⛄ 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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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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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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目录概述空间域平滑——低通滤波空间域锐化——高通滤波概述图像的滤波分为空间域和频率域两方面，在此首先说明空间域滤波。空间域滤波又分为高通滤波和低通滤波两种，下面分别阐述。空间域平滑——低通滤波低通滤波可以理解为降噪的过程，常用的方法有均值滤波、高斯滤波、中值滤波、K个近邻的平滑、梯度倒数加权平滑等。均值滤波，顾名思义即是取范围内各点灰度的平均值作为中间像元的灰度值来进行滤波，3*3模板的演示代码如
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2024-03-19 21:50:11
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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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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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一、课题介绍matlab具有完备的图形处理功能、友好的用户界面以及功能强大的图形处理工具箱，能够实现对数字图像的编辑和处理工作，实现功能包括数字图像的读取、存储、显示、去色、图像翻转、局部放大、透明度调整、去噪、平滑、锐化、压缩、边缘检测等操作。本文的主要内容如下：1．研究图像处理技术，包括图像处理技术的分类、数字图像处理的特点，主要内容以及应用。2．分析MATLAB软件及其在图像处
由于成像系统、传输介质和记录设备等的不完善，数字图像在其形成、传输记录过程中往往会受到多种噪声的污染。图像的空间域滤波属于空间运算
原创
2022-04-14 11:08:45
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由于成像系统、传输介质和记录设备等的不完善，数字图像在其形成、传输记录过程中往往会受到多种噪声的污染。图像的空间域滤波属于空间运算方法，例如中值滤波、均值滤波，用途主要是降噪。今天写的Matlab代码为均值滤波源代码：clear allclose allclc%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 读入待检测图像x= imread('le
原创
2021-08-30 17:09:55
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摘要：现代医学非常发达，能通过各种手段来获取人体的各种信息，例如，X光可以拍摄人的骨头等图片。但是，这些图片效果不一定很好，所以在使用着大量的数字成像和数字图片处理设备。那么，现在，我用Matlab这个软件对一幅胸透图片进行处理，获得更好的效果。本次软件处理实验方法是：利用高通滤波器削弱傅里叶变换的低频而保持高频相对不变点，这样会突出图像的边缘和细节，使得图像边缘更加清晰。但是由于高通滤波器偏离了
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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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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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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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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小波阈值图像降噪及MATLAB仿真图像信号在生成和传输过程中常常因受到各种噪声的干扰和影响而使图像降质，这对后续图像的处理(如分割、压缩和图像理解等)将产生不利影响。为了抑制噪声，改善图像质量，便于更高层次的处理，必须对图像进行降噪预处理。小波降噪的方法有多种，如利用小波分解与重构的方法滤波降噪、利用小波变换模极大值的方法去噪、利用信号小波变换后空域相关性进行信噪分离、非线性小波阈值方法去噪、平移
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2024-06-08 19:23:48
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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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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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%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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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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