版本opencv-python (4.4.0.46)第一步：rgb图像转为灰度图像import cv2
import numpy as np
image = cv2.imread("E:/code/python/medfilter/1lena.png")
width = image.shape[0]
height = image.shape[1]
grayimg = np.zeros([widt
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2023-06-12 14:55:12
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中值滤波中值滤波：是一种非线性数字滤波器技术， 用于降噪。理解：去一个模板，可为3 * 3, 5 * 5,n * n…每次从图像中取出模板大小的矩阵，将所有元素排序，取中间值放入木板的中心位置，再还原到原图中，以此类推扫描整个图像。可先对图像进行填充，填充函数：B = padarray(A,padsize,padval,direction)注释： 功能：填充图像或填充数组。 A：输入图像； B：填
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2023-12-15 06:19:44
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中值滤波1import numpy as np
import cv2
from PIL import Image
import scipy.signal as signal
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建一个500*500的矩阵
input_images = np.zeros((500, 500))
filename = "E:/pycharm/Grad
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2023-05-26 20:42:01
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## 中值滤波在图像处理中的应用
中值滤波是一种常用的图像处理技术，它可以有效去除图像中的噪声，保留图像中的边缘信息。在数字图像处理中，由于图像中可能存在各种噪声，如椒盐噪声、高斯噪声等，这些噪声会影响图像的质量和准确性。中值滤波通过用像素点邻域内的中值来替代该像素点的灰度值，从而减少噪声的影响，是一种非线性滤波方法。
### 中值滤波原理
中值滤波的原理很简单，对于一个给定的像素点，以该像
原创
2024-04-30 05:01:37
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# Python中的值滤波
## 1. 引言
值滤波是一种信号处理技术，用于平滑处理信号中的噪声。在Python中，可以使用各种方法来实现值滤波，其中最常用的方法是使用移动平均滤波器。本文将介绍值滤波的原理和使用Python实现值滤波的代码示例。
## 2. 值滤波原理
值滤波通过对信号中的每个数据点进行平均处理来降低噪声的影响。平均处理的方式可以是简单平均、加权平均或指数加权平均等。
原创
2023-09-09 16:32:42
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（MATLAB/C/Python）快速中值滤波一、中值滤波二、快速中值滤波介绍原理优化三、代码MATLABCPython四、测试其他 by HPC_ZY最近一个项目中需要用到中值滤波（不能调库），但是核半径相当大，用传统的方法运行速度极慢。因此查阅文献找到快速中值滤波的方法。写成三种语言并分享给大家。一、中值滤波简单说就是，就是对某点邻域内所有像素进行排序，取序数在中间的值替代原始值。 这样做对
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2023-11-01 23:06:16
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Scipy函数库是Python中最常用的函数库之一，它里面包含了统计、最优化、插值、积分、线性代数、傅里叶变换、信号/图像处理、稀疏矩阵处理、特殊数学函数等各种模块。在这篇文章中，我们主要总结Scipy函数库中的Signal子库在IIR滤波器设计中的应用。下一篇文章则将对其在FIR滤波器设计中的应用进行说明。1、IIR 滤波器（1）IIR滤波基本概念 设输入序列为，输出序列为，则IIR滤波
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2024-06-03 13:33:31
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线性滤波方框滤波、均值滤波、高斯滤波，原始数据和滤波结果是一种线性的算术运算，即用加减乘除等运算实现所以称之为线性滤波。非线性滤波中值滤波、双边滤波。原始数据和滤波结果是一种逻辑关系，即通过比较一定邻域内的灰度值大小来实现的。 中值滤波将模板内的像素数据，按从小到大的顺序排列，取中间的像素替换原始像素的卷积操作。注：如果数量为偶数那么中位数则是中间两数的均值。中值滤波是一种可以非常有效
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2024-03-08 18:04:54
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目录前言：本篇学习内容：1.非线性滤波1.1 中值滤波1.2 双边滤波参考文献： 前言：笔者目前在校本科大二，有志于进行计算机视觉、计算机图形学方向的研究，准备系统性地、扎实的学习一遍OpenCV的内容，故记录学习笔记，同时，由于笔者同时学习数据结构、机器学习等知识，会尽量根据自己的理解，指出OpenCV的应用，并在加上自己理解的前提下进行叙述。 若有不当之处，希望各位批评、指正。本篇学习内容：
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2024-04-18 13:30:51
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中值滤波-cv.medianBlur()函数 文章目录前言一、中值滤波是什么？二、cv.medianBlur()函数1.函数原型2.与均值滤波的比较参考 前言线性滤波是滤波模板内的像素值通过线性组合得到，运算过程包含排序、逻辑计算等等，并且线性滤波是对所有的像素进行线性组合，因此含有噪音的像素也一样会被计算在内，导致线性滤波对于去噪只能是减缓，不能消除，使得噪音仍然存在。而非线性滤波对像素的处理是
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2024-02-09 11:18:14
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这是在上课时老师留的第一个大作业，不愧是我，总是赶到ddl。中值滤波中值滤波的原理很简单，就是滑动窗在原图上滑动，然后将滑动窗的内容的中值，作为新图中该坐标的像素值，比较适用于 椒盐噪声。从原理来说，如果没有对原图进行拓展的话，滤波后的新图的大小与原图是不一样的，原图的边缘部分是没有参与运算的。所以下面是利用了padding的技巧，确保原图的边缘部分也可以滤波。 代码如下：import numpy
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2023-09-22 12:58:41
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7.3.3 自适应滤波器自适应中值滤波器对于7.3.2节所讨论的中值滤波器，只要脉冲噪声的空间密度不大，性能还是可以的（根据经验需Pa和Pb小于0.2）。本节将证明，自适应中值滤波器可以处理更大概率的脉冲噪声。自适应中值滤波器的另一个优点是平滑非脉冲噪声时，试图保留细节，这是传统中值滤波器所做不到的。正如前面几节中所讨论的所有滤波器一样，自适应中值滤波器也工作于矩形窗口区域Sxy内。然
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2024-07-02 07:09:08
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文章目录中值滤波创建项目1、点击project -> new project，选择stm32芯片2、配置运行环境3、创建.s汇编文件汇编代码源码分析修改调试报错已解决1、more than one section matches selector - cannot all be first/last2、Error: L6218E: Undefined symbol main (referr
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2024-05-04 10:13:23
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# 使用Python实现中值滤波
## 一、中值滤波概述
中值滤波是一种有效的图像处理技术，用于去除噪声，同时保留边缘信息。与均值滤波不同，中值滤波使用邻域像素值的中位数来替换当前像素，这使得它在处理椒盐噪声时效果更佳。
## 二、实现流程
在实施中值滤波之前，我们需要理解整个流程。以下是实现中值滤波的步骤：
| 步骤 | 描述
1、什么是中值滤波？ 中值滤波是对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序，用其中值代替窗口中心象素的原来灰度值，它是一种非线性的图像平滑法，它对脉冲干扰级椒盐噪声的抑制效果好，在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊。中值滤波可以过滤尖峰脉冲。目的在于我们对于滤波后的数据更感兴趣。滤波后的数据保留的原图像的变化趋势，同时去除了尖峰脉冲对分析造成的影响。 以
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2024-08-12 12:12:30
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# 矩阵中值滤波的Python代码实现
## 1. 流程概述
矩阵中值滤波是一种常用的图像处理技术，用于去除图像中的噪声。它的基本思想是用某一像素周围邻域内的像素值的中值来代替该像素的值。下面是实现矩阵中值滤波的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 读取图像 |
| 2 | 执行中值滤波操作 |
| 3 | 保存处理后的图像 |
原创
2023-08-24 18:21:20
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高斯滤波是图像四大滤波之一，四大滤波包括均值滤波，中值滤波，高斯滤波，双边滤波。均值滤波的原理简单直接，就是遍历图像像素点，以当前像素点为中心，将卷积模板内的所有像素点取平均值并设置到当前像素点，虽然也起到了平滑作用，但由于引入了噪声成分，去噪效果不理想，但速度快。高斯滤波的原理是假设像素灰度值成正态分布，以当前像素为中心，离当前像素越远，则占的权重越低。高斯滤波其实也引入了噪声成分。均值滤波和高
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2024-05-14 20:57:52
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一、自适应中值滤波（代码）function aOut = stPlus(aIn,f1,f2,st,stMax)
%这仅仅是 AdaMedFilter (自适应中值滤波函数) 的子函数
%这仅仅是一个附属函数/功能片段（有特定的功能，输入若干边界条件，输出一个具体的数值）
%输入aIn，需要滤波的图像，循环到的行数f1和列数f2，掩模版大小st，和掩模版最大值stMax
[ra,ca] = siz
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2024-02-24 02:03:57
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中值滤波能够有效去除图像中的异常点，具有去除图像噪声的作用。传统中值滤波的算法一般都是在图像中建立窗口，然后对窗口内的所有像素值进行排序，选择排序后的中间值作为窗口中心像素滤波后的值。由于这个做法在每个像素点处都要建立窗口并排序，非常耗时，尤其是有大量的冗余计算。如下图：黄色区域+中间粉色区域是第一个像素为中心建立的滤波窗口，粉色区域+右边蓝色区域为同一行第二个像素为中心建立的滤波窗口。传统做法对
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2023-10-24 14:25:05
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原理重述逆谐波均值滤波器是一种数字图像处理中的滤波器类型，用于去除图像中的噪声或增强图像特定区域的特征。它结合了谐波均值滤波器和逆谐波滤波器的特性。逆谐波均值滤波器通常用于处理椒盐噪声（Salt-and-Pepper Noise），这种噪声会在图像中随机出现黑白像素点，降低图像质量。这种滤波器采用了两个参数：Q和r。Q代表滤波器的阶数，r代表滤波器的半径。算法基于公式1： 其中，I(x,y) 代表
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2024-06-05 21:09:49
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