双边滤波1、原理介绍双边滤波由C. Tomasi在1998年提出，是一种经典的非线性空间滤波方法。在滤波器稀疏的制定上，双边滤波同时考虑到了输出像素与邻域内其它像素的欧氏距离和取值的差异，即：同时考虑到了空间域和值域间的差别。如维纳滤波和高斯滤波等只考虑了空间域的滤波方法，在滤波后对边缘信息的保护效果不理想；如α-截尾均值滤波器等只考虑值域的滤波方法，在滤波后图像整体模糊，不能有效的保护细节信息。
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2024-09-14 14:41:35
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最近在做项目的过程中，发现双边滤波效果要比中值滤波和均值滤波好的多，也发现其可以处理图片达到美颜的效果，因此特地将具体用法记录下来，以供大家交流学习！双边滤波（Bilateral filter）是一种非线性的滤波方法，是结合图像的空间邻近度和像素值相似度的一种折衷处理，同时考虑空域信息和灰度相似性，达到保边去噪的目的（简单、非迭代、局部的特点）。双边滤波器的好处是可以做边缘保存（edge pres
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2023-11-14 09:46:12
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前面我们介绍的滤波方法都会对图像造成模糊，使得边缘信息变弱或者消失，因此需要一种能够对图像边缘信息进行保留的滤波算法，双边滤波是综合考虑空间信息和色彩信息的滤波方式，在滤波过程中能够有效地保护 图像内的边缘信息。6.1 原理介绍 &n
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2023-11-19 08:47:00
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Open CV系列学习笔记（七）边缘保留滤波(EPF)高斯双边双边滤波（Bilateral filter）是一种非线性的滤波方法，是结合图像的空间邻近度和像素值相似度的一种折中处理，同时考虑空域信息和灰度相似性，达到保边去噪的目的。具有简单、非迭代、局部的特点 。双边滤波器的好处是可以做边缘保存（edge preserving），一般过去用的维纳滤波或者高斯滤波去降噪，都会较明显地模糊边缘，对于高
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2023-12-13 05:31:14
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概述这个函数用来对图像进行 双边滤波 。双边滤波器可以去除无关噪声，同时保持较好的边缘信息。但是，其速度比绝大多数滤波器都慢。双边滤波在计算某一个像素点的新值时，不仅考虑距离信息（距离越远，权重越小），还考虑色彩信息（色彩差别越大，权重越小）。双边滤波综合考虑距离和色彩的权重结果，既能够有效地去除噪声，又能够较好地保护边缘信息。 在双边滤波中，当处在边缘时，与当前点色彩相近的像素点（颜色距离很近）
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2024-05-04 08:53:14
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直接上代码function img = myBilateralFilter(Image, kerSize, delta)
% Image 待滤波图像
% kerSize 滤波核大小
% delta 标准差
% img 输出图像
%%
% c，r分别为核kerSize的垂直半径和水平半径
c = floor(kerSize(1)/2);
r = floor(kerSize(2)/2);
% 镜像
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2023-06-29 17:04:34
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## Python双边滤波函数的实现
### 1. 简介
在开始教授如何实现Python双边滤波函数之前，我们首先需要了解什么是双边滤波。双边滤波是一种常用的图像处理技术，用于平滑图像的同时保留边缘信息。它通过考虑像素点的空间距离和灰度差异来调整滤波权重，从而达到降噪的效果。
### 2. 双边滤波的流程
下面是实现Python双边滤波函数的流程图：
```mermaid
flowchart
原创
2023-08-28 03:14:08
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转自 mian zhou /*************************************************************************** * Copyright (C) 2006 by Mian Zhou * * M.Zhou@reading.ac.uk * *
原创
2014-01-13 19:22:00
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滤波器的种类有很多， 在新版本的OpenCV中，提供了如下五种常用的图像平滑处理操作方法，且他们分别被封装在单独的函数中，使用起来非常方便：· 方框滤波——boxblur函数· 均值滤波——blur函数·&nbs
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2024-04-29 11:25:03
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目录均值滤波它的函数： 特点方框滤波函数 特点归一化定义与作用高斯滤波 函数 效果图 特点中值滤波函数效果图 特点opencv中入门的四个滤波函数：均值滤波方框滤波高斯滤波中值滤波均值滤波简单的说就是在以目标像素点为中心的一个矩阵中，我们将矩阵中的所有像素
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2024-05-30 00:24:33
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线性滤波 方框滤波 1. void boxFilter(InputArray src, OutputArray, dst, int ddepth, Size ksize, Point Anchor = Point(-1, -1), bool normalize = true, int borderType = BORDER_DEFAULT)第一个参数 输入 第二个参数 输出 第三个参数
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2024-02-05 12:38:52
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目的本篇教程中，我们将学到： 用OpenCV函数 filter2D 创建自己的线性滤波器。 原理 Note以下解释节选自Bradski and Kaehler所著 Learning OpenCV 。 卷积高度概括地说，卷积是在每一个图像块与某个算子（核）之间进行的运算。 核是什么？核说白了就是一个固定大小的数值数组。该数组带有一个 
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2024-03-19 17:01:18
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一、双边滤波原理双边滤波（Bilateral Filter）是非线性滤波中的一种。这是一种结合图像的空间邻近度与像素值相似度的处理办法。在滤波时，该滤波方法同时考虑空间临近信息与颜色相似信息，在滤除噪声、平滑图像的同时，又做到边缘保存。 双边滤波采用了两个高斯滤波的结合。一个负责计算空间邻近度的权值，也就是常用的高斯滤波器原理。而另一个负责计算像素值相似度的权值。在两个高斯滤波的同时作用下，就是双
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2023-11-24 13:30:35
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同态滤波（Homomorphic filtering）基本原理同态变换基本原理同态变换一般是指将非线性组合信号通过某种变换，使其变成线性组合信号，从而可以更方便的运用线性操作对信号进行处理。所谓非线性组合信号，举例来说，比如 z(t) = x(t) y(t)，两个信号相乘得到组合信号，由于时域相乘等价于频率域卷积，所以无法在频率域将其分开。但是我们应用一个log算子，对两边取对数，则有： log(
# 如何实现Java opencv高斯滤波函数
## 引言
在开发过程中，图像处理是一个常见的任务。而高斯滤波函数是一种常用的图像处理方法，可以有效地去除图像中的噪点，使图像更加清晰。本文将介绍如何在Java中使用opencv库实现高斯滤波函数，帮助刚入行的小白快速上手。
## 整体流程
下面是实现Java opencv高斯滤波函数的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | --
原创
2024-05-09 04:00:42
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/* Smoothes array (removes noise) */ CVAPI(void) cvSmooth( const CvArr* src, CvArr* dst, int smoothtype CV_DEFAULT(CV_GAUSSIAN), int size1 CV_DEFAULT(3),
原创
2014-01-14 16:39:00
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前边提到的均值滤波、中值滤波和高斯滤波，都属于各向同性滤波，它们对待噪声和图像的边缘信息都采取一样的态度，结果，噪声被磨平的同时，图像中具有重要地位的边缘、纹理和细节也同时被抹平了，这是我们所不希望看到的。为了解决这个问题，人们陆续提出了一些算法来把图像边缘和噪声区别对待，比如双边滤波和导向滤波，本文介绍如何使用opencv做图像的导向滤波。先来说下导向滤波的大致思路。在导向滤波中，要对图像p进行
理论 1.Smooth/blur是图像处理中最简单和常用的操作之一 2.使用该操作的原因之一就是为了给图像预处理的时候减低噪声 3.使用Smooth/Blur操作其背后是数学的卷积计算 4.通常卷积算子计算都是线性操作，所以又叫线性滤波均值滤波 均值滤波其原理图如下高斯滤波 高斯滤波，这是一个建立在高斯正态分布基础上的滤波器。一维高斯函数:可以看到，G(x)的跟sigma的取值有极大的关系。sig
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2023-11-20 13:36:36
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均值滤波和高斯滤波详细解读1:均值滤波在上一篇博文–方框滤波中，我们介绍了方框滤波的内核： 而我们今天的第一个主角——均值滤波，就是方框滤波的一种特殊情况均值滤波是一种最简单的滤波操作，输出图像的每一个像素值，是核窗口内输入图像对应像素的平均值，均值滤波算法的主要方法就是：用一片图像区域的各个像素值的均值来代替原图像的像素值，我们需要对图像中的目标像素给出一个模板（内核），这个模板包括了该目标像素
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2024-08-05 23:10:16
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一、中值滤波——medianBlur函数基本思想是用像素点邻域灰度值的中值来代替该像素点的灰度值，该方法在去除脉冲噪声、椒盐噪声的同时又能保留图像边缘细节。●中值滤波与均值滤波器比较中值滤波器与均值滤波器比较的优势：在均值滤波器中，由于噪声成分被放入平均计算中，所以输出受到了噪声的影响，但是在中值滤波器中，由于噪声成分很难选上，所以几乎不会影响到输出。因此同样用3x3区域进行处理，中值滤波消除的
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2023-12-06 13:11:42
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