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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消除图像的噪声成分叫作图像的平滑化或滤波操作。信号或图像的能量大部分集中在幅度谱的低频和中频段，而在较高频段，感兴趣的信息经常被噪声淹没。因此一个能降低高频成分幅度的滤波器就能够减弱噪声的影响。 图像滤波的目的有两个:一是抽出对象的特征作为图像识别的特征模式;另一个是为适应图像处理的要求，消除图像数字化时所混入的噪声。图像滤波的要求:一是不能损坏图像的轮廓及边缘等重要信息;二是使图像清晰视觉效果好
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2024-04-21 17:53:33
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1.图像去噪的前言 上一篇博文中，我对噪声的类型进行了介绍，也使用的Matlab对各种噪声进行了实现。旧话重提，一幅图像，甚至是一个信号的老化，能够使用下面模型来表示。能够使用下面算式来表示这里，因为退化函数的作用，使得原图像产生退化(比方，运动模糊)，然后在加上一个加性噪声项。 本博文，主要对去除加性噪声的线性滤波器的性能进行了比
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2024-05-07 16:26:23
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@TOI=imread(‘E:\m\timg.jpg’);/输入图像/ I=rgb2gray(I);/图像转化为二值图/ W=fspecial(‘average’);/均值滤波器/ J=imfilter(I,W);/用滤波锐化/ subplot(2,1,1);/两行一列第一幅/ imshow(I);/输出图像I/ title(‘原始图’); subplot(2,1,2); imshow(J); t
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2024-05-24 19:20:22
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一.均值滤波
图片中一个方块区域（一般为3*3）内，中心点的像素为全部点像素值的平均值。均值滤波就是对于整张图片进行以上操作。
我们可以看下图的矩阵进行理解
缺陷：均值滤波本身存在着固
原创
2021-07-09 15:46:10
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滤波1. 卷积滤波filter2D(src, ddepth, kernel, dst[, anchor[, delta[, borderType]]])ddepth是卷积之后图片的位深，即卷积之后图片的数据类型，一般设为-1，表示和原图类型一致；kernel是卷积核大小，用元组或ndarray表示，要求数据类型必须是float(np.float32)anchor锚点，即卷积核的中心点，可选参数，默
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2024-09-22 13:25:52
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# 使用Python实现图像均值去噪
图像去噪是计算机视觉和图像处理中重要的一部分，它能显著提升图像质量。本文将指导小白如何使用Python实现图像均值去噪的过程。我们将通过以下步骤来完成这个任务。
## 步骤流程
我们将整个流程分解为以下几个步骤：
| 步骤序号 | 步骤名称 | 说明 |
|----------
一、简介
1 NLM滤波原理2 Pixelwise Implementation3 Patchwise Implementation
function [output]=NLmeans(input,t,f,h)
% 输入: 待平滑的图像
% t: 搜索窗口半径
% f: 相似性窗口半径
% h: 平滑参数
% NLmeans(ima,5,2,sigma);
%
原创
2021-07-09 15:53:47
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &
原创
2023-07-06 15:41:34
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基于MATLAB的带噪图像的高斯滤波摘要：图像常常被强度随机信号（也称为噪声）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．而脉冲噪声则只含有随机的白强度值（正脉冲噪声）或黑强度值（负脉冲噪声）．与前两者不同，高斯噪声含有强度服从高斯或正态分布的噪声．研究滤波就是为了消除噪声干扰。图像滤波总体上讲包括空域滤波和频域滤
1 简介图像在获取和传输过程中,不可避免地受到外部和内部的干扰,常常因为各种因素的影响而被加入很多噪声,这十分严重的影响了人们对传输后图像信息的读取。因此通过一定方法将被噪声污染的图像进行去噪处理一直是现代图像研究中重要的问题,受到越来越多研究者的关注与重视。A.Buades等基于各经典去噪算法,如领域滤波、全差分滤波、异性扩散等提出非局部均值滤波(Non-Local means,NLM)算法的模
原创
2022-03-11 19:26:31
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1 简介设计了基于Matlab的图像去噪可视化系统,针对常见的高斯噪声,椒盐噪声,乘性噪声,讨论和比较了均值滤波,中值滤波,高斯滤波,维纳滤波等去噪方法,并利用峰值信噪比PSNR反映各种去噪方法对不同噪声干扰后图像的处理效果,为图像去噪提供了直观的分析.2 部分代码function varargout = firstfigure(varargin)% FIRSTFIGURE MATLAB code
原创
2022-03-14 20:27:44
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文章目录一、实验要求二、设计实现三、实验效果图 一、实验要求读入一张图片。为该图片添加椒盐噪声。为含椒盐噪声的图片设计3×3、5×5、7×7三种模板的算术均值滤波器对其进行滤波。为含椒盐噪声的图片设计3×3、5×5、7×7三种模板的中值滤波器对其进行滤波。在同一个窗口中，显示原图、含噪图像、三种不同模板的算术均值滤波的效果图、三种不同模板的中值滤波的效果图，共8幅图。为每幅图片配上合适的标题。二
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2024-04-04 19:10:55
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均值滤波是指任意一点的像素值，都是周围个像素值的均值。例如下图中，红色点的像素值是其周围蓝色背景区域像素值之和除25，25=55 是蓝色区域的大小。
原创
2021-07-09 14:56:27
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图像噪声，通常指图像中除了成像物体之外的其它信息，比如斑点和颗粒，这些额外的错误信息干扰了成像物体的显示，影响成像质量，所以往往需要通过图像滤波（也称为图像去噪）来消除这些噪点。常见的图像滤波算法有均值滤波、高斯滤波、中值滤波、双边滤波、非局部均值滤波，以及近几年火热的基于深度学习的图像滤波等。本章节将详细讲解均值滤波算法的原理，以及C++实现和优化。首先膜拜一下那些写Opencv代码的大佬们，他
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2024-03-28 21:45:07
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一、简介粒子群优化(PSO)是一种基于群体智能的数值优化算法，由社会心理学家James Kennedy和电气工程师Russell Eberhart于1995年提出。自PSO诞生以来，它在许多方面都得到了改进，这一部分将介绍基本的粒子群优化算法原理和过程。1.1 粒子群优化粒子群优化(PSO)是一种群智能算法，其灵感来自于鸟类的群集或鱼群学习，用于解决许多科学和工程领域中出现的非线性、非凸性或组合优化问题。1.1.1 算法思想许多鸟类都是群居性的，并由各种原因形成不同的鸟群。鸟群可能大小不同
原创
2021-11-08 09:24:37
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一、简介粒子群优化(PSO)是一种基于群体智能的数值优化算法，由社会心理学家James Kennedy和电气工程师Russell Eberhart于1995年提出。自PSO诞生以来，它在许多方面都得到了改进，这一部分将介绍基本的粒子群优化算法原理和过程。1.1 粒子群优化粒子群优化(PSO)是一种群智能算法，其灵感来自于鸟类的群集或鱼群学习，用于解决许多科学和工程领域中出现的非线性、非凸性或组合优化问题。1.1.1 算法思想许多鸟类都是群居性的，并由各种原因形成不同的鸟群。鸟群可能大小不同
原创
2022-04-08 13:40:03
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一、简介粒子群优化(PSO)是一种基于群体智能的数值优化算法，由社会心理学家James Kennedy和电气工程师Russell Eberhart于1995年提出。自PSO诞生以来，它在许多方面都得到了改进，这一部分将介绍基本的粒子群优化算法原理和过程。1.1 粒子群优化粒子群优化(PSO)是一种群智能算法，其灵感来自于鸟类的群集或鱼群学习，用于解决许多科学和工程领域中出现的非线性、非凸性或组合优化问题。1.1.1 算法思想许多鸟类都是群居性的，并由各种原因形成不同的鸟群。鸟群可能大小不同
原创
2021-11-08 09:24:40
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，图像去噪是指减少图像中噪声的过程。噪声分类有三种：加性噪声，乘性噪声和量化噪声。我们用f(x,y）
原创
2022-04-13 18:29:03
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在最开始提供一个查询函数的链接滤波处理的原因：数字图像在其形成、传输记录的过程中往往会受到很多噪声的的污染，比如：椒盐噪声、高斯噪声等，为了抑制和消除这些随即产生的噪声而改善图像的质量，就需要去、对图像进行去噪处理，去噪也就是滤波处理。原理略直接上效果%gray = 0.299 * R + 0.587* G + 0.114 * B
rgb = imread('xiongmao.jpg');
r =
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2024-05-20 10:44:41
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