【前言】图像预处理对于整个图像处理任务来讲特别重要。如果我们没有进行恰当的预处理，无论我们有多么好的数据也很难得到理想的结果。本篇是视觉入门系列教程的第二篇。整个视觉入门系列内容如下：理解颜色模型与在图像上绘制图形（图像处理基本操作）。基本的图像处理与滤波技术。从特征检测到人脸检测。图像分割与分水岭（Watershed）算法（TBU）在边缘和轮廓检测中，噪声对检测的精度有很大的影响。
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2024-07-29 19:44:24
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学习目标：使用自定义的滤波器对图像进行卷积(2D 卷积)学习使用不同的低通滤波器对图像进行模糊一、2D卷积卷积不是很了解的可以看我上一篇博客，与语音信号一样,我们也可以对 2D 图像实施低通滤波(LPF),高通滤波(HPF)等。低通滤波器就是允许低频信号通过，在图像中边缘和噪点都相当于高频部分，所以低通滤波器用于去除噪点、平滑和模糊图像。高通滤波器则反之，用来增强图像边缘，进行锐化处理。 
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2024-02-13 10:23:07
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导 读 本文主要介绍如何用OpenCV实现开关中值滤波去除周期性线状噪声的实例，包含实现步骤和源码。 背景介绍 我们都知道中值滤波可以去除图像中的脉冲噪声或椒盐噪声，类似下图： 我们可以使用OpenCV提供的中值滤波函数就可以轻松将噪声滤除，并较好
开通头条号-------------------- 实验名称图像去噪实验目的1、掌握算术均值滤波器、几何均值滤波器、谐波和逆谐波均值滤波器进行图像去噪的算法 2、掌握利用中值滤波器进行图像去噪的算法 3、掌握自适应中值滤波算法 4、掌握自适应局部降低噪声滤波器去噪算法 5、掌握彩色图像去噪步骤 实验内容1、均值滤波 具体内容：利用 OpenCV 对灰度图像像素进行
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2023-10-04 19:28:40
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本次要整理的内容是基于OpenCV4学习笔记（12）中的三种模糊方式，首先为一张图像添加噪声，分别添加椒盐噪声和高斯噪声，然后通过均值模糊、高斯模糊和中值滤波来分别对比这三种滤波方式对不同种类噪声的抑制效果如何。最后再记录一种新的滤波方式：非局部均值滤波。对图像添加噪声 噪声主要有椒盐噪声和高斯噪声。其中椒盐噪声就是在图像上随机分布的一些黑白噪声点，椒噪声就是黑色噪声点，盐噪声就是白色噪声点，可以
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2023-12-11 22:26:20
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对于具有周期性的噪声被称为周期噪声，其中周期噪声在频率域会出现关于中心对称的性质，如下图所示。
原创
2024-01-02 11:10:43
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噪声检测方法
将噪声和信号区分开来是影响去噪效果好坏的重要因素之一。近年来，学者们提出了诸多噪声判断方法，其中较经典的方法包括：开关阈值法、极值法、两级门限法，下面对这三种方法进行介绍，并进行对比。
1.1 常见的噪声检测方法
（1）开关阈值法
开关阈值判断法[1]基本思想是：该方法通过一定的规则将噪声点和信号点进行判断，区分成两种类别来控制开关单元。若该像素点
原创
2023-05-14 21:26:27
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文章目录1 图像噪声1.1 椒盐噪声1.2 高斯噪声2 图像平滑2.1 均值滤波2.2 高斯滤波2.3 中值滤波 学习目标： 了解图像中的噪声类型 了解均值滤波、高斯滤波、中值滤波等内容 能够使用滤波器进行图像处理1 图像噪声 由于图像采集、处理、传输等过程不可避免的会受到噪声的污染，妨碍人们对图像理解及分析处理，常见的噪声有高斯噪声、椒盐噪声等。1.1 椒盐噪声椒盐噪声：也称
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2023-09-27 12:27:23
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# Python OpenCV 图像加噪声的实验与应用
在图像处理领域，噪声的添加是一个常见的操作，它通常用于数据增强、算法测试与性能评估等场景。在本篇文章中，我们将介绍如何使用 Python 和 OpenCV 库向图像中添加噪声，并提供相应的代码示例。
## 什么是图像噪声？
图像噪声是一种随机的、不规律的信号，它通常会影响图像的清晰度和质量。噪声来源于多种因素，例如传感器的不准确性、环境
# Python OpenCV 图像添加噪声的实现指南
在图像处理领域，向图片中添加噪声是一项常见的任务，这对于算法的测试和图像增强都有重要意义。本文将带您一步步实现如何使用 Python 和 OpenCV 向图像中添加噪声。我们会首先概述整个流程，然后详细介绍每个步骤的代码实现和相关注释。
## 整体流程
下面的表格概述了我们要实现这一过程的主要步骤：
| 步骤 | 描述
图像噪声：椒盐噪声（脉冲噪声）：随机出现的噪声，成因可能是有影像信号受到突如其来的强烈干扰而产生，类比数位转换器或位元传输错误等。例如失效的感应器导致像素值为最小值，饱和的感应器导致像素值为最大值。高斯噪声：噪声密度函数服从高斯分布的一类噪声。由于高斯噪声在空间和频域中数学上的易处理性，这种噪声(也称为正态噪声)模型经常被用于实践中。高斯随机变量z的概率密度函数由下式给出：均值滤波： 采用均值滤波
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2023-10-27 11:17:20
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图像平滑处理的几种常用方法：均值滤波归一化滤波高斯模糊中值滤波平滑处理（模糊）的主要目的是去燥声：不同的处理方式适合不同的噪声图像，其中高斯模糊最常用。其实最重要的是对图像卷积的核的理解，核太大图像会失真，具体关于核的讲解点击传送门 图像噪声：引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。一般，噪声信号与要研究的对象不相关，它以无用的信息形式出现，扰乱图像的可观测信息。通俗的说就是噪声让图像不清
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2024-02-29 20:03:41
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文章目录目标理论OpenCV中的图像去噪1. cv2.fastNlMeansDenoisingColored()2. cv2.fastNlMeansDenoisingMulti()参考 图像降噪 目标在本章中，您将了解非局部平均去噪算法（Non-local Means Denoising algorithm）来消除图像中的噪声。您将看到不同的函数，如cv2.fastnlmeansdenosin
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2023-10-13 14:46:35
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前面学习的一些滤波方法会是的图像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，双边滤波就是经典的常用的能够保留图像边缘信息的滤波算法之一。双边滤波是一种综合考虑滤波器内图像空域信息和滤波器内图像像素灰度值相似性的滤波算法，可以实现在保留区域信息的基础上实现对噪声的去除、对局部边缘的平滑。双边滤波对高频率的波动信号起到平滑的作用，同时保留大幅值的信号波动，进而实现对保留图像
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2024-04-02 08:22:24
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1.概念：高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是：用一个模板（或称卷积、掩模）扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。2.实质：一种信号的滤波器高斯滤波(Gauss fil
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2023-12-15 10:13:59
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OpenCV图像处理（中）一、图像平滑1. 图像噪声1.1 椒盐噪声1.2 高斯噪声2. 图像平滑简介2.1 均值滤波2.2 高斯滤波2.3 中值滤波二、直方图1 灰度直方图1.1 原理1.2 直方图的计算和绘制1.3 掩膜的应用2. 直方图均衡化2.1 原理与应用2.2 自适应的直方图均衡化 一、图像平滑1. 图像噪声由于图像采集、处理、传输等过程不可避免的会受到噪声的污染，妨碍人们对图像理解
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2024-03-18 21:23:47
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目录一、图像概述：1.图像起源：1.1 什么是图像：1.2 模拟图像和数字图像：2.数字图像的表示：2.1 位数：2.2 图像分类：二、OpenCV概述：1.OpenCV概述：2.OpenCV-Python：3.OpenCV部署：三、OpenCV模块：一、图像概述：1.图像起源：1.1 什么是图像： 图像
图像处理笔记总目录
1 图像噪声由于图像采集、处理、传输等过程不可避免的会受到噪声的污染，妨碍人们对图像理解及分析处理。常见的图像噪声有高斯噪声、椒盐噪声等。1.1 椒盐噪声椒盐噪声也称为脉冲噪声，是图像中经常见到的一种噪声，它是一种随机出现的白点或者黑点，可能是亮的区域有黑色像素或是在暗的区域有白色像素（或是两者皆有）。椒盐噪声的成因可能是影像讯号受到突如其来的强烈干扰而产生、类比数位转换器或位
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2024-08-05 20:52:18
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# 使用OpenCV给图像添加噪声
在计算机视觉中，添加噪声是数据增强的常见技术，可以帮助提高模型的鲁棒性。在这篇文章中，我们将学习如何使用Python的OpenCV库给图像添加噪声。本文将分为几个步骤，帮助你逐步实现这一目标。
## 流程概述
以下是实现图像加噪声的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
|--------|-------
# 使用Python和OpenCV识别图像的噪声类型
在图像处理领域，噪声是指在图像信号中引入的任何多余或不必要的信息。理解并识别图像中的噪声类型是提高图像质量和分析结果的重要步骤。本篇文章将指导你如何使用Python和OpenCV实现对图像噪声类型的识别。文章将分成几个清晰的步骤，帮助你逐步完成任务。
## 流程概述
首先，我们将整个过程拆解为几个步骤，并使用表格展示每一步的具体操作。
