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  • 图像平滑

    2013-04-01 09:18:50
     空域滤波是在图像空间借助模板进行邻域操作完成的,空域滤波按线性的和非线性特点有:  (1)基于傅里叶变换分析的线性滤波器;  (2)直接对邻域进行操作的非线性空间滤波器。  空域滤波器根据功能主要...

    1.图像平滑(Smoothing)的主要目的是减少图像噪声。

    2. 空间域滤波

        空域滤波是在图像空间借助模板进行邻域操作完成的,空域滤波按线性的和非线性特点有:

      (1)基于傅里叶变换分析的线性滤波器;

      (2)直接对邻域进行操作的非线性空间滤波器。

       空域滤波器根据功能主要分成平滑滤波锐化滤波

       平滑滤波可用低通滤波实现。 

       平滑的目的:

      (1)消除噪声,(2)去除太小的细节或将目标内的小间断连按起来实现模糊。

       锐化滤波可用高通滤波实现,锐化的目的是为了增强被模糊的细节。

    3.频域滤波

              基本特点是让图像在傅里叶空间某个范围内的分量受到抑制而让其它分量不受影响,从而改变输出图像的频率分布来达到增强的目的,在增强中用到的空间滤波器主要有平滑滤波器、锐化滤波器。

    4.空间域的邻域操作

         主要步骤为:

       (1)在待处理的图像中逐点移动模扳,使模扳在图中遍历漫游全部像素(除达不到的边界之外),并将模板中心与图像中某个像素位置重合;

       (2)将模板上系数与模板下对应像素相乘;

       (3)将所有乘积相加;

       (4)将模板的输出响应乘积求和值赋给图像中对应模板中心位置的像素。

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  • 几种平滑处理方法

    万次阅读 2017-12-07 15:40:53
    平滑,也可叫滤波,或者合在一起叫平滑滤波,平滑滤波是低频增强的空间域滤波技术。它的目的有两类:一类是模糊;另一类是消除噪音。空间域的平滑滤波一般采用简单平均法进行,就是求邻近像元点的平均亮度值。邻域的...

    平滑,也可叫滤波,或者合在一起叫平滑滤波,平滑滤波是低频增强的空间域滤波技术。它的目的有两类:一类是模糊;另一类是消除噪音。空间域的平滑滤波一般采用简单平均法进行,就是求邻近像元点的平均亮度值。邻域的大小与平滑的效果直接相关,邻域越大平滑的效果越好,但邻域过大,平滑会使边缘信息损失的越大,从而使输出的图像变得模糊,因此需合理选择邻域的大小。

    “平滑处理”也称“模糊处理”(blurring),是一项简单且使用频率很高的图像处理方法。平滑处理的用途很多,但最常见的是用来减少图像上的噪声或者失真。降低图像分辨率时,平滑处理是很重要的。

     

    #1,均值滤波【Simple Blurring】

    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(以目标象素为中心的周围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。

    对噪声图像特别是有大的孤立点的图像非常敏感,即使有极少数量点存在较大差异也会导致平均值的明显波动。

     

    #2,中值滤波【Median Blurring】

    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,也就是将中心像素的值用所有像素值的中间值(不是平均值)替换。

    中值滤波通过选择中间值避免图像孤立噪声点的影响,对脉冲噪声有良好的滤除作用,特别是在滤除噪声的同时,能够保护信号的边缘,使之不被模糊。这些优良特性是线性滤波方法所不具有的。此外,中值滤波的算法比较简单,也易于用硬件实现。所以,中值滤波方法一经提出后,便在数字信号处理领得到重要的应用。

     

    #3,高斯滤波【Gaussian Blurring】

    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。

    进行高斯滤波的通常原因是真实图像在空间内的像素是缓慢变化的,因此临近点的像素变化不会很明显,但是随机的两个点就可能形成很大的像素差。正是基于这一点,高斯滤波在保留信号的条件下减少噪声。遗憾的是,这种方法在接近边缘处就无效了,因此高斯滤波会破平边缘。但是,高斯平滑滤波器对于抑制服从正态分布的噪声仍然是非常有效的。

     

    #4,双边滤波【Bilateral Blurring】

    双边滤波(Bilateral filter)是一种非线性的滤波方法,是结合图像的空间邻近度和像素值相似度的一种折衷处理,同时考虑空域信息和灰度相似性,达到保边去噪的目的。具有简单、非迭代、局部的特点。双边滤波能够提供一种不会将边缘平滑掉的方法,但作为代价,需要更多的处理时间。

    与高斯滤波类似,双边滤波会依据每个像素及其领域构造一个加权平均值,加权计算包括两个部分,其中第一部分加权方式与高斯平滑中相同,第二部分也属于高斯加权,但不是基于中心像素点与其他像素点的空间距离之上的加权,而是基于其他像素与中心像素的亮度差值的加权。可以将双边滤波视为高斯平滑,对相似的像素赋予较高的权重,不相似的像素赋予较小的权重,也可用于图像分割之中。

    双边滤波器的好处是可以做边缘保存(edge preserving),一般过去用的维纳滤波或者高斯滤波去降噪,都会较明显地模糊边缘,对于高频细节的保护效果并不明显。双边滤波器顾名思义比高斯滤波多了一个高斯方差sigma-d,它是基于空间分布的高斯滤波函数,所以在边缘附近,离的较远的像素不会太多影响到边缘上的像素值,这样就保证了边缘附近像素值的保存。但是由于保存了过多的高频信息,对于彩色图像里的高频噪声,双边滤波器不能够干净的滤掉,只能够对于低频信息进行较好的滤波。

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  • 在数字图像处理中,图像平滑的主要目的是去除或衰减图像中噪声和假轮廓,处理方法中,主要包括空间域处理和频域处理两类,...该种方法的实质其实是选择一定的平滑模板,通过模板与图像的卷积处理,来得到新的图像,...

    在数字图像处理中,图像平滑的主要目的是去除或衰减图像中噪声和假轮廓,处理方法中,主要包括空间域处理和频域处理两类,除此之外,还包括中值滤波,同态滤波等其他适用于不同情况的图像平滑法,在本文中,主要进行模板平滑法和中值滤波法的代码实现与验证。

    1.模板平滑法

    领域平均法和加权平均法均属于模板平滑法,也称消噪掩模法。该种方法的实质其实是选择一定的平滑模板,通过模板与图像的卷积处理,来得到新的图像,所有计算均在图像的空间域内完成。

    在模板平滑法中,使用的不同的模板对应不同的方法:

    1)领域平均法

    将原图中的一个像素点A的灰度值和它周围邻近的像素点的灰度值此时能够及时,然后将求得的平均值作为新图像中该像素点A的灰度值,模板可以为:

    W1=\frac{1}{9}\begin{bmatrix} 1 & 1& 1\\ 1& 1& 1\\ 1& 1& 1 \end{bmatrix}                W2=\frac{1}{4}\begin{bmatrix} 0& 1& 0\\ 1& 0& 1\\ 0& 1& 0 \end{bmatrix}

    2) 加权平均法

    因为中心点或领域的重要程度不同,所以可以对领域平均法进行修正,得到其他加重当前像素灰度值的权重的模板和加大当前电和四邻域点权重的模板等加权滤波器:

    W3=\frac{1}{10}\begin{bmatrix} 1& 1& 1\\ 1& 2& 1\\ 1& 1& 1 \end{bmatrix}             W4=\frac{1}{16}\begin{bmatrix} 1 & 2 &1 \\ 2& 4& 2\\ 1& 2& 1 \end{bmatrix}

    平滑模板具有的特点是:

    a)模板内系数全为正,表示求和,所乘的小于1的系数表示取平均;

    b)模板系数之和为1,表示对常数图像处理前后不变,而对一般图像而言,处理前后平均亮度基本保持不变。

    以模板W1为例,编写模板平滑法的MATLAB程序如下:

    function tuxiangpinghua(I,W)
    %图像平滑,使用领域均值法
    %3_30_Airphace
    %I为需要进行处理的!!灰度图!!
    %W为加权矩阵模板
    F=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);%给原始图像加入椒盐噪声
                                      %最后一个参数表示加入的噪声浓度的大小,值越大,噪声越密集
    %W=(1/9)*[1,1,1;1,1,1;1,1,1]; %加权矩阵模板
    [height,width]=size(F);
    G=zeros(height,width);
    for i=1:height
        for j=1:width
            if(i==1||i==height||j==1||j==width)
                G(i,j)=F(i,j);%处于平滑后图像边缘的像素点用加噪声的像素点的灰度值来代替
            else
                G(i,j)=W(1,1)*F(i-1,j-1)+W(1,2)*F(i-1,j)+W(1,3)*F(i-1,j+1)+W(2,1)*F(i,j-1)+W(2,2)*F(i,j)+W(2,3)*F(i,j+1)+W(3,1)*F(i+1,j-1)+W(3,2)*F(i+1,j)+W(3,3)*F(i+1,j+1);
            end
        end
    end
    G=uint8(G);%上述计算得到的矩阵G为double型,只有将double型转化成uint8型才能使用imshow函数显示
    figure(1)
    subplot(1,2,1);
    imshow(F);
    title('加噪声后图像');
    subplot(1,2,2);
    imshow(G);
    title('均值滤波后图像')            
    end

    运行结果如下图所示:

    对比滤波前后的图像,噪声明显衰减,但是与此同时,图像的边缘也被弱化,这是领域均值法存在的很大的一个缺陷,该种方法存在的问题,在中值滤波法中可以很好的避免。

    2. 中值滤波法

    中值滤波法其实也是一种模板滤波过程,它是通过给出滤波用的模板,对模板中的像素值有小到大排列,最终待处理像素的灰度取这个模板中的灰度的中值。

    中值滤波法的具体实现步骤如下:

    1)模板在图中漫游,模板中心与图中某个像素位置重合;

    2)读取模板中各个对应像素点的灰度值;

    3)将这些灰度值从小到大排成一列;

    4)找出这些值里面排在中间的一个;

    5)将这个中间值赋给当前对应模板中心位置的像素。

    根据上述原理,编写程序来实现中值滤波。

    代码实现:

    function middle_lvbo(I)
    %使用中值滤波进行消噪处理,窗口为3个像素点长
    %3_30_Airphace
    N=imnoise(I,'salt & pepper',0.01);
    [height,width]=size(N);
    G=zeros(height,width);
    for i=1:1:height
        for j=1:1:width
            if(j==1||j==width)
                G(i,j)=N(i,j);
            else
                z=sort([N(i,j-1),N(i,j),N(i,j+1)]);
                G(i,j)=median(z);
            end
        end
    end
    G=uint8(G);
    figure(1);
    subplot(1,2,1);
    imshow(N);
    subplot(1,2,2);
    imshow(G);
    end

    在上述中值滤波的方法中, 我们选择的是一行三列的窗口,作为模板,运行结果如下图所示:

    很明显可以看出,噪声被很好地滤除掉,与此同时,边缘也没有模糊。

     

    在一定条件下,中值滤波可以克服线性滤波器(如邻域平均法)所带来的图详细节模糊,而且对滤除脉冲干扰及颗粒噪声最为有效,但是对一些细节多,特别是点、线、尖顶细节多的图像不适宜采用中值滤波法。

     

     

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  • 图像的平滑处理

    千次阅读 2020-03-02 21:40:07
    一、图像的平滑处理 ...噪声的基本特点就是灰度值不相关、空间位置都是随机的 平滑的目的 1. 模糊:在提取大目标之前,去除太小的细节。将目标内的小间断点连接起来 2.消除噪声:改善图像质量,降低干扰。 ...

    一、图像的平滑处理

    基本概念

    图像在获取、传输的过程中,可能会受到干扰的影响,会产生噪声,噪声是一种出错了的信号,噪声会造成图像粗糙,需要我们对图像进行平滑处理。图像去噪是一种信号滤波的方法,目的就是为了保留有用的信号。

    噪声的基本特点就是灰度值不相关、空间位置都是随机的

    平滑的目的
    1. 模糊:在提取大目标之前,去除太小的细节。将目标内的小间断点连接起来
    2.消除噪声:改善图像质量,降低干扰。

    平滑滤波对图像的低频分量增强,同时会消弱高频分量。用于消除图像中的随机噪声,起到平滑作用

    基本方法

    本节的方法主要是运用在空间域内,所谓空间域就是指直接在像素坐标处对其值进行操作。相应的,还有频域法,所谓频域法就是通过傅里叶变换拉普拉斯变化,将图像数据映射到频域里,然后滤除噪声的频率,再把数据映射回空间域。

    空间滤波增强技术,都是基于模板进行的,模板也叫做滤波器掩膜,窗口。用某一模板对每个像元与其周围邻域的所有像元进行某种数学运算,得到该像元新的灰度值。新的灰度值不仅与该像元的灰度值有关,还与其邻域内的像元的灰度值有关。

    实际上,模板的大小是可以人为确定的,可以3 * 3,也可以5 * 5。但一定是要是奇数,各种系数也可以通过我们的需要来确定。

    图像平滑,有以下三种基本方法

    1.线性平滑:每一个像素的灰度值用它的邻域值代替,邻域为NXN,N取奇数。
    
    2.非线性平滑:改进,取一个阈值,当像素值与其邻域平均值之间的差大于阈	值,以均值代替;反之.取其本身值。
    
    3.自适应平滑:物体边缘在不同的方向上有不同的统计特性,即不同的均值和方差,为保留一定的边缘信息,采用自适
    

    在这里插入图片描述

    什么是卷积运算
    卷积运算卷积,就是作加权求和的过程。卷积核就是模板模板,大小与邻域相同。邻域中的每个像素分别与卷积核中的每–个元素相乘,求和结果即为中心像素的新值。卷积核中的元素称作加权系数(卷积系数),系数的大小及 排列顺序,决定了处理的类型。改变加权系数与符号,影响新值。我们这里所说的卷积与复变函数中的卷积公式有所差比,但表达的意思都是一样的,都是想进行加权求和

    当模板在图像移动时候,遇到没有领域的像素该如何处理?

    1. 最简单的处理方法就是忽略这些像素,不去计算他
    2. 在图像周围再复制一圈原图像的边界像素值
    3. 如果我们计算出来的值超过255,我们将超过范围的值重新再人为指定一个值

    滤波器介绍

    1 9 [ 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ] ( 均 值 滤 波 ) \frac{1}{9}\begin{bmatrix} 1 &1 &1 \\ 1 &1 &1 \\ 1& 1 & 1 \end{bmatrix} (均值滤波) 91111111111

    1 16 [ 1 2 1 2 4 2 1 2 1 ] ( 高 斯 型 滤 波 ) \frac{1}{16}\begin{bmatrix} 1 &2 &1 \\ 2 &4 &2 \\ 1& 2 & 1 \end{bmatrix} (高斯型滤波) 161121242121

    1 8 [ 1 1 1 1 1 1 1 0 1 ] ( 去 黑 白 点 噪 声 滤 波 ) \frac{1}{8}\begin{bmatrix} 1 &1 &1 \\ 1&1 &1 \\ 1& 0 & 1 \end{bmatrix} (去黑白点噪声滤波) 81111110111()

    二、python代码实现

    因为滤波器可以有很多个,不同的滤波也有不同的处理方式,所以我将对于滤波的处理方式,单独抽象出来,形成一个接口,可以方便定制。

        def filter(self,v,handle):
            #首先判断滤波器的大小
            width = len(v)  # 得到滤波器大小
            assert len(v)==len(v[0]),'滤波器不合乎规范'
            assert width%2!=0,'滤波器边长必须为奇数'
            v_w=int(width/2) #得到中心像元边界的大小
            img_buf=np.copy(self.Img) #开辟一个图像缓存区
            # 对可以使用模板的区域进行遍历
            for y in range(v_w,self.f_height-v_w):
                for x in range(v_w,self.f_width-v_w):
                    v_values=self.Img[y-v_w:y+v_w+1,x-v_w:x+v_w+1] # 得到所有像素元的值
                    img_buf[y][x]=handle(v,v_values) #将对于的值丢到处理接口中
            self.Img=img_buf
    

    后面我单独实现了一个接口,可以处理黑白图去噪滤波器,如下

    #去除黑白图噪声滤波处理接口
    def BWhandle(v,v_values):
        res=np.array([]) #等待返回的结果
        for i in range(0,3):# 对R、G、B三种分量进行处理
            src=v_values[:,:,i] # 首先取出原始图像的数据
            x=np.sum(src*v) #然后使用对应模板进行取值
            '下面,则是去黑白噪点滤波的判断方式'
            if x>127.5:
                x=255
            else:
                x=0
            res=np.append(res,x)
        return res
    

    代码运行的效果如下

    原图
    在这里插入图片描述
    使用算法处理之后的图像如下
    在这里插入图片描述

    下面的代码实现了均值滤波

    什么时候用均值滤波呢?
    一副图像往往受到各种噪声的干扰,噪声常常是一些孤立的像素点,往往是叠加再图像上的随机噪声。像素的灰度应该是连续变化的,一般不会突然变大,或者突然变小。这种噪声,可以用均值滤波来储器。但是该滤波会造成图像模糊

    特性如下

    • 对于单调递增或者单调递减的序列,输出值不变
    • 非线性的
    • 对高斯噪声的处理效果不太好。
    • 大边缘,中值滤波好于均值滤波
    #均值滤波处理接口
    def avgHandle(v,v_values):
        res=np.array([]) #等待返回的结果
        for i in range(0,3):# 对R、G、B三种分量进行处理
            src=v_values[:,:,i] # 首先取出原始图像的数据
            x=np.sum(src*v) #然后使用对应模板进行取值
            if x>255:
                x=255
            elif x<0:
                x=255
            res=np.append(res,x)
        return res
    

    原图如下
    在这里插入图片描述
    算法计算之后的图像如下
    在这里插入图片描述
    图像明显变模糊了,黑点颜色变浅了。

    下面的代码实现了中值滤波,其原理就是将窗口中的数值从小到大排序,取中间值为最终结果。该方法对于滤除脉冲干扰以及图像扫描噪声最为有效,克服了领域平均法带来模糊的现像,该滤波既可以消除噪声,又可以保持图像的细节,可以消除孤立的噪声点。但是对于点、线、尖较多的图像不适宜使用

    # 中值滤波的处理接口
    def medianHandle(v, v_values):
        res=np.array([]) #等待返回的结果
        for i in range(0,3):# 对R、G、B三种分量进行处理
            src=v_values[:,:,i] # 首先取出原始图像的数据
            x=np.median(src)
            res=np.append(res,x)
        return res
    

    下面为算法处理之后的图像,与均值滤波相比,其效果实在是好了太多了!
    在这里插入图片描述

    最后再提一下。滤波器不一定非要选择正方体。不同形状的滤波器,可以解决各种算法的一些缺陷。
    在这里插入图片描述

    • 窗口:线状、方形、圆形、十字形及圆环等

    • 方形或圆形窗口:缓变的较长轮廓线物体为宜。

    • 十字形窗口:含有尖顶物体适用,窗口大小则以不超过中最小有效物体的尺寸为宜。

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  • 平滑模糊滤波 原理1 卷积 引用 https://zhuanlan.zhihu.com/p/40325840
  • 几种网格平滑算法的实现

    万次阅读 2016-05-17 01:16:20
    网格平滑 网格平滑属于数字几何处理领域的问题,计算机图形学和计算机辅助设计中,用多边形网格可以表示复杂的三维实体。随着三维扫描和曲面重建技术的发展,得到这些实体表面的多边形网格表示已经不是难事,但所...
  • 一、图像平滑(smoothing)  图像平滑(smoothing)也称为“模糊处理”(bluring), 是一项简单且使用频率很高的图像处理方法。可以用来压制、弱化或消除图像中的细节、突变、边缘和噪声。但最常见的是用来减少...
  • OpenCV入门(二) 图像平滑处理

    千次阅读 2014-09-30 22:25:25
    对一幅图像平滑处理
  • 1.了解频域变换过程,掌握频域变换特点 2.熟练掌握频域滤波中常用的平滑和锐化滤波器,能够对不同要求的图像进行滤波处理,体会并正确评价滤波效果,了解不同滤波方式的使用场合,能够从理论上作出合理的解释。 二...
  • 空域滤波是在图像空间借助模板进行邻域操作完成的。 ●根据其特点一般可分为线性和非线性2类; ●根据功能主要分成平滑和锐化2类:  ★平滑可用低通滤波器(低频,对应整体信息,灰度变化缓慢)实现。平滑的目的又...
  • OpenCV入门(七)--平滑处理

    千次阅读 2014-10-22 11:49:44
    平滑处理也称模糊处理,OpenCV提供5中不同的平滑处理fangfa
  • Smooth ...各种方法的图像平滑 void cvSmooth( const CvArr* src, CvArr* dst, int smoothtype=CV_GAUSSIAN, int param1=3, int param2=0, double param3=0, double param4=0 ); src输入图像.dst输
  • opencv图像平滑滤波处理cvSmooth的汇总

    千次阅读 2015-06-05 10:29:13
    每一种方法都有自己的特点以及局限。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...
  • 本篇文章作为备考数字图像处理的笔记记录,内容大量参考CSDN中的相关帖子、冈萨雷斯《数字图像处理》第三版以及老师上课所用课件。...其缺点是在降低噪声的同时,会使图像变得模糊,特别是在边缘和细节处,而且模板
  • 图像处理之图像的平滑与锐化

    万次阅读 2016-12-07 01:13:59
    图像处理之图像的平滑与锐化 概念: 锐化就是通过增强高频分量来减少图象中的模糊,因此又称为高通滤波。锐化处理在增强图象边缘的同时增加了图象的噪声。 平滑与锐化相反,就是滤掉高频分量,从而达到减少图象...

空空如也

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平滑模板的特点