虽然matlab里面有这些函数，但是攀立民老师要求自己编写，计算机视觉上有这个实验，到网上找了半天才零散的找到一些碎片，还是整理以后发上来吧！MatLab自编的均值滤波、中值滤波、高斯滤波 图像处理函数。 %自编的均值滤波函数。x是需要滤波的图像,n是模板大小(即n×n) function d=avefilt(x,n) a(1:n,1:n)=1; %a即n×n模板,元素全是
这篇文章写的非常好！！！！！！！！！！！！滤波器设计是一个创建满足指定滤波要求的滤波器参数的过程。滤波器的实现包括滤波器结构的选择和滤波器参数的计算。只有完成了滤波器的设计和实现，才能最终完成数据的滤波。 滤波器设计的目标是实现数据序列的频率成分变更。严格的设计规格需要指定通带波纹数、阻带衰减、过渡带宽度等。更准确的指定可能需要实现最小阶数的滤波器、需
1、空间滤波原理空间滤波，就是在原图像上，用一个固定尺寸的模板去做卷积运算，得到的新图像就是滤波结果。滤波，就是过滤某种信号的意思。过滤哪种信号取决于模板设计，如果是锐化模板，处理后就保留高频信号，如果是平滑模板，处理后就保留低频信号。（1）模板运算图像处理中模板能够看作是n*n（n通常是奇数）的窗体。模板连续地运动于整个图像中，对模板窗体范围内的像素做相应处理。模板运算主要分为：①模板卷积。模板
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2024-04-18 16:12:33
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一、在频率域中直接生成滤波器1，创建用于实现频域滤波器的网格数组的M函数 要在频域内生成一个滤波器，创建一个能够计算任何一点到频率矩形中指定点的距离的M函数是基础的一步。 M函数代码如下：function [U,V]=dftuv(M,N)
u=single(0:(M-1));
v=single(0:(N-1));
idx=find(u>M/2);
u(idx)=u(idx)-M;
idy=f
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2024-07-16 08:00:46
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滤波是图像处理中常用的技术，可以锐化图像、模糊图像、去除噪声、增强图像等等。这里只讲空间滤波，频率域滤波将在以后讲。 空间滤波：简单来说，是用一个模板（3x3矩阵、5x5矩阵…一般为奇数）扣在图像上，用模板中每一个元素对扣住的范围中对应的像素进行数学操作，将产生的数值赋给模板中心点所对应。分类：线形空间滤波、非线形空间滤波。线性空间滤波：基于计算乘积和（线形操作）的滤波。例如New=a*g1+b*
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2024-05-29 00:54:04
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【图像处理】-014 空域滤波处理-均值滤波 在上一篇中，我们对图像进行了频率域中的滤波处理，通过在频率域中设计合适的滤波器，对图像的不同频率的分量进行不同处理，比如低通滤波时将低频分量通过高频分量截止，高通滤波时对高频分量通过低频分量截止。以后我们还会遇到带通、带阻、陷波滤波器等不同形式的滤波器。频域滤波是在频率域中将滤波器与图像相乘得到的。由于频域相乘等空域相乘，那么，在空域中肯定也是可以进
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2024-04-30 18:19:53
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1.1 均值滤波算法介绍首先要做的是最简单的均值滤波算法。均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素(以目标象素为中心的周围 8 个像素，构成一个滤波模板，即去掉目标像素本身)，再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。P11P12P13P21P23P31P32P33中值滤波算法可以形象的用上述表格来描述，即对于每个 3*3 的阵列而言，中间
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2024-05-20 16:20:15
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一.线性滤波数字图像处理中，通常用滤波的方法去除图像噪声，提高图像质量，突出图像特征。线性滤波就是通过输入图像像素领域的加权平均得到输出图像的像素值。1.创建预定义滤波器命令fspecial()调用格式:h=fspecial(type);h=fspecial(type,parameters);fspecial()函数用于生成预定义滤波器，并返回计算模块到矩阵h中。其中，type为过滤器类型，par
图像处理算法可以在RGB域处理，也可以在灰度域处理，牛逼的还可以在Bayer处理。但是大部分目标识别、跟踪、检测等图像处理算法，都是灰度域处理的，因为灰度除了没有色度，以及包含了基本图像处理所需的信息，包括纹理/目标/姿态等。因此从本节开始，我们将基于灰度域进行基本的FPGA图像处理算法的实现。前面一节我们已经得到了灰度视频(灰度相机直接就可以得到灰度视频，不需要前一节)，现在我们可以大刀阔斧，全
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2024-08-09 16:03:42
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均值滤波 均值滤波的计算非常简单，将图像像素点灰度记录在数组中，然后设置方框半径的值，然后将方框中的所有点的像素求和取平均，得到的结果就是均值滤波后对应像素点的灰度值。 优点： 计算很快而且简单 从算法可以看出，只是求了平均，并没有很复杂的计算 缺点： 得到的图像很模糊 当方框的半径越大，得到的图像中那些变化较大的地方（边缘）
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2024-04-03 14:08:01
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⛄ 内容介绍基于高斯滤波、均值滤波、中值滤波和双边滤波的组合方法是常用的图像去噪技术。以下是它们的基本原理和操作流程：高斯滤波：高斯滤波利用高斯函数对图像进行平滑处理，有效降低高频噪声。该滤波器通过对每个像素周围一定范围内的像素进行加权平均，减少噪声的影响。均值滤波：均值滤波将图像中的每个像素替换为其周围像素的平均值，以去除随机噪声。该滤波器通过计算像素的邻域均值来实现去噪。中值滤波：中值滤波以中
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2024-08-08 14:32:38
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[Matlab]实现对图像的均值滤波软件环境 matlab R2017a搜了不少关于使用滤波器的文章，都是直接调用现有函数，我在这里简单实现了均值滤波器问题背景：实现复杂明暗条件下的图像二值化例如要把这张图片二值化，用于后续识别使用全局的阈值划分，可能会得到以下结果一个更极端的例子显然，我们希望得到如下结果要得出这样的结果就需要对暗处进行补偿、降低过曝处亮度，因此有了滤波器的方案理论基础均值滤波器
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2024-03-05 11:52:14
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目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种： 均值滤波算法：也称线性滤波，主要思想为邻域平均法，即用几个像素灰度 的平均值来代替每个像素的灰度。有效抑制加性噪声，但容易引起图像模糊， 可以对其进行改进，主要避开对景物边缘的平滑处理。
1. %x是需要滤波的图像,n是模板大小(即n×n)
2. function d=avg_filter(x,n)
3. a(1:n,
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2024-05-24 10:25:11
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1. 均值滤波：即线性滤波，有: a.邻域平均, b. 加权平均两种。a. 邻域平均：用一个像素邻域平均值作为滤波结果，此时滤波器模板的所系数都取1，为保证输出图仍在原来的灰度值范围，在算得R后要将其除以系数总个数再进行赋值，对3*3的模板来说，在算得R后要将其除以系数9。b. 加权平均：对同一尺寸的模板，可对不同位置的系数采用不同的数值，一般认为离对应模板中心像素近的像素应对滤波结果
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2024-02-27 17:45:23
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什么是滑动均值滤波滑动平均滤波就是把连续取得的N个采样值看成一个队列，队列的长度固定为N，每次采样得到一个新数据放到队尾，并丢掉原来队首的一次数据，把队列中的N个数据进行平均运算，就可以获得新的滤波结果。具体的matlab代码1. clear
2. clc
3. load boxinfo.mat %载入音频数据
4. T = data;
5. figure(1)
6. plot(T,'-*')
7
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2024-03-20 21:57:42
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%1通过参数设置该函数可以实现均值滤波，中值滤波，最小值滤波和最大值滤波的功能
%2参数impath为输入的图像路径，
%3参数A为模板矩阵，
A为M*N阶矩阵，M,N均为奇数，且不适宜过大(小于等于11)
%注意：当函数用作统计性的中值、最小、最大值滤波功能时，模板矩阵A的大小(M*N)代表滤波器的大小，但A中元素在图像处理中不再起作用。
%参数para为滤波类型，'ave'
,'min' ,'
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2024-03-17 08:29:03
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matlab - 信号平滑、移动平均滤波对信号进行平滑操作的重要性不言而喻1.信号提取matlab内置了一个这样的数据：某个地方一个月内的温度变化数据，1小时测量一次，所以总数据量是24*31。可以以这个数据为例子，探究一些数据平滑的方法。该数据如下：clear all
close all
load bostemp
days = (1:31*24)/24;
plot(days, tempC)
ax
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2024-06-14 23:26:19
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FPGA学习笔记图像处理算法1. 灰度图像均值滤波算法
1.1 原理
1.2 FPGA实现灰度图像均值滤波算法1. 灰度图像均值滤波算法1.1 原理均值滤波：线性滤波，邻域平均法。原理：用均值代替原图像中的各个像素值。即以目标像素(x,y)为中心的找出N个像素f(x,y)，再用这N个像素的平均值代替原目标像素,作为处理后的图像的点g(x,y)=(1/N)(∑f(xi,yi))。缺点：不
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2024-05-21 11:28:00
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发个MatLab 自编的 均值滤波、中值滤波、高斯滤波 图像处理函数 虽然matlab里面有这些函数，但是攀立民老师要求自己编写，计算机视觉上有这个实验，到网上找了半天才零散的找到一些碎片，还是整理以后发上来吧！
MatLab自编的均值滤波、中值滤波、高斯滤波 图像处理函数。
%自编的均值滤波函数。x是需要滤波的图像,n是模板大小(即n×n)
function d=avefilt(x,n)
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2024-04-04 09:37:37
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1 clear;
2 clc;
3 width=3;
4 xwidth=(width-1)/2;
5 imgn=imread('1.bmp');
6 imshow(imgn,[]);
7 imgn=double(imgn);
8 [m n]=size(imgn);
9 imgn1=imgn;
10 z=zeros(4,width);
11 tem=1;
12 for i=1+x
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2020-09-10 15:12:00
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