精华内容
下载资源
问答
  • import open3d as o3d import numpy as np class o3dtut: def get_knot_mesh(): mesh = o3d.io.read_triangle_mesh("knot.ply") mesh.compute_vertex_normals() return mesh mesh_in = o3dtut.get_knot_mesh()...
  • 均值滤波

    2019-10-08 02:00:12
    均值滤波 均值滤波,是图像处理中最常用的手段,从频率域观点来看均值滤波是一种低通滤波器,高频信号将会去掉,因此可以帮助消除图像尖锐噪声,实现图像平滑,模糊等功能。理想的均值滤波是用每个像素和它周围像素...

    均值滤波

    均值滤波,是图像处理中最常用的手段,从频率域观点来看均值滤波是一种低通滤波器,高频信号将会去掉,因此可以帮助消除图像尖锐噪声,实现图像平滑,模糊等功能。理想的均值滤波是用每个像素和它周围像素计算出来的平均值替换图像中每个像素。采样Kernel数据通常是3X3的矩阵,如下表示:

    从左到右从上到下计算图像中的每个像素,最终得到处理后的图像。均值滤波可以加上两个参数,即迭代次数,Kernel数据大小。一个相同的Kernel,但是多次迭代就会效果越来越好。同样,迭代次数相同,Kernel矩阵越大,均值滤波的效果就越明显。

     

     

     

     function average(imgData, size) {
                pixelData = tmppixelData = imgData.data,
                    size = size || 3;
                var count = Math.pow(size, 2);
                for (var i = 0; i < canvas.height; i++) {
                    for (var j = 0; j < canvas.width; j++) {
                        var totalr = 0,
                            totalg = 0,
                            totalb = 0;
                        for (var dx = 0; dx < size; dx++) {
                            for (var dy = 0; dy < size; dy++) {
                                var x = i + dx;
                                var y = j + dy;
                                var p = x * canvas.width + y;
                                totalr += tmppixelData[p * 4 + 0];
                                totalg += tmppixelData[p * 4 + 1];
                                totalb += tmppixelData[p * 4 + 2];
                            }
                        }
    
                        var p = i * canvas.width + j;
                        var avgr = totalr / count;
                        var avgg = totalg / count;
                        var avgb = totalb / count;
                        pixelData[p * 4 + 0] = avgr;
                        pixelData[p * 4 + 1] = avgg;
                        pixelData[p * 4 + 2] = avgb;
                    }
                }
                imgData.data = pixelData;
                return imgData;
            }
    

      

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/ckAng/p/10904380.html

    展开全文
  • http://blog.csdn.net/fastbox/article/details/7984721讨论如何使用卷积...均值滤波,是图像处理中最常用的手段,从频率域观点来看均值滤波是一种低通滤波器,高频信号将会去掉,因此可以帮助消除图像尖锐噪声,...

    http://blog.csdn.net/fastbox/article/details/7984721

    讨论如何使用卷积作为数学工具来处理图像,实现图像的滤波,其方法包含以下几种,均值

    滤波,中值滤波,最大最小值滤波,关于什么是卷积以及理解卷积在图像处理中作用参见这

    均值滤波:

    均值滤波,是图像处理中最常用的手段,从频率域观点来看均值滤波是一种低通滤波器,高

    频信号将会去掉,因此可以帮助消除图像尖锐噪声,实现图像平滑,模糊等功能。理想的均

    值滤波是用每个像素和它周围像素计算出来的平均值替换图像中每个像素。采样Kernel数

    据通常是3X3的矩阵,如下表示:

    0_13301798916bud.gif

    从左到右从上到下计算图像中的每个像素,最终得到处理后的图像。均值滤波可以加上两个

    参数,即迭代次数,Kernel数据大小。一个相同的Kernel,但是多次迭代就会效果越来越好。

    同样,迭代次数相同,Kernel矩阵越大,均值滤波的效果就越明显。

    中值滤波

    中值滤波也是消除图像噪声最常见的手段之一,特别是消除椒盐噪声,中值滤波的效果要比

    均值滤波更好。中值滤波是跟均值滤波唯一不同是,不是用均值来替换中心每个像素,而是

    将周围像素和中心像素排序以后,取中值,一个3X3大小的中值滤波如下:

    0_13301799280L9y.gif

    最大最小值滤波

    最大最小值滤波是一种比较保守的图像处理手段,与中值滤波类似,首先要排序周围像素和

    中心像素值,然后将中心像素值与最小和最大像素值比较,如果比最小值小,则替换中心像

    素为最小值,如果中心像素比最大值大,则替换中心像素为最大值。一个Kernel矩阵为3X3的最大最小值滤波如下:

    0_1330179955mtNy.gif

    原图如下:

    0_13301800687gGZ.gif

    分别实现中值和均值滤波以后效果如下:

    0_13301806325t5T.gif

    代码就不解释了,原理已经解释得很清楚了,全部算法源代码都是基于Java

    特别说明一点的是,均值滤波对于高斯噪声的效果比较好,中值滤波对于椒盐噪声的效果比较好

    想必大家从上面效果比较中也可以看到一点端倪。因为我选择的噪声图片是椒盐噪声的,哈哈

    自己读吧,不解释了,有问题的可以问,源代码如下:

    package com.process.blur.study;

    import java.awt.image.BufferedImage;

    import java.util.ArrayList;

    import java.util.Arrays;

    public class SmoothFilter extends AbstractBufferedImageOp {

    public final static int MEAN_FILTER_TYPE = 1;

    public final static int MEADIAN_FILTER_TYPE = 2;

    public final static int MIN_MAX_FILTER_TYPE = 4;

    private int repeats = 3; // default 1

    private int kernel_size = 3; // default 3

    private int type = 1; // default mean type

    public int getRepeat() {

    return repeats;

    }

    public void setRepeat(int repeat) {

    this.repeats = repeat;

    }

    public int getKernelSize() {

    return kernel_size;

    }

    public void setKernelSize(int kernelSize) {

    this.kernel_size = kernelSize;

    }

    public int getType() {

    return type;

    }

    public void setType(int type) {

    this.type = type;

    }

    @Override

    public BufferedImage filter(BufferedImage src, BufferedImage dest) {

    int width = src.getWidth();

    int height = src.getHeight();

    if ( dest == null )

    dest = createCompatibleDestImage( src, null );

    int[] inPixels = new int[width*height];

    int[] outPixels = new int[width*height];

    getRGB( src, 0, 0, width, height, inPixels );

    // pick up one filter from here!!!

    if(this.type == MEAN_FILTER_TYPE)

    {

    for(int i=0; i

    performMeanFilter(width, height, inPixels, outPixels);

    System.arraycopy(outPixels, 0, inPixels, 0, inPixels.length);

    }

    }

    else if(this.type == MEADIAN_FILTER_TYPE)

    {

    performMedianFilter(width, height, inPixels, outPixels);

    }

    else if(this.type == MIN_MAX_FILTER_TYPE)

    {

    performMinMaxFilter(width, height, inPixels, outPixels);

    }

    // return result

    setRGB( dest, 0, 0, width, height, outPixels );

    return dest;

    }

    /**

    *  

     perform convolution filter 

    *

    * @param width

    * @param height

    * @param inPixels

    * @param outPixels

    */

    public void performMeanFilter(int width, int height, int[] inPixels, int[] outPixels) {

    int rows2 = kernel_size/2;

    int cols2 = kernel_size/2;

    int index = 0;

    int index2 = 0;

    float total = kernel_size * kernel_size;

    for (int y = 0; y 

    for (int x = 0; x 

    float r = 0, g = 0, b = 0, a = 0;

    for (int row = -rows2; row <= rows2; row++) {

    int rowoffset = y + row;

    if(rowoffset =height) {

    rowoffset = y;

    }

    //System.out.println("rowoffset == " + rowoffset);

    for(int col = -cols2; col <= cols2; col++) {

    int coloffset = col + x;

    if(coloffset = width) {

    coloffset = x;

    }

    index2 = rowoffset * width + coloffset;

    int rgb = inPixels[index2];

    a += ((rgb >> 24) & 0xff);

    r += ((rgb >> 16) & 0xff);

    g += ((rgb >> 8) & 0xff);

    b += (rgb & 0xff);

    }

    }

    int ia = 0xff;

    int ir = clamp((int)(r/total));

    int ig = clamp((int)(g/total));

    int ib = clamp((int)(b/total));

    outPixels[index++] = (ia <

    }

    }

    }

    /**

    *  

     perform median filter 

    *

    * @param width

    * @param height

    * @param src

    * @param inPixels

    * @param outPixels

    */

    public void performMedianFilter(int width, int height, int[] inPixels, int[] outPixels) {

    int rows2 = kernel_size/2;

    int cols2 = kernel_size/2;

    int index = 0;

    int index2 = 0;

    float total = kernel_size * kernel_size;

    int[] matrix = new int[(int)total];

    for (int y = 0; y 

    for (int x = 0; x 

    int count = 0;

    for (int row = -rows2; row <= rows2; row++) {

    int rowoffset = y + row;

    if(rowoffset =height) {

    rowoffset = y;

    }

    for(int col = -cols2; col <= cols2; col++) {

    int coloffset = col + x;

    if(coloffset = width) {

    coloffset = x;

    }

    index2 = rowoffset * width + coloffset;

    int rgb = inPixels[index2];

    matrix[count] = rgb;

    count++;

    }

    }

    Arrays.sort(matrix);

    int ia = 0xff;

    int ir = ((matrix[count/2] >> 16) & 0xff);

    int ig = ((matrix[count/2] >> 8) & 0xff);

    int ib = (matrix[count/2] & 0xff);

    outPixels[index++] = (ia <

    }

    }

    }

    /**

     perform min/max pixel filter 

    *

    * @param width

    * @param height

    * @param src

    * @param inPixels

    * @param outPixels

    */

    public void performMinMaxFilter(int width, int height, int[] inPixels, int[] outPixels) {

    int rows2 = kernel_size/2;

    int cols2 = kernel_size/2;

    int index = 0;

    int index2 = 0;

    float total = kernel_size * kernel_size;

    int[] matrix = new int[(int)total];

    for (int y = 0; y 

    for (int x = 0; x 

    int count = 0;

    for (int row = -rows2; row <= rows2; row++) {

    int rowoffset = y + row;

    if(rowoffset =height) {

    rowoffset = y;

    }

    for(int col = -cols2; col <= cols2; col++) {

    int coloffset = col + x;

    if(coloffset = width) {

    coloffset = x;

    }

    index2 = rowoffset * width + coloffset;

    int rgb = inPixels[index2];

    matrix[count] = rgb;

    count++;

    }

    }

    int ia = 0xff;

    int oldPixel = matrix[count/2];

    int targetRGB = findNewPixel(matrix, oldPixel);

    int ir = ((targetRGB >> 16) & 0xff);

    int ig = ((targetRGB >> 8) & 0xff);

    int ib = (targetRGB & 0xff);

    outPixels[index++] = (ia <

    }

    }

    }

    private int findNewPixel(int[] matrix, int oldPixel) {

    ArrayList list = new ArrayList();

    for(int i=0; i

    if(matrix[i] == oldPixel)

    continue;

    list.add(matrix[i]);

    }

    int[] filterData = new int[list.size()];

    int index = 0;

    for(Integer rgb : list) {

    filterData[index++] = rgb;

    }

    Arrays.sort(filterData);

    if(filterData.length == 0)

    return oldPixel;

    return (oldPixel > filterData[0]) ? filterData[0] : (oldPixel 

    }

    public static int clamp(int c) {

    if (c 

    return 0;

    if (c > 255)

    return 255;

    return c;

    }

    }

    展开全文
  • 非局部均值滤波代码,可在MATLAB上运行。已经调测。内含测试图片,方便快捷,下载即可用。非局部均值滤波代码。
  • 基于MATLAB图像处理的中值滤波、均值滤波以及高斯滤波的实现与对比 1.背景知识 中值滤波法是一种非线性平滑技术,它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值. 中值滤波是基于排序...

    基于MATLAB图像处理的中值滤波、均值滤波以及高斯滤波的实现与对比

    1.  背景知识

    中值滤波法是一种非线性平滑技术,它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值.

    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,中值滤波的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。

    方法是用某种结构的二维滑动模板,将板内像素按照像素值的大小进行排序,生成单调上升(或下降)的为二维数据序列。二维中值滤波输出为g(x,y)=med{f(x-k,y-l),(k,l∈W)} ,其中,f(x,y),g(x,y)分别为原始图像和处理后图像。W为二维模板,通常为3*3,5*5区域,也可以是不同的的形状,如线状,圆形,十字形,圆环形等。

             
     

    2

    4

    8

     
     

    1

    3

    9

     
     

    5

    7

    6

     
             

    g(x,y)=med{f(x-k,y-l),(k,l∈W)}

    g =med[2,4,8;1,3,9;5,7,6] = 5

    中值滤波后的结果:

             
             
       

    5

       
             
             

    均值滤波是典型的线性滤波算法,它是指在图像上对目标像素给一个模板,该模板包括了其周围的临近像素(以目标像素为中心的周围8个像素,构成一个滤波模板,即去掉目标像素本身),再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。

    均值滤波也称为线性滤波,其采用的主要方法为邻域平均法。线性滤波的基本原理是用均值代替原图像中的各个像素值,即对待处理的当前像素点(x,y),选择一个模板,该模板由其近邻的若干像素组成,求模板中所有像素的均值,再把该均值赋予当前像素点(x,y),作为处理后图像在该点上的灰度g(x,y),即g(x,y)=1/m ∑f(x,y) m为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。

    均值滤波本身存在着固有的缺陷,即它不能很好地保护图像细节,在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分,从而使图像变得模糊,不能很好地去除噪声点。

             
     

    2

    4

    8

     
     

    1

    3

    9

     
     

    5

    7

    6

     
             

    gxy=1/m ∑fxy

    g = (1/8)*(2+4+8+1+9+5+7+6)= 5

    均值滤波后的结果

             
             
       

    5

       
             
             

     

    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。

    2.  MATLAB实现

    源码:

    %%-------------------------------------------------------------------------------------------

    %% 2018/01/03

    %% lee

    %% 137194782@qq.com

    %% 微信公众号:FPGA开源工作室

    %%--------------------------------------------------------------------------------------------

    clear all;

    clc;

    M = imread('timg.jpg');         %读取MATLAB中的名为timg的图像   

    figure,imshow(M);                %显示原始图像

    title('original');

    gray = rgb2gray(M);

    figure,imshow(gray);                         %显示灰度图像

    title('gray');

    P1 = imnoise(gray,'gaussian',0.02);     %加入高斯躁声 

    figure,imshow(P1);                        %加入高斯躁声后显示图像

    title('gaussiannoise');

    P2 = imnoise(gray,'salt& pepper',0.02); %加入椒盐躁声

    figure,imshow(P2);                        %加入椒盐躁声后显示图像  

    title('salt& pepper noise');

    g = medfilt2(P1);                       %对高斯躁声中值滤波

    figure,imshow(g);

    title('medfiltergaussian');

    h = medfilt2(P2);                       %对椒盐躁声中值滤波

    figure,imshow(h);

    title('medfiltersalt & pepper noise');

    a=[1 1 1                               %对高斯躁声算术均值滤波

       1 11

       1 11];

    l=1/9*a;                          

    k = conv2(double(P1),double(l));                        

    figure,imshow(k,[]);

    title('arithmeticfiltergaussian');                                          

    d = conv2(double(P2),double(l));           %对椒盐躁声算术均值滤波              

    figure,imshow(d,[]);

    title('arithmeticfiltersalt & pepper noise');

    sigma=8;%标准差大小  

    window=double(uint8(3*sigma)*2+1);%窗口大小一半为3*sigma  

    H=fspecial('gaussian',window, sigma);%fspecial('gaussian',hsize, sigma)产生滤波模板   

    img_gauss=imfilter(P1,H,'replicate'); %为了不出现黑边,使用参数'replicate'(输入图像的外部边界通过复制内部边界的值来扩展)  

    figure, imshow(img_gauss);

    title('gaussianfilting gauss noise');

    img_salt=imfilter(P2,H,'replicate'); 

    figure, imshow(img_salt);

    title('gaussianfilting salt pepper noise');

     

    结果展示:

     

     

     

    原始图像

     

     

     

    灰度图像

     

     

     

    加入高斯噪声的灰度图像

     

     

     

    加入椒盐噪声的灰度图像

     

     

     

    经过中值滤波后的高斯噪声灰度图像

     

     

    经过中值滤波后的椒盐噪声灰度图像

     

     

    经过均值滤波的高斯噪声灰度图像

     

     

    经过均值滤波的椒盐噪声灰度图像

     

     

    经过高斯滤波的高斯噪声灰度图像

    经过高斯滤波的椒盐噪声的灰度图像

    结果分析:图像经过中值滤波后,高斯噪声没有被完全去除,椒盐噪声几乎被完全去除效果较好。经过均值滤波后不管是高斯噪声还是椒盐噪声大部分都没有被去除,只是稍微模糊化。经过高斯滤波后,高斯噪声和椒盐噪声几乎被很大程度的模糊化,原图好像被加上了一层蒙版。

     

    欢迎大家关注我的微信公众号FPGA开源工作室

    FPGA自习学院将不断更新和总结FPGA相关学习资料,书籍,实例工程和视频。

    欢迎大家加入FPGA自习学院,一起学习一起成长。

     

     

     

     

     

    展开全文
  • #算术均值滤波器: defa_mean(img,kernel_size): G_mean_img=np.zeros(img.shape) #print(G_mean_img[0][0]) #print(img) k=int((kernel_size-1)/2) #print(k) foriinrange(img.shape[0])...
    import numpy as np
    from cv2 import cv2
    
    
    
    #算术均值滤波器:
    def a_mean(img,kernel_size):
    
        G_mean_img = np.zeros(img.shape)
        #print(G_mean_img[0][0])
    
        #print(img)
        k = int((kernel_size-1)/2)
        #print(k)
        for i in range(img.shape[0]):
            for j in range(img.shape[1]):
                if i <k or i>(img.shape[0]-k-1) or j <k or j>(img.shape[1]-k-1):
                    G_mean_img[i][j]=img[i][j]
                else:
                    for n in range(kernel_size):
                        for m in range(kernel_size):
                            G_mean_img[i][j] +=np.float(1/(kernel_size*kernel_size)*img[i-k+n][j-k+m])
    
    
                    #G_mean_img[i][j]=1/9*(img[i-1][j-1]+img[i-1][j]+img[i-1][j+1]+img[i][j-1]+img[i][j]+img[i][j+1]+img[i+1][j-1]+img[i+1][j]+img[i+1][j+1])
        G_mean_img = np.uint8(G_mean_img)
        return G_mean_img
    
    #几何均值滤波器:
    def G_mean(img,kernel_size):
    
        G_mean_img = np.ones(img.shape)
        #print(G_mean_img[0][0])
    
        #print(img)
        k = int((kernel_size-1)/2)
        #print(k)
        for i in range(img.shape[0]):
            for j in range(img.shape[1]):
                if i <k or i>(img.shape[0]-k-1) or j <k or j>(img.shape[1]-k-1):
                    G_mean_img[i][j]=img[i][j]
                else:
                    for n in range(kernel_size):
                        for m in range(kernel_size):
                            G_mean_img[i][j] *=np.float(img[i-k+n][j-k+m])
                    G_mean_img[i][j] = pow(G_mean_img[i][j],1/(kernel_size*kernel_size))
    
    
                    #G_mean_img[i][j]=1/9*(img[i-1][j-1]+img[i-1][j]+img[i-1][j+1]+img[i][j-1]+img[i][j]+img[i][j+1]+img[i+1][j-1]+img[i+1][j]+img[i+1][j+1])
        G_mean_img = np.uint8(G_mean_img)
        return G_mean_img
    
    
    #谐波均值滤波均值滤波器:
    def H_mean(img,kernel_size):
    
        G_mean_img = np.zeros(img.shape)
        #print(G_mean_img[0][0])
    
        #print(img)
        k = int((kernel_size-1)/2)
        #print(k)
        for i in range(img.shape[0]):
            for j in range(img.shape[1]):
                if i <k or i>(img.shape[0]-k-1) or j <k or j>(img.shape[1]-k-1):
                    G_mean_img[i][j]=img[i][j]
                else:
                    for n in range(kernel_size):
                        for m in range(kernel_size):
                            if img[i-k+n][j-k+m] ==0:
                                G_mean_img[i][j] = 0
                                break
                            else:
                                G_mean_img[i][j] +=1/np.float(img[i-k+n][j-k+m])
                        else:
                            continue
                        break
                    if G_mean_img[i][j]!=0:
                        G_mean_img[i][j] = (kernel_size*kernel_size)/G_mean_img[i][j]
    
    
                    #G_mean_img[i][j]=1/9*(img[i-1][j-1]+img[i-1][j]+img[i-1][j+1]+img[i][j-1]+img[i][j]+img[i][j+1]+img[i+1][j-1]+img[i+1][j]+img[i+1][j+1])
        G_mean_img = np.uint8(G_mean_img)
        return G_mean_img
    
    
    #逆谐波均值滤波均值滤波器:
    def HT_mean(img,kernel_size,Q):
    
        G_mean_img = np.zeros(img.shape)
        #print(G_mean_img[0][0])
    
        #print(img)
        k = int((kernel_size-1)/2)
        #print(k)
    
        for i in range(img.shape[0]):
            for j in range(img.shape[1]):
                if i <k or i>(img.shape[0]-k-1) or j <k or j>(img.shape[1]-k-1):
                    G_mean_img[i][j]=img[i][j]
                else:
                    result_top = 0
                    result_down = 0
                    for n in range(kernel_size):
                        for m in range(kernel_size):
                            if Q>0:
                                result_top +=pow(np.float(img[i-k+n][j-k+m]),Q+1)
                                result_down +=pow(np.float(img[i-k+n][j-k+m]),Q)
                            else:
                                if img[i-k+n][j-k+m]==0:
                                    G_mean_img[i][j] = 0
                                    break
                                else:
                                    result_top +=pow(np.float(img[i-k+n][j-k+m]),Q+1)
                                    result_down +=pow(np.float(img[i-k+n][j-k+m]),Q)
                        else:
                            continue
                        break
    
                    else:
                        if result_down !=0:
                            G_mean_img[i][j] = result_top/result_down
    
    
                    #G_mean_img[i][j]=1/9*(img[i-1][j-1]+img[i-1][j]+img[i-1][j+1]+img[i][j-1]+img[i][j]+img[i][j+1]+img[i+1][j-1]+img[i+1][j]+img[i+1][j+1])
        G_mean_img = np.uint8(G_mean_img)
        return G_mean_img
    
    
    if __name__ == "__main__":
    
        img = cv2.imread('data.jpg',0)
    
        G_mean_img_3 = HT_mean(img,kernel_size = 3,Q=-1.5)
        G_mean_img_5 = HT_mean(img,kernel_size = 5,Q=-1.5)
        G_mean_img_9 = HT_mean(img,kernel_size = 9,Q=-1.5)
                    
        
        print(G_mean_img_3.max())
    
        cv2.imshow("show1",img)
        cv2.imshow("show2_3",G_mean_img_3)
        cv2.imshow("show3_5",G_mean_img_5)
        cv2.imshow("show3_9",G_mean_img_9)
        cv2.waitKey(0)
        
    
        print("test_end")
            
    
    

     

    展开全文
  • 均值滤波demo1.3. 高斯滤波demo二. 非线性滤波2.1. 中值滤波demo2.2. 双边滤波demo结构体参考 一. 线性滤波 1.1. 方框滤波 方框滤波是所有滤波器中最简单的一种滤波方式。每一个输出像素的是内核邻域像素值的平均...
  • 文章目录1 理论简介1.1 线性空间滤波1.1.1 加权均值滤波器1.1.2 几何均值滤波1.1.3 谐波均值滤波1.1.4 逆谐波均值滤波2 非线性空间滤波2.1 中值滤波2.2 最大值滤波器2.3最小值滤波2 上代码2.1添加噪声 1 理论简介 ...
  • 常见的图像滤波算法有均值滤波、高斯滤波、中值滤波、双边滤波、非局部均值滤波,以及近几年火热的基于深度学习的图像滤波等。本章节将详细讲解均值滤波算法的原理,以及C++实现和优化。首先膜拜一下那些写Opencv...
  • 数字图像处理作业图像加椒盐噪声加高斯噪声修正的阿尔法均值滤波自适应均值滤波自适应局部降噪滤波MATLAB源码及实验报告
  • 本文实例为大家分享了opencv+python实现均值滤波的具体代码,供大家参考,具体内容如下原理均值滤波其实就是对目标像素及周边像素取平均值后再填回目标像素来实现滤波目的的方法,当滤波核的大小是3×3 3\times 33×...
  • 本文实例为大家分享了python手写均值滤波的具体代码,供大家参考,具体内容如下原理与卷积类似,设置一个n*n的滤波模板,滤波模板内的值累加除以模板的尺寸大小取平均为滤波后的值。代码如下:import cv2 as cv...
  • 本文实例为大家分享了opencv+python实现均值滤波的具体代码,供大家参考,具体内容如下原理均值滤波其实就是对目标像素及周边像素取平均值后再填回目标像素来实现滤波目的的方法,当滤波核的大小是3×3 3\times 33×...
  • 常见的图像滤波算法有均值滤波、高斯滤波、中值滤波、双边滤波、非局部均值滤波,以及近几年火热的基于深度学习的图像滤波等。本章节将详细讲解均值滤波算法的原理,以及C++实现和优化。首先膜拜一下那些写Opencv...
  • 一、均值滤波 最简单的一种滤波操作,输出图像的每一个像素是窗口内输入像素的平均值。 均值滤波本身存在着固有的缺陷,即它不能很好地保护图像细节,在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分,从而使图像变得模糊,...
  • 图像处理:中值滤波&均值滤波

    万次阅读 多人点赞 2018-08-16 10:57:19
    转自:openCV之中值滤波&amp;均值滤波(及代码实现):...均值滤波(及代码实现)首先我们看一下图像滤波的概念。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...
  • 均值滤波操作用来模糊图像。输出图像的每一个像素灰度值是卷积核在输入图像中对应的像素的平均值( 所有像素加权系数相等)。均值滤波卷积核所覆盖的像素点具有同样权重, 该卷积核的作用在于取奇数个值的平均值代替...
  • 本文实例为大家分享了opencv+python实现均值滤波的具体代码,供大家参考,具体内容如下原理均值滤波其实就是对目标像素及周边像素取平均值后再填回目标像素来实现滤波目的的方法,当滤波核的大小是3×3 3\times 33×...
  • 本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像平滑,包括四个算法:均值滤波、方框滤波、高斯滤波和中值滤波。全文均是基础知识,希望对您有所帮助。知识点如下: 1.图像平滑 2.均值滤波 3.方框滤波 4.高斯滤波 5.中值...
  • 1北京理工大学珠海学院实验报告...图像锐化:先将lana图像均值滤波(3*3,或5*5),作为原图像,设计锐化滤波器,处理。2.设计思路和流程图【正文用小五号,宋体字体】【不得改变格式】1.中值滤波:...
  • 采用算数均值滤波器,几何均值滤波器,中值滤波,...右图为加入椒盐噪声,左图为算数均值滤波图像。 程序实现: //算数均值滤波 void CImageRecoveryDlg::ArithAverFilter( Mat &amp;src, Mat &amp;dst) ...
  • 1. 均值滤波先创建一个 medfilter.m 文件,代码如下:function [output] = meansfilter(input, radius)%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% input: 噪声图像% r: 图像块半径%% Auther: Gao Zheng jie% Email: ...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 4,495
精华内容 1,798
关键字:

均值滤波