引导图滤波器是一种自适应权重滤波器，能够在平滑图像的同时起到保持边界的作用，具体公式推导请查阅原文献《Guided Image Filtering》以及matlab源码：http://kaiminghe.com/eccv10/index.html。这里只说一下自适应权重原理、C++实现灰度图像以及彩色图像的引导图滤波、验证结果。自适应权重原理引导图滤波作为一种线性滤波器，可以简单定义为如下形式：其
引导滤波算法是一种可以保持边缘的一种滤波算法。引导滤波之所以叫这个名字，是因为算法在进行滤波时需要一幅引导图像，引导图像可以是另外单独的图像，也可以是输入图像本身，当引导图为输入图像本身时，引导滤波就成为一个保持边缘的滤波操作。引导滤波可以用于降噪、细节平滑、HDR压缩、抠图、去雾以及联合采样等领域。线性旋转变化滤波过程中，某像素点的输出为： &nbs
论文学习——基于导向滤波的图像融合(GFF)原文 Image Fusion with Guided Filtering - 2013简介 本文提出了一种基于导向滤波的图像融合方法。融合的对象可以是多光谱图像，不同焦点的图像，不同曝光的图像等。论文比较创新点就是提出了一种不同幅图像的权重计算方法，引入了像素显著性和图像空间连续性的概念。并且使用了引导滤波来重建权重，最终得到了高效和不错的融合效果。
卷积运算和相关运算是咱们图像处理中最基本的两种线性运算，可以说，图像处理中的绝大部分算法，特别是与滤波有关的算法都是建立这两种运算之上的。MATLAB提供了函数imfilter()实现对这两种运算的支持，其语法如下：B = imfilter(A,h)
B = imfilter(A,h,options,...)options的可选值如下： 所以当我们需要作卷积操作时可以像下面这样写：imfilter
Image Fusion with Guided Filtering读后感（附有python代码）
文章目录**Image Fusion with Guided Filtering读后感（附有python代码）**前言一、算法的具体步骤二、python代码实现二、仿真（随便将两幅图片融合的） 前言本文提出了一种快速有效的图像融合方法，通过对多幅图像进行融合，生成高信息量的融合图像。该方法将图像分
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2023-08-20 17:40:19
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导向滤波之图像融合（C++版） Image Fusion with Guided Filtering本次代码效果图。关于这篇IEEE上高被引的论文的算法还原工作如下： 首先关于这篇论文的思路分析，就是通过各种滤波之间的组合，筛选出两张图中各自细节丰富的那一部分，从而经行不同权值的融合，实现双重曝光的融合。如下图所示分为ABC三个步骤。 下面按照步骤经行详细操作： 首先A步： 一、对原图I1和I2进
双边滤波双边滤波很有名，使用广泛，简单的说就是一种同时考虑了像素空间差异与强度差异的滤波器，因此具有保持图像边缘的特性。先看看我们熟悉的高斯滤波器其中W是权重，i和j是像素索引，K是归一化常量。公式中可以看出，权重只和像素之间的空间距离有关系，无论图像的内容是什么，都有相同的滤波效果。再来看看双边滤波器，它只是在原有高斯函数的基础上加了一项，如下其中 I 是像素的强度值，所以在强度差距大的地方（边
在图像处理中许多滤波器（滤波函数）都会使用核（Kernel），那么什么是核呢？ 核其实是一组权重，决定了如何利用某一个点周围的像素点来计算新的像素点，核也被称为卷积矩阵，对一个区域的像素做调和或者卷积运算，通常基于核的滤波器被称为卷积滤波器。OpenCV中的filter2D()函数，可以运用由用户指定的任意核来计算。
文章目录1. 原理概述2. 实验环节2.1 验证与opencv 库函数的结果一致2.2 与 双边滤波比较2.3 引导滤波应用，fathering2.3 引导滤波应用，图像增强2.4 灰度图引导，和各自通道引导的效果差异2.5 不同参数设置影响2.6 快速导向滤波3. 参考4. 引导滤波，基于opencv的C++code 引导滤波 1. 原理概述引导滤波是三大保边平滑算法之一。 原理介绍参考 图
滤波处理分为两大类：线性滤波和非线性滤波。OpenCV里有这些滤波的函数，使用起来非常方便，现在简单介绍其使用方法。线性滤波:1.方框滤波：模糊图像2.均值滤波：模糊图像3.高斯滤波：信号的平滑处理，去除符合正太分布的噪声非线性滤波1.中值滤波：去除椒盐噪声2.双边滤波：保边去噪下面对滤波方法进行一一介绍：方框滤波（box Filter） 方框滤波（box
1.扩充边界void copyMakeBorder(InuptArray src, OutputArray dst, int top , int bottom, int left, int right, int borderType, const Scalar& value=Scalar())该函数是用来扩展一个图像的边界的，第3～6个参数分别为原始图像的上下左右各扩展的像素点的个数，第7
目录前言滤波操作二维滤波（二维卷积）线性滤波方框滤波/均值滤波高斯滤波 前言滤波分为线性滤波和非线性滤波两种，线性滤波中有方框滤波、均值滤波和高斯滤波三种，非线性滤波则有中值滤波和双边滤波两种。在介绍滤波方式之前先以二维滤波的形式介绍滤波的运算。滤波操作二维滤波（二维卷积）用二维滤波的方法选取不同的卷积核可以实现各种不同的效果，虽然OpenCV中内置函数能实现不同的操作，但是通过自己构建卷积核矩
一、常用的基础滤波操作 在图像处理中，尽可能消除图片中的噪声，消除噪声就需要用到滤波，在本次opencv学习中，学习了三个滤波方式。（1）平均滤波，就是将一个区域内的像素值求和取平均值，然后用这个平均值替换区域中心的像素值。blur(源Mat对象,目标Mat对象,Size对象,Point对象)//Size对象用来确定区域大小，Point对象如果x,y都是-1则表示更新区域中心的像素。（2）高斯滤波
下面是频域滤波示例程序：在本程序中，共有五个自定义函数，分别是：1. myMagnitude（），在该函数中封装了Opencv中的magnitude函数，实现对于复数图像的幅值计算。2. dftshift()，该函数实现对图像四个象限的对角互换，相当于MatLab中 fftshift（），将频谱的原点（0，0）移到图像中心。示例1中采用了该函数实现了频谱图中心化。3. srcCentralized
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2023-06-17 17:02:39
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引导图滤波器是一种自适应权重滤波器，能够在平滑图像的同时起到保持边界的作用，具体公式推导请查阅原文献《Guided Image Filtering》以及matlab源码：http://kaiminghe.com/eccv10/index.html。这里只说一下自适应权重原理、C++实现灰度图像以及彩色图像的引导图滤波、验证结果。自适应权重原理 引导图滤波作为一种线性滤波器，可以简单定义为如下形式：其中I是引导图像(guided Image)，P是输入的待滤波图像，Q是滤波后的输出图像，W是根据引导图.
原创
2021-08-13 09:31:04
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《世说新语》记载了东晋的一则轶事：在一个寒冷的冬天，时任宰相的谢安，召集了一大家族的人，在和子侄辈们谈论诗文时，忽然飘起了大雪。 谢安有意考考晚辈们，于是就问："白雪纷纷何所似?" 谢安的侄子答道："空中撒盐差可拟"，而谢安的侄女却说了一句："未若柳絮因风起"。 &nbs
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2023-09-15 20:43:59
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常见滤波函数： 其中前3中为线性滤波，后2中为非线性滤波
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2018-09-17 21:01:00
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图像滤波的主要目的是为了在保留图像细节的情况下尽量的对图像的噪声进行消除,从而是后来的图像处理变得更加的方便. 图像的滤波效果要满足两个条件:1.不能损坏图像的轮廓和边缘这些重要的特征信息.2.图像的视觉效果更好 &nbs
一、概述 图像的傅里叶变换及其两个重要的度量：幅度谱和相位谱。了解两个重要的概念：低频和高频。低频指的是图 的傅里叶变换
“
中心位置
”
附近的区域。注意，如无特殊说明，后面所提到的图像的傅里叶变换都是中心化后的。高频随着到“
中心位置
”
距离的增加而增加，即傅里叶变换中心位置的外围区域，这里的“
中心位置
图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。 图像滤波既可以在时域进行，也可以在频域进行。图像滤波可以更改或者增强图像。通过滤波，可以强调一些特征或者去除图像中一些不需要的部分
