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
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2023-12-20 23:48:59
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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
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2023-10-22 21:31:09
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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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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
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2023-11-25 20:02:00
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引导滤波推导及实现目录文章目录引导滤波推导及实现目录前言推导介绍推导引导滤波的算法流程及实现计算流程快速引导滤波流程自定义实现及效果引导滤波的应用应用优点其他参考资料前言引导滤波顾名思义，就是有选择（引导）性的滤波，其与我们经常提及的高斯滤波、双边滤波相比，它具有引导性，说具体点就是，它通过输入一副图像（矩阵）作为引导图，这样滤波器就知道什么地方是边缘，以此更好的保护边缘，最终达到在滤波的同时，保
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
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2024-01-20 17:40:17
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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
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2024-03-06 23:20:40
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# 引导滤波实现Python代码
引导滤波（Guided Filter）是一种用于图像处理的技术，主要用于图像的平滑处理和边缘保留。通过本篇文章，我们将一步一步实现引导滤波的Python代码，帮助你掌握这一技术。
## 引导滤波实现流程
首先，我们需要明确整个实现的流程，表格如下：
| 步骤 | 描述 |
|--
原创
2024-10-28 05:46:48
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何恺明读博士提出基于暗通道采用引导滤波去雾算法获CVPR2009最佳论文，现在应用面很广、很广；能够克服双边滤波的梯度翻转现象，在滤波后图像的细节上更优，主要美颜算法差不多都用这个。 先贴伪代码： 实现的话可以采用积分图加速。线性滤波器 其中I是引导图像,P是输入的待滤波图像,W是根据引导图I确定的权重值,Q是滤波后的输出图像。1、如果权重W与引导图无关，那便是一个常量，比如高斯滤波那种，这种我们
好久没更博客了。去年年底跳了槽，转回了工业检测领域，忙于找工作和开发新算法，同时担心泄露技术秘密，所以一直没有更新博客。刚过去的三个月试用期里开发了两个原创算法，一个已经申请专利（涉及工业品区域边界轮廓提取），一个正准备申请（涉及复杂纹理下的圆孔提取），也算是值得骄傲的一件事了。待专利授权下来后，我可以给大家讲一讲这两个新算法，目前就暂且保密啦。言归正传，下面给大家分享一个个人编写的一些基础算法的
写在前面引导滤波是何恺明读博士的时候提出来的一种去噪保边算法，很有名。作者其主页上给出了该算法的Matlab实现和原文。而且他提出的基于暗通道去雾算法技惊四座，获CVPR2009最佳论文（膜拜），近几年在CV领域的成果也相当丰硕，关于他的研究动态，可以访问http://kaiminghe.com/。优点：1、应用面很广、很广；2、能够克服双边滤波的梯度翻转现象，在滤波后图像的细节上更优；3、最重要
## 使用Python实现16位图像的引导滤波
引导滤波是一种非常实用的图像处理技术，主要用于保留图像细节的同时减少噪声。对于16位图像的引导滤波，我们可以借助OpenCV和NumPy库进行实现。本篇文章将详细介绍实现该功能的步骤及相关代码，帮助你顺利入门。
### 流程概述
在开始之前，我们先看一下处理流程：
```mermaid
flowchart TD
A[加载16位图像]
原创
2024-09-16 03:30:01
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最近在学习图片的滤波和去噪的相关知识，查阅了一些资料参考了一些博客，这里做一个整合＋理解。参考的博客资料在文末。引入普通滤波的概念假设输入图像为p，滤波窗口为wk,经过滤波后的输出图像为q,那么q图的第i个像素是由输入图p中以第i个像素为中心的窗口内的所有像素加权平均得到的，即：从公式上来看，普通的例如均值滤波与引导滤波区别在于权重的选择上，也就是Wij(I)的不同。引导滤波看到的最多的引导滤波的
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2023-10-23 10:34:05
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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
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2024-03-19 13:42:35
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1，定义引导滤波：即需要引导图的滤波器，引导图可以是单独的图像或者是输入图像，当引导图为输入图像时，引导滤波就成为一个保持边缘的滤波操作，可以用于图像重建的滤波。引导滤波的流程见下图：假设输入图像为p，输...
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2016-07-03 16:49:00
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一、概述 引导滤波是由何恺明等人于2010年发表在ECCV的文章《Guided Image Filtering》中提出的，后续于2013年发表。引导过滤器根据局部线性模型原理，通过考虑引导图像的内容来计算过滤输出，引导图像可以是输入图像本身或另一个不同的图像。具有以下特点：引导滤波器可以像流行的双边滤波器
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2024-10-10 10:48:26
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Pytorch 自动求导机制 文章目录Pytorch 自动求导机制1. 简单的自动求导（输出是1维）2. 多维数组的自动求导（输出是多维）3. 多次自动求导 自动求导是 PyTorch 中非常重要的特性，能够让我们避免手动去计算非常复杂的导数，这能够极大地减少了我们构建模型的时间。 每个Tensor都有个标志：requires_grad，它都允许从梯度计算中精细地排除子图，并可以提高效率。req
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2024-01-03 16:05:27
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前置内容在学习引导滤波，最好对高斯滤波和双边滤波有过理解，对于高斯滤波:
W
i
j
=
原创
2022-04-19 10:09:39
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目录一、导入库二、读取图片并且转换成灰度图三、制造一些噪声点四、编写模板五、高斯滤波及相关的编写六、调用函数七、显示并保存图片八、完整代码就不讲它的实现原理了，这里有个我觉得还比较清晰的文章，Python里面是有相应的高斯滤波实现库的，但是由于我们的作业要求不能用，所以就自己来实现。一、导入库import cv2
import numpy as np
import math
import rand
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2023-09-18 04:05:41
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好久没写博客了，总结一下过年之后一直在做的一个事情。其实很简单，就是一个图片上面文字的提取工作。其实这个总结相当于对于一些常用的Opencv -python的总结吧。好了，here we go !!!1.滤波平滑均值滤波（不过这个用的有点少……）原理很简单，就是……平均……好吧，这个所有图像处理的课都会提到。而且，超级简单，我就不废话了。dst =cv2.blur(img, (5,5))盒式滤波
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2023-12-29 23:21:12
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