是因为抖动的因素导致绘制线条不够平滑，考虑使用kalman滤波优化坐标选择。一、kalman滤波简单理解Kalman滤波主要是用来跟踪某一个变量的值（在此为绘图的坐标位置）。首先根据系统的运动方程来对该值进行预测，比如我们知道本次点的位置以及运动方向，速率，则下时刻它的位置是可以预测到的，不过该预测会有
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2023-10-24 00:05:46
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信号采集是非常常见的需求，我们也总是希望采集到的数据是纯净而真实的，但这只是我们的希望。环境中存在太多的干扰信号，为了让我们得到的数据尽可能地接近实际值，我们需要降低这些干扰信号的影响，于是就有了滤波器的用武之地。这里我们讨论的主要是软件实现的数字滤波器，这一篇我们就来讨论基于递推算术平均算法的阶进平滑滤波器。1、问题的提出前面一篇我们讨论了同时提高灵敏度和滤波效果的方法，在通常情况下，都能达到比
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2024-02-04 03:39:23
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1.功能概述PIE-Basic软件自定义滤波工具可以根据需要自定义滤波模板，并根据定义的滤波器进行图像的滤波处理。支持进行平滑滤波器的设计。
2.基本概念自定义滤波器是指用户根据需要设计滤波器进行图像的平滑或锐化处理。自定义的滤波器分为平滑滤波器和锐化滤波器。
平滑滤波器模板系数的设计原则：
都大于0
都选1，或中间选1，周围选0.5
通过求取均值解决超
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2024-09-05 18:38:48
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最近需要将数据通过图表展示出来，以便观察其变化趋势。直接展示出来的效果不是很好，故在网上查找了很久曲线平滑的方法，最终找到了了一套比较适合的方法，思路比较简单，对于现在的项目来说效果也还不错，故记录一下。原始数据大小分别为881、490和1711，直接展示如下图所示: 原始曲线
由于采集过程中传感器数据变化比较敏感，所以有比较明显的锯齿，故第一步需要去差值。这里采用的是“五点去差值
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2024-06-25 07:07:20
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就是从输入序列中相继抽出m个数fi-v,…,fi-1,fi,fi+1,…,fi+v(其中fi为窗口中心值,v=(m-1)/2),再将这m个点按其数值大小顺序排序，取其序号的中心点的那个数作为滤波输出。数学公式表示为：
Yi=Med{fi-v,…,fi-1,fi,fi+1,…,fi+v} i∈N v=(m-1)/2 （式4-2）
Yi称为序列fi-v,…,fi
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2024-05-12 18:26:53
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Lecture 3 + Lecture 4 + Lecture 5 目录Lecture 3 + Lecture 4 + Lecture 5车辆运动模型及SL坐标系SL坐标系下曲线平滑度的要求用Smoothing Spline生成平滑曲线Spline 2D二次规划与牛顿法二次规划 QP 车辆运动模型及SL坐标系运动模型为Ackermann模型，即自行车模型；SL坐标系即Frenet坐标系。模型和坐
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2023-11-25 10:54:06
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一、引言1、什么是图片平滑处理？图像平滑处理（Image Smoothing）是图像处理的一种常见技术，用于减少图像中的噪声和细节，从而产生更加模糊或平滑的图像。这个过程在图像处理中有各种应用，包括去噪、边缘检测前的预处理、纹理分析、模式识别等。图像平滑处理通过模糊图像中的亮度和颜色信息，从而减少噪声并使图像更具可处理性。2、以下是俩种图片平滑处理方法？1）高斯滤波（Gaussian Filter
# Java平滑滤波：初学者指南
平滑滤波是一种数字信号处理技术，用于减少数据中的噪声。在Java中实现平滑滤波，你可以使用多种方法，比如移动平均滤波、高斯滤波等。本文将介绍如何使用移动平均滤波来平滑数据。
## 1. 理解平滑滤波
在开始编码之前，我们需要理解平滑滤波的基本概念。平滑滤波的目的是减少数据中的随机波动，使数据更平滑，更易于分析。
## 2. 准备工作
在实现平滑滤波之前，
原创
2024-07-25 05:00:09
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### 如何在Python中实现平滑滤波
平滑滤波是数据处理中的一种常用方法，特别是在信号和图像处理领域。它的主要目的是减少噪声并使数据更平滑。在Python中，我们可以利用NumPy和SciPy等库来实现平滑滤波。接下来，我们将详细介绍实现这一过程的步骤。
#### 流程步骤
我们可以将整个实现过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
五种常见的平滑滤波器： （１）方框型滤波器： 顾名思义，方框型滤波器就是用一个方框型的kernel跟二维图像进行卷积，其核定义如下：
叠加在有用数据上的随机噪声在很多情况下可以近似地认为是白噪声。白噪声具有一个很重要的统计特性，即它的统计平均值为零。因此可以求平均值的办法来消除随机误差，这就是所谓平滑滤波。平滑滤波有以下几种： #####1. 算术平均滤波法 算术平均滤波法适用于对一般的具有随机干扰的信号进行滤波。这种信号的特点是信号本身在某一数值范围附近上下波动，如测量流量、液位时经常遇到这种情况。 算术平均滤波是要按输入的N
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2023-12-26 11:12:05
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基于MATLAB的IIR滤波器设计与实现 IIR滤波器的设计主要有经典设计法、直接设计法和最大平滑滤波器设计法三种方法。 1、经典设计法是基于模拟滤波器的变换原理，首先根据滤波器的技术指标设计出相应的模拟滤波器，然后再离散化为满足给定技术指标的数字滤波器。对应的工具函数由完全设计函数——butter、cheby1、cheby2、ellip、besself；阶数估计函数——buttord、che
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2023-11-26 19:37:13
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# 如何实现JavaScript曲线平滑
## 引言
在JavaScript开发中，实现曲线平滑是一项常见的需求。曲线平滑可以让图表或动画更加美观，同时也有助于提高用户体验。本文旨在教会刚入行的小白如何实现JavaScript曲线平滑。
## 实现流程
首先，让我们来整理一下实现曲线平滑的流程。可以使用以下表格展示每个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1
原创
2023-12-19 08:52:04
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# Java 曲线平滑实现
## 简介
在 Java 中实现曲线平滑是一个常见的需求，可以用于图表的绘制、图像的处理等场景。本文将介绍一种常用的方法来实现 Java 曲线的平滑处理。
## 流程
下面是实现 Java 曲线平滑的一般流程，可以用表格的形式展示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. | 获取曲线的数据 |
| 2. | 对数据进行平滑处理 |
| 3.
原创
2023-07-19 08:37:52
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