最近在做图像处理方面的一些工作，和几个滤波器打了不少交道，这里做个总结。滤波器是信号处理上的概念，但是信号处理那套理论的应用范围很广，我主要用的是在图像处理上的应用。这篇文章主要讲滤波器的功能和matlab中的使用方法，至于原理，我也不太懂...图像常常被强度随机信号所污染．一些常见的噪声有椒盐（Salt & Pepper）噪声、脉冲噪声、高斯噪声等。椒盐噪声含有随机出现的黑白强度值，而脉
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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⛄ 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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参考 进行个人附加修改
均值滤波和和中值滤波都可以起到平滑图像，滤去噪声的功能。均值滤波采用线性的方法，平均整个窗口范围内的像素值，均值滤波本身存在着固有的缺陷，即它不能很好地保护图像细节，在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分，从而使图像变得模糊，不能很好地去除噪声点。均值滤波对高斯噪声表现较好，对椒盐噪声表现较差。中值滤波采用非线性的方法，它在平滑脉冲噪声方面非常有效,同时它可以保护
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2024-03-20 10:14:49
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四种图像平滑方式均值滤波， 中值滤波， 高斯滤波， 方值滤波均值滤波原理： 将对应元素求和取平均值 命令： img2 = cv2.blur(原始图像，核大小)img = cv2.blur(origin, (7,7))方框滤波原理： 对核中元素求和(求和一般会出现大于255情况，)或者求和取平均值 命令：img = cv2.boxFilter(原始图像，目标图像深度，核大小， normalize属性
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2024-04-15 15:10:24
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1. blur(均值滤波)均值滤波从频域来看，它是一种低通滤波器，高频信号会被滤掉。均值滤波可以帮助消除图像尖锐噪声，实现图像平滑，模糊等功能。理想的均值滤波是用每个像素和它周围像素计算出来的平均值替换图像中每个像素。 均值滤波器一般是使用下面的模板和图像做卷积来实现。 即以当前像素点为中心，求窗口内所有灰度值的和，以其平均值作为中心像素新的灰度值。均值滤波有平均均值滤波和加权均值滤波。分别如下所
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2024-03-20 08:54:57
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图像噪声的抑制——均值滤波、中值滤波、对称均值滤波
概述 噪声对图像处理的影响很大，它影响图像处理的输入、采集和处理等各个环节以及输出结果。因此，在进行其它的图像处理前，需要对图像进行去噪处理。从统计学的观点来看，凡是统计特征不随时间变化的噪声称为平稳噪声，而统计特征随时间变化的噪声称为非平稳噪声。幅值基本相同，但是噪声出现的位置是随机的，称为椒盐噪声；如果噪声的幅值是随机的，根据幅值大
5种图像滤波辨析：方框、均值、高斯、中值、双边 线性滤波有方框滤波、均值滤波和高斯滤波；非线性滤波有中值滤波和双边滤波 0 邻域滤波（卷积） 邻域算子值利用给定像素周围像素的值决定此像素的最终输出。如图左边图像与中间图像卷积禅城右边图像。目标图像中绿色的像素由原图像中蓝色标记的像素计算得到。 通用线性邻域滤波是一种常用的邻域算子，输入像素加权得到输出像素：其中权重核 &n
在图像处理中，均值滤波是一种广泛使用的图像平滑技术，其主要目的是减少图像中的噪声。均值滤波通过计算图像中每个像素在其邻域内所有像素的平均值来实现。均值滤波在实际应用中，尤其在预处理阶段，能够显著改善图像质量，提升后续处理步骤的效果。
提到均值滤波的历史，这项技术的基础可以追溯到20世纪60年代。随着计算机科学与图像处理的发展，均值滤波逐渐被广泛应用于医疗成像、遥感分析和计算机视觉等领域。研究表明
作者：cvvision 链接：http://www.cvvision.cn/8907.html 二、22、均值滤波 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。 不足之处：均值滤波本身存在着固有的缺陷，即它不能很好地保护图像细节
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2024-07-09 17:43:44
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Table of Contents方法1：方法2（不可行）：方法3：总结： 想把输入神经网络的图像进行均值滤波处理。在opencv中当然有相关的操作函数，但是考虑到tensorflow的卷积操作可以用GPU加速，所以我想用tensorflow的卷积来实现图像的均值滤波。首先，我找了tf.image模块，看有没有相关函数，发现没有。然后，我又考虑到可以通过设置特定的卷积核来通过tf的卷积操
目录引言均值滤波器高斯滤波器双边滤波器引言 在图像处理中，对于平滑噪声可以分别在空域和频域中进行处理，在这里主要介绍下空域内一些比较常见的滤波处理并相互比较。 均值滤波器 均值滤波器是图像处理中比较常见的一种平滑噪声的滤波器，其主要原理是利用某像素和周围像素相加再取平均值用以替换该像
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2024-03-27 11:21:53
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空域滤波增强相关实验一、噪声模拟%%利用函数imnnoise给图像'eight.tif'分别添加高斯(gaussian)噪声和椒盐(salt&pepper)噪声
I=imread('eight.tif');
imshow(I)
I1=imnoise(I,'gaussian' ,0,0.01);
figure,imshow(I1)
I2=imnoise(I,'salt & peppe
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2024-04-01 09:57:58
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1 均值滤波均值滤波：用包含在滤波掩模邻域内的像素的平均灰度值去代替每个像素点的值。用途：用于模糊处理和减少噪声。 盒滤波器： 加权平均滤波器% 均值滤波
clc;close all;clear all;
I = rgb2gray(imread('fig.png'));
F = imnoise(I,'gaussian',0, 0.02); % 加入高斯噪声
% F = imnoise(I,'sal
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2024-03-18 13:37:39
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一、均值和中值滤波基本原理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。中值滤波算法可以形象的用上述表格来描述，即对于每个 33 的阵列而言，中间像素的值，等于边缘 8 个像素的平均值。 无论是
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2024-03-15 05:41:56
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邻域算子（局部算子）是利用给定像素周围的像素值的决定此像素的最终输出值的一种算子。对于邻域算子，除了用于局部色调调整以外，还可以用于图像滤波，实现图像的平滑和锐化，图像边缘增强或者图像噪声的去除 。而线性邻域滤波是一种常用的邻域算子，像素的输出值取决于输入像素的加权和，具体过程如下图。方框滤波，均值滤波，高斯滤波，它们都属于线性领域滤波器。方框滤波器：方框滤波所用的核为其中f表示原图，h表示核，g
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2024-04-23 19:54:39
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1. 均值滤波
先创建一个 medfilter.m 文件，代码如下：
function [output] = meansfilter(input, radius)
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% input: 噪声图像
% r: 图像块半径
%
% Auther: Gao Zheng jie
% Email: 3170601003@cuit.edu.cn
% D
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2024-05-21 14:55:38
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1、 中值滤波首先给出结论，中值滤波，例如说设置窗长为5个点的均值滤波，属于低通滤波。这点很容易理解，假设窗长为无限长，原始信号就变为了直流分量，频率为0。因此，均值滤波属于低通滤波，中值滤波也是一样的道理，也属于低通滤波。2、低通滤波我们接下来细细探究为何均值滤波属于低通滤波？ 首先，例如我们得到一段随机信号，这里我们用matlab生成。close all
clear
clc
Fs=1000;
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2024-03-27 12:34:57
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前面介绍的几种滤波器都属于平滑滤波器（低通滤波器），用来平滑图像和抑制噪声的；而锐化空间滤波器恰恰相反，主要用来增强图像的突变信息，图像的细节和边缘信息。平滑滤波器主要是使用邻域的均值（或者中值）来代替模板中心的像素，消弱和邻域间的差别，以达到平滑图像和抑制噪声的目的；相反，锐化滤波器则使用邻域的微分作为算子，增大邻域间像素的差值，使图像的突变部分变的更加明显。本位主要介绍了一下几点内容：图像的一
