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  • 平滑滤波

    2017-02-14 22:46:00
    OpenCV之cvSmooth函数平滑滤波 void cvSmooth( const CvArr* src, CvArr* dst,int smoothtype=CV_GAUSSIAN, int param1, int param2, double param3, double param4 ); OpenCV之cvSmooth函数平滑滤波(续) 1...

    OpenCV之cvSmooth函数平滑滤波
    void cvSmooth( const CvArr* src, CvArr* dst,int smoothtype=CV_GAUSSIAN,
                   int param1, int param2, double param3, double param4 );

     

    OpenCV之cvSmooth函数平滑滤波(续)

    1、cvSmooth函数用法

     定义原型

       void cvSmooth( const CvArr* src, CvArr* dst,int smoothtype=CV_GAUSSIAN,

                   int param1, int param2, double param3, double param4 );

    src:输入图像.

    dst:输出图像.

    smoothtype平滑方法:

    CV_BLUR_NO_SCALE(简单不带尺度变换的模糊) - -对每个象素的 param1×param2 领域求和。如果邻域大小是变化的,可以事先利用函数 cvIntegral 计算积分图像。

    CV_BLUR (simple blur)- -对每个象素param1×param2邻域求和并做尺度变换 1/(param1×param2)。

    CV_GAUSSIAN(gaussian blur) - -对图像进行核大小为 param1×param2 的高斯卷积。

    CV_MEDIAN(median blur) - -对图像进行核大小为param1×param1 的中值滤波 (邻域是方的)。

    CV_BILATERAL(双向滤波) - -应用双向 3x3 滤波,彩色 sigma=param1,空间 sigma=param2.。

        关于双向滤波,可参考http://www.dai.ed.ac.uk/CVonline/LOCAL_COPIES/MANDUCHI1/Bilateral_Filtering.html。

    param1

    平滑操作的第一个参数.

    param2

    平滑操作的第二个参数. 对于简单/非尺度变换的高斯模糊的情况,如果param2的值为零,则表示其被设定为param1。

    param3

    对应高斯参数的 Gaussian sigma (标准差). 如果为零,则标准差由下面的核尺寸计算:

    sigma = (n/2 - 1)*0.3 + 0.8, 其中 n=param1 对应水平核,n=param2 对应垂直核.

    对小的卷积核 (3×3 to 7×7) 使用如上公式所示的标准 sigma 速度会快。如果 param3 不为零,而 param1 和 param2 为零,则核大小由sigma 计算 (以保证足够精确的操作).

       函数 cvSmooth 可使用上面任何一种方法平滑图像。每一种方法都有自己的特点以及局限。

       没有缩放的图像平滑仅支持单通道图像,并且支持8位到16位的转换(与cvSobel和cvaplace相似)和32位浮点数到32位浮点数的变换格式。

      简单模糊和高斯模糊支持 1- 或 3-通道, 8-比特 和 32-比特 浮点图像。这两种方法可以(in-place)方式处理图像。

      中值和双向滤波工作于 1- 或 3-通道, 8-位图像,但是不能以 in-place 方式处理图像.

     

    OpenCV之cvSmooth函数平滑滤波(续)

    2、实例(OpenCV 1.0+VC6.0)

        原图像为495x460的单通道灰度图像,已经加有一定程度的椒盐噪声。

        关键代码为:

     //邻域平均滤波

    cvSmooth(pImg,pImg,CV_BLUR,3,3,0,0);           //3x3

    cvSmooth(pImg,pImg,CV_BLUR,5,5,0,0);          //5x5

     //中值滤波

      cvSmooth(pImg,pImg,CV_MEDIAN,3,3,0,0);    //3x3

      cvSmooth(pImg,pImg,CV_MEDIAN,5,5,0,0);    //5x5

     //高斯滤波

      cvSmooth(pImg,pImg,CV_GAUSSIAN,3,3,0,0);//3x3

      cvSmooth(pImg,pImg,CV_GAUSSIAN,5,5,0,0);//5x5

    转载于:https://www.cnblogs.com/linchenjian/p/6399562.html

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  • C++平滑滤波

    2017-10-27 09:46:53
    利用c++编写的平滑滤波函数,函数可以快速实现平滑滤波。通过控制滤波窗口大小,来改变滤波效果
  • 高斯平滑滤波

    2017-06-03 20:56:07
    高斯平滑滤波
  • 共享一个实用的一维信号平滑滤波方法五点三次平滑滤波-x.dat test.jpg 各种循环次数下的结果图 clear all close all clc V1 = rand*700 200; subplot 231; plot; ylim; grid;...
  • 平滑滤波matlab

    2018-10-22 11:50:22
    简单的平滑滤波,用matlab实现,更改图片路径可直接运行。
  • 共享一个实用的一维信号平滑滤波方法五点三次平滑滤波-figure_plot.m test.jpg 各种循环次数下的结果图 clear all close all clc V1 = rand*700 200; subplot 231; plot; ...
  • 平滑滤波和锐化滤波

    2020-08-02 19:46:59
    平滑滤波 它能减弱或消除图像中的高频分量,但不影响低频分量。因为高频分量对应图像中的区域边缘等灰度值具有较大变换的部分,平滑滤波将这些分量滤去可减少局部灰度起伏,使图像变得比较平滑。实际中,平滑滤波还...

    平滑滤波

    它能减弱或消除图像中的高频分量,但不影响低频分量。因为高频分量对应图像中的区域边缘等灰度值具有较大变换的部分,平滑滤波将这些分量滤去可减少局部灰度起伏,使图像变得比较平滑。实际中,平滑滤波还可用于消除噪声(噪声的空间相关性较弱,对应较高的空间频率),或在提取较大的目标前去除太小的细节或将目标内的小间断连接起来。

    锐化滤波

    它能减弱或消除图像中的低频分量,但不影响高频分量。因为低频分量对应图像中灰度值缓慢变化的区域,因而与图像的整体特性,如整体对比度和平均灰度值等有关。锐化滤波将这些分量滤去可使图像反差增加,边缘明显。实际中,锐化滤波可用于增强被模糊的细节或目标的边缘。

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  • 平滑滤波笔记

    万次阅读 2018-04-30 22:22:07
    因此可以求平均值的办法来消除随机误差,这就是所谓平滑滤波平滑滤波有以下几种: 1. 算术平均滤波法 算术平均滤波法适用于对一般的具有随机干扰的信号进行滤波。这种信号的特点是信号本身在某一数值范围附近...

    叠加在有用数据上的随机噪声在很多情况下可以近似地认为是白噪声。白噪声具有一个很重要的统计特性,即它的统计平均值为零。因此可以求平均值的办法来消除随机误差,这就是所谓平滑滤波。平滑滤波有以下几种:
    #####1. 算术平均滤波法
    算术平均滤波法适用于对一般的具有随机干扰的信号进行滤波。这种信号的特点是信号本身在某一数值范围附近上下波动,如测量流量、液位时经常遇到这种情况。
    算术平均滤波是要按输入的N个采样数据xi,寻找这样一个y,使y与各采样值之间的偏差的平方和最小,即使
    1
    由一元函数求极值的原理,可得
    2算术平均滤波的算式
    设第i次测量的测量值包含信号成分Si和噪声成分ni,则进行N次测量的信号成分之和
    3
    噪声的强度是用均方根来衡量的,当噪声为随机信号时,进行次测量的噪声强度之和
    4
    式中,S、n分别为进行N次测量后信号和噪声的平均幅度。

    对N次测量进行算术平均后的信噪比
    5
    式中,S/n是求算术平均值前的信噪比,因此采用算术平均值后,信噪比提高了√N倍。
    由上式可知,算术平均值法对信号的平滑滤波程度完全取决于N。
    当N较大时:
    平滑度高,但灵敏度低,外界信号的变化对测量计算结果的影响小;
    当N较小时:
    平滑度低,但灵敏度高。应按具体情况选取N。
    如对一般流量测量,可取N=8~12;对压力等测量,可取N=4。

    #####2. 递推平均滤波法
    算术平均滤波方法每计算一次数据,需测量N次,对于测量速度较慢或要求数据计算速率较高的实时系统,则无法使用。
    递推平均滤波法:在存储器中,开辟一个区域作为暂存队列使用,队列的长度固定为N,每进行一次新的测量,把测量结果放入队尾,而扔掉原来队首的那个数据,这样在队列中始终有个“最新”的数据。
    6
    式中,y(k)为第k次滤波后的输出值,x(k-i)为依次向前递推i次的采样值,N为递推平均项数。
    递推平均项数的选取是比较重要的环节,N选得过大,平均效果好,但是,对参数变化的反应不灵敏;N选得过小,滤波效果不显著。关于N的选择与算术平均滤波法相同。

    #####3. 加权移动平均滤波法
    递推平均滤波法最大的问题是随着随机误差的消除,有用信号的灵敏度也降低了。因为我们假设对于N次内的所有采样值,在结果中所占比重是均等的。用这样的滤波算法,对于时变信号会引入滞后。N越大,滞后越严重。为了增加新的采样数据在滑动平均中的比重,以提高系统对当前采样值中所受干扰的灵敏度,可以对不同时刻的采样值加以不同的权,通常越接近现时刻的数据,权取得越大。然后再相加求平均,这种方法就是加权移动平均法。
    N项加权移动平均滤波算法为
    7
    式中,y为第N次采样值经滤波后的输出;x(N-i)为未经滤波的第N-i次采样值;8为常数,且满足以下条件:
    9
    常系数的选取有多种方法,其中最常用的是加权系数法。
    设τ为被测对象的纯滞后时间,且
    10
    因为τ越大,δ越小,则给予新的采样值的权系数就越大,而给先前采样值的权系数就越小,从而提高了新的采样值在平均过程中的比重。
    所以,加权移动平均滤波适用于有较大纯滞后时间常数的被测对象和采样周期较短的测量系统,而对于纯滞后时间常数较小,采样周期较长,变化缓慢的信号,则不能迅速反映系统当前所受干扰的严重程度,滤波效果较差。

    参考:《传感器与检测技术(第4版)》 徐科军主编。

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  • 平滑滤波C代码.pdf

    2020-06-26 14:50:41
    平滑滤波代码,经过比对测试。平滑滤波是一种常用的消除随机噪声的手段,简单实用,广泛应用于通信、电子、导航等多个领域。
  • 平滑滤波Matlab实现

    2013-06-03 19:29:35
    matlab源代码 平滑滤波包括线性平滑滤波、维纳滤波、中值滤波
  • 图像的滤波图像的滤波概念平滑滤波高斯滤波中值滤波 图像的滤波概念 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...

    图像的滤波概念

    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。
    滤波图解
    滤波后图片像素会相较于原图降低,至于降低多少由B决定
    常见的去燥方式有平滑滤波,高斯滤波和中值滤波。

    平滑滤波

    叠加在有用数据上的随机噪声在很多情况下可以近似地认为是白噪声。白噪声具有一个很重要的统计特性,即它的统计平均值为零。因此可以求平均值的办法来消除随机误差,这就是所谓平滑滤波。

    1. 算术平均滤波法
      算术平均滤波法适用于对一般的具有随机干扰的信号进行滤波。这种信号的特点是信号本身在某一数值范围附近上下波动,如测量流量、液位时经常遇到这种情况。
    2. 递推平均滤波法
      算术平均滤波方法每计算一次数据,需测量N次,对于测量速度较慢或要求数据计算速率较高的实时系统,则无法使用。
      递推平均滤波法:在存储器中,开辟一个区域作为暂存队列使用,队列的长度固定为N,每进行一次新的测量,把测量结果放入队尾,而扔掉原来队首的那个数据,这样在队列中始终有个“最新”的数据。
      在这里插入图片描述
      图中五分之一

    高斯滤波

    高斯滤波是一种线性平滑滤波,适用于消除高斯噪声,广泛应用于图像处理的减噪过程。 通俗的讲,高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程,每一个像素点的值,都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是:用一个模板(或称卷积、掩模)扫描图像中的每一个像素,用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。是一种有效的去燥方式
    在这里插入图片描述

    中值滤波

    由有N个奇数个的像素值组成的数据集,通过对像素值进行从小到大的顺利来排序得到中间值,然后替换原数据中的中间位置的值,可以如此重复的进行多次得到最后滤波后的数据
    对椒盐噪声由很好的效果
    在这里插入图片描述

    参考:https://blog.csdn.net/c11556913/article/details/80152278
    参考:屈老师课程

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  • 图像平滑滤波

    2019-10-17 18:08:21
    Introduction 滤波是一个信号处理领域的概念。信息通过波的形式传递,滤波就是通过提取相应的...许多与图像相关的工作都需要使用图像滤波做预处理,而图像平滑滤波也广泛应用于图像去噪、图像增强、图像融合、立体视...
  • filter平滑滤波程序

    2016-02-23 16:29:47
    连续提取AD数据,平滑滤波后再作FIR处理。
  • 前些天小编上了数字图像的课程,里面提到了均值平滑滤波操作,中值滤波操作,和KNN平滑滤波操作。 1.何为均值平滑滤波呢?
  • GM-PHD平滑滤波

    2017-10-17 15:55:23
    高斯概率假设密度的平滑滤波算法的仿真源代码,易于分析。
  • C#图谱曲线平滑滤波算法,几个平滑直接用。其实平滑算法是触类旁通的。
  • Hants滤波 对长时间序列的遥感数据进行平滑滤波。适合做时间序列分析,变化分析,物候参数提取等前期数据处理。
  • 五点三次平滑滤波程序,可以滤掉波形的坏点,使波形平滑!
  • 空域平滑滤波

    2013-01-09 19:59:24
    基于matlab的空域平滑滤波程序 对于图像处理有很大的作用,有相关研究的人可以下载下来共同研究
  • 主要为大家详细介绍了python+opencv实现高斯平滑滤波,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
  • 本文对电源平滑滤波铝质电解电容进行了解析,一起来学习一下
  • 写MATLAB调用函数,可实现谱线的快速平滑滤波功能,提高谱线信噪比。
  • 基于频率域平滑滤波的数字图像处理方法研究论文,附源代码,能够实现图像的频率域平滑滤波效果,适用于图像去噪等。
  • Sigma 西格玛平滑滤波

    2020-06-23 17:56:03
    Sigma 西格玛平滑滤波 转自:https://www.cnblogs.com/Qsir/p/5802028.html 代码. % Sigma 西格玛平滑滤波 clc;clear *; RGB=imread('harbor.jpg'); figure(1); subplot(1,2,1); imshow(RGB);title('OriginalImage')...
  • 自适应平滑滤波

    千次阅读 2016-06-22 20:11:58
    单纯的平滑滤波可以去除噪声,但是会丢失很多图像的细节,最明显的就是让图像变的模糊,而自适应平滑滤波可以达到去除噪声的同时又增加细节,使图像的增强效果达到最佳。    算法根据图像中像元灰度值的突变特性...
  • matlab图像处理——平滑滤波

    万次阅读 多人点赞 2018-11-01 20:52:00
    平滑滤波——matlab图像处理 平滑滤波的目的是消除或尽量减少噪声,改善图像的质量。假设加性噪声是随机独立分布,这样利用图像像素领域的平均或加权平均即可有效地抑制噪声干扰。从信号分析的观点来看,图像平滑...
  • 高斯平滑滤波解析

    千次阅读 2018-12-28 17:49:19
    高斯平滑滤波:  高斯平滑滤波模板一般位奇数大小,比如: 高斯模板计算公式,如下: 表示高斯标准差。标准差公式为:标准差===sqrt(((x1-)^2 +(x2-​​​​​​​)^2 +......(xn-​​​​​​​)^2)/n)。 ...
  • 本资源主要是MATLAB中对图像的相关处理,包括椒盐噪声等各种噪声的平滑滤波处理,图像的边缘检测及锐化处理

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平滑滤波