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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# 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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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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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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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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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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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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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
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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参考自：数字图像处理第三版-冈萨勒斯锐化处理的主要目的是突出灰度的过渡部分。增强边缘和其他突变(噪声)，削弱灰度变化缓慢的区域。注意：垂直方向是x，水平方向是y基础图像模糊可用均值平滑实现。因均值处理与积分类似，在逻辑上，我们可以得出锐化处理可由空间微分来实现。微分算子的响应强度与图像的突变程度成正比，这样，图像微分增强边缘和其他突变，而削弱灰度变化缓慢的区域。微分算子必须保证以下几点：(1)在恒
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2024-06-03 20:31:38
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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
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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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
# 在Python中实现维纳滤波器
维纳滤波器（Wiener Filter）是一种有效的图像降噪方式，应用广泛。本文将指导你如何在Python中实现维纳滤波器，适合刚入行的小白。我们将按照以下步骤进行：
## 实现流程
| 步骤编号 | 流程 | 描述 |
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自动驾驶 - 滤波算法目前比较常用的滤波算法有：1. 平均值滤波算法1.1. 算法介绍平均值滤波算法是比较常用，也比较简单的滤波算法。在滤波时，将N个周期的采样值计算平均值，算法非常简单。当N取值较大时，滤波后的信号比较平滑，但是灵敏度差；相反N取值较小时，滤波平滑效果差，但灵敏度好。优点：算法简单，对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高，适用于高频振动的系统。缺点：对异常信号的抑制作用差，无法消
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2023-10-09 20:43:30
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卡尔曼滤波器被称作最优线性滤波器，是利用线性状态方程，对观测值进行最优估计的算法，由于观测数据中包括系统中各种误差的影响，因此最优估计也被看作是滤波过程。在无人驾驶领域当中，我们需要时刻监视车辆的状态并且尽可能估计车辆下一个时刻的状态，以便采取合理的决策，而卡尔曼滤波则正是这样的一种估计算法。本文主要介绍的是线性卡尔曼滤波器，针对非线性系统使用的扩展卡尔曼滤波及无损卡尔曼滤波会在后面的文章中更新。
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2023-11-06 12:37:26
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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
前言到今天为止，已经接触图像处理行业四年左右，但是大部分时间都是在调用别人已经封装好的函数，即传说中的掉包侠。虽然清楚算法原理，但是自己从来没有比较系统的实现过一个算法。今天就以均值滤波算法为例，用C++自行实现。均值滤波算法的原理比较简单，这里就不再赘述。最简单的均值滤波算法实现效果图
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2023-11-23 17:08:59
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# Python 中的卡尔曼滤波实现教程
卡尔曼滤波是一种用于估计线性动态系统状态的算法，广泛应用于信号处理和控制系统中。对于刚入行的小白来说，了解卡尔曼滤波的基本概念和如何在 Python 中实现非常重要。接下来，我将通过一个系统化的步骤来说明如何实现卡尔曼滤波。
## 实现流程
我们可以将卡尔曼滤波的实现过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
在信号处理和数据分析中，低通滤波器起着至关重要的作用。作为一种常用的信号处理技术，低通滤波器可以有效地去除高频噪声，从而提取信号中的低频成分。本文将详细探讨如何在Python中实现低通滤波，内容包括技术原理、架构解析、源码分析，以及到扩展讨论，最后进行展望。
### 背景描述
低通滤波器以其处理信号的有效性，在许多应用场景中得到了广泛的应用，例如图像处理、音频信号处理和生物医疗信号分析等。以下
