滤波和卷积滤波和卷积滤波卷积 滤波和卷积图像处理中滤波和卷积是经常用到的操作。一开始我也认为卷积就是滤波,两者并无区别,其实并不是这样。两者只是在原理上相似,但是在实现的细节上存在一些区别。那么,它们有什么区别呢?滤波滤波,也叫做相关。滤波操作就是图像对应像素与掩膜(mask)的乘积之和。 图像 掩膜 那么像素(i,j)的滤波后结果可以根据以下公式计算: 其中G(i,j)是图片中(i,j)位置像
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2024-04-01 19:24:20
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本文主要介绍了图像处理中卷积和滤波的相关原理。一、线性滤波与卷积的基本概念 线性滤波可以说是图像处理最基本的方法,它可以允许我们对图像进行处理,产生很多不同的效果。做法很简单。首先,我们有一个二维的滤波器矩阵(有个高大上的名字叫卷积核)和一个要处理的二维图像。然后,对于图像的每一个像素点,计算它的邻
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2024-04-26 15:30:19
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1 简介图像在采集、获取以及传输的过程中,往往要受到噪声的污染,形成噪声图像。图像去噪是图像处理领域中的一个重要环节。为了对含有高斯白噪声的图像进行去噪,在Donoho提出的小波阈值去噪算法的基础上,提出一种基于维纳滤波的小波图像去噪算法,利用维纳滤波后剩下的信号来计算噪声的标准方差。仿真结果表明,与Donoho提出的鲁棒中值算法相比,该算法能够有效地抑制高斯白噪声,更好地保留图像的边缘细节。2
原创
2021-12-16 22:55:20
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1 简介分析了几种常见的图像去噪方法的去噪原理和缺点后,主要研究了维纳滤波算法的去噪原理和其在实际应用中对高斯噪声的去除优点,通过实验对比维纳滤波算法和其他几种常见的图像去噪方法对高斯噪声的去噪效果,并分析不同参数对维纳滤波去噪效果的影响.实验结果表明,综合主观视觉效果和客观PSNR值而言,在去除高斯噪声时,维纳滤波可以取得更好的去噪效果,提高所获取图像的质量.2 部分代码functi
原创
2022-05-05 11:07:10
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# 使用Python实现维纳滤波进行图像去噪
在计算机视觉和图像处理的领域,图像去噪是一个常见的问题。维纳滤波是一种有效的去噪技术,可以帮助我们从噪声污染的图像中恢复出原始图像。在本文中,我们将介绍如何在Python中实现维纳滤波进行图像去噪。
## 实现流程
在我们开始编码之前,让我们先了解一下整个实现流程。以下是实现维纳滤波的步骤:
| 步骤编号 | 步骤 | 描
引言
通信领域中,当然完全不止通信领域,一个很常见的需求就是,从含有噪声,或是已经畸变的信号中,
提取出或恢复出原始的、有用的信号。怎么做?可以用滤波器(Filter)。滤波器的变量(输入)是信号,
信号又是时间or空间or时间空间or…的函数。于是,函数的函数——泛函。至今,我没有学过,唉……
一定要抽时间学一下“泛函分析”……%>_<%
# 维纳滤波图像去噪的实现流程
在本文中,我将向你介绍如何使用Python实现维纳滤波图像去噪。维纳滤波是一种经典的图像去噪算法,能够有效地去除图像中的噪声,提升图像的质量。作为一名经验丰富的开发者,我将带领你一步步完成这个任务。
## 实现步骤
下面是完成维纳滤波图像去噪的步骤:
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库和模块 |
| 2 | 加载图像
原创
2023-08-19 06:52:45
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1 简介在当前的图像处理之中,一般情况下会采用均值滤波,中值滤波,维纳滤波等方法对图像进行去噪,在此之外,还需要使用MATLAB技术对不同的滤波方法进行处理,以达到自己所想要的效果.本文在研究的过程中对同一个图像采用不同呢噪声处理方法的结果进行对比分析,从而探究图像处理效果的不同.2 部分代码function varargout = jiemian(varargin)% JIEMIAN Appli
原创
2022-03-28 21:44:58
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1 简介由于图像噪声会对后续的图像处理结果产生影响,所以在对图像进行其他处理前应先对图像去噪.针对传统中值滤波器在去除均匀分布椒盐噪声时效果并不理想,设计出一种自适应阈值中值滤波器.分别用两种滤波器进行图像去噪实验,通过对比去噪后图像的信噪比,峰值信噪比以及视觉效果发现:较之传统的中值滤波器,新的自适应中值滤波器能更有效地去除椒盐噪声并减少图像失真.2 完整代码%*****************
原创
2021-12-11 23:45:28
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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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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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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
目录一、图像去噪基础知识1. 图像去噪模型2. 图像去噪类型2.1 噪声类型——融合方式2.2 噪声类型——概率分布二、非局部均值图像去噪方法三、基于图像先验的正则化去噪模型1. 图像的梯度先验2. 图像的非局部自相似先验3. 图像的稀疏性先验4. 图像的低秩性先验一、图像去噪基础知识1. 图像去噪模型 图像在传输、存储和拍摄等过程中,由于电磁
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2023-07-25 13:23:47
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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
2023-02-21 22:47:44
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一、简介维纳滤波的基本思路与传统的滤波器相似,不过在输入输出上有所不同,维纳滤波的输入为带噪语音,其输出为纯净语音的估计值。维纳滤波的数学表达如式所示。2 DD算法:当前帧的先验信噪比的估计:3 优化二、源代码In=imread('pic.jpg');I=rgb2gray(In);figure; subplot(2,2,1);imshow(In);title('原图像');subplot(2,2,2);imshow(I);title('灰度图像');[m,n
原创
2021-11-08 11:13:12
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1 简介图像去噪是进行数字图像处理的一项基本环节,而中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术,其基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替,让周围的像素值接近的真实值,从而消除孤立的噪声点.本文利用中值滤波对噪声图像进行平滑,通过大量实验表明对图像噪声起到了很好的抑制作用,对图像检索,图像分割中的图像特征提取有较大的现实意义.2 部分代码c
原创
2022-04-28 19:25:40
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一、简介维纳滤波的基本思路与传统的滤波器相似,不过在输入输出上有所不同,维纳滤波的输入为带噪语音,其输出为纯净语音的估计值。维纳滤波的数学表达如式所示。2 DD算法:当前帧的先验信噪比的估计:3 优化二、源代码In=imread('pic.jpg');I=rgb2gray(In);figure; subplot(2,2,1);imshow(In);title('原图像');subplot(2,2,2);imshow(I);title('灰度图像');[m,n
原创
2021-11-08 11:13:11
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一、简介1 噪声原理1.1 高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布(即正态分布)的一类噪声。1.2 椒盐噪声,椒盐噪声又称脉冲噪声,它随机改变一些像素值,是由图像传感器,传输信道,解码处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声。椒盐噪声往往由图像切割引起。2 滤波原理中值滤波取卷积核当中所覆盖像素中的中值作为锚点的像素值即可。此时实验中所用到的为3*3的卷积模板。即3行3列共9个元素的中值作为当前元素的像素值。二、源代码close all;clear all;clc;I=imread('image3
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2021-11-08 11:13:27
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一、简介1 噪声原理1.1 高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布(即正态分布)的一类噪声。1.2 椒盐噪声,椒盐噪声又称脉冲噪声,它随机改变一些像素值,是由图像传感器,传输信道,解码处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声。椒盐噪声往往由图像切割引起。2 滤波原理中值滤波取卷积核当中所覆盖像素中的中值作为锚点的像素值即可。此时实验中所用到的为3*3的卷积模板。即3行3列共9个元素的中值作为当前元素的像素值。二、源代码close all;clear all;clc;I=imread('image3
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2021-11-08 11:13:30
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一、简介维纳滤波的基本思路与传统的滤波器相似,不过在输入输
原创
2022-04-08 09:34:10
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