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  • 数字图像处理,我还是用c# 用unsafe模式,先灰度处理再中值处理,由于是用unsafe模式直接从内存去处理,所以速度快,比C++处理数字图像慢 只是一份文档,写有源码和介绍,要慢慢看才能看懂
  • 图像平滑处理-中值滤波

    万次阅读 多人点赞 2018-11-06 15:57:18
    图像平滑处理-中值滤波1.什么是滤波?2.平滑处理的目的3.平滑处理的应用4.中值滤波的处理方法5.中值滤波的示意图椒盐噪声6.椒盐处理和中值滤波的效果展示7.代码(面向过程)8.程序演示(面向对象) 1.什么是滤波? ...

    1.什么是滤波?

    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。

    消除图像中的噪声成分叫作图像的平滑化或滤波操作。信号或图像的能量大部分集中在幅度谱的低频和中频段是很常见的,而在较高频段,感兴趣的信息经常被噪声淹没。因此一个能降低高频成分幅度的滤波器就能够减弱噪声的影响。

    2.平滑处理的目的

    图像滤波的目的有两个:

    一是抽出对象的特征作为图像识别的特征模式;
    另一个是为适应图像处理的要求,消除图像数字化时所混入的噪声。

    而对滤波处理的要求也有两条:

    一是不能损坏图像的轮廓及边缘等重要信息;
    二是使图像清晰视觉效果好。

    3.平滑处理的应用

    关于滤波器,一种形象的比喻法是:
    我们可以把滤波器想象成一个包含加权系数的窗口,当使用这个滤波器平滑处理图像时,就把这个窗口放到图像之上,透过这个窗口来看我们得到的图像。

    举一个滤波在我们生活中的应用:
    美颜的磨皮功能。如果将我们脸上坑坑洼洼比作是噪声的话,那么滤波算法就是来取出这些噪声,使我们自拍的皮肤看起来很光滑。

    4.中值滤波的处理方法

    中值滤波是一种典型的非线性滤波,是基于排序统计理论的一种能够有效抑制噪声的非线性信号处理技术,基本思想是用像素点邻域灰度值的中值来代替该像素点的灰度值,让周围的像素值接近真实的值从而消除孤立的噪声点。该方法在取出脉冲噪声、椒盐噪声的同时能保留图像的边缘细节。这些优良特性是线性滤波所不具备的。

    中值滤波首先也得生成一个滤波模板,将该模板内的各像素值进行排序,生成单调上升或单调下降的二维数据序列,二维中值滤波输出为

    g(x, y)=medf{f(x-k, y-1),(k, l∈w)}

    	其中f(x,y)和g(x,y)分别是原图像和处理后图像, w为输入的二维模板,能够在整幅图像上滑动,通常尺寸为3*3或5*5区域,也可以是不同的形状如线状、圆形、十字形、圆环形等。通过从图像中的二维模板取出奇数个数据进行排序,用排序后的中值取代要处理的数据即可。 
    

    5.中值滤波的示意图

    首先,我们复习中值。在一连串数字{1,4,6,8,9}中,数字6就是这串数字的中值。由此我们可以应用到图像处理中。依然我们在图像中去3*3的矩阵,里面有9个像素点,我们将9个像素进行排序,最后将这个矩阵的中心点赋值为这九个像素的中值。

    引用

    中值滤波示意图

    椒盐噪声

    椒盐噪声(salt-and-pepper noise)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。
      所谓椒盐,椒就是黑,盐就是白,椒盐噪声就是在图像上随机出现黑色白色的像素。椒盐噪声是一种因为信号脉冲强度引起的噪声,产生该噪声的算法也比较简单。
      椒盐噪声往往由图像切割引起,去除脉冲干扰及椒盐噪声最常用的算法是中值滤波。大量的实验研究发现,由摄像机拍摄得到的图像受离散的脉冲、椒盐噪声和零均值的高斯噪声的影响较严重。噪声给图像处理带来很多困难,对图像分割、特征提取、图像识别等具有直接影响。因此,实时采集的图像需进行滤波处理。消除图像中的噪声成份叫做图像的平滑化或滤波操作。滤波的目的有两个:一是抽出对象的特征作为图像识别的特征模式;二是为适应计算机处理的要求,消除图像数字化时所混入的噪声。对滤波处理的要求有两条:一是不能损坏图像轮廓及边缘等重要信息;二是使图像清晰,视觉效果好。

    我们使用信噪比(Signal NoiseRate)衡量图像噪声,图象的信噪比应该等于信号与噪声的功率谱之比,但通常功率谱难以计算,有一种方法可以近似估计图象信噪比,即信号与噪声的方差之比(其实在均值为零的情况下,功率就是方差)。首先计算图象所有像素的局部方差,将局部方差的最大值认为是信号方差,最小值是噪声方差,求出它们的比值,再转成dB数,最后用经验公式修正。

    6.椒盐处理和中值滤波的效果展示

    在这里插入图片描述

    7.代码(面向过程)

    #%matplotlib inline
    from matplotlib import pyplot as plt
    import cv2
    import numpy as np
    from copy import deepcopy
    
    
    filename = input("请输入图像名称:")
    winname = "figure"
    img = cv2.imread(filename)
    
    def add_salt_noise(img, snr=0.5):
        # 指定信噪比
        SNR = snr
        # 获取总共像素个数
        size = img.size
        print(size)
        # 因为信噪比是 SNR ,所以噪声占据百分之10,所以需要对这百分之10加噪声
        noiseSize = int(size * (1 - SNR))
        # 对这些点加噪声
        for k in range(0, noiseSize):
            # 随机获取 某个点
            xi = int(np.random.uniform(0, img.shape[1]))
            xj = int(np.random.uniform(0, img.shape[0]))
            # 增加噪声
            if img.ndim == 2:
                img[xj, xi] = 255
            elif img.ndim == 3:
                img[xj, xi] = 0
        return img
    
    img_demo = deepcopy(img)
    snr = float(input("请输入一个信噪比(小数表示):"))
    img_salt = add_salt_noise(img_demo, snr)
    img_medianblur = cv2.medianBlur(img, 11)
    
    img_all = np.hstack([
        img, img_salt, img_medianblur
    ])
    
    plt.figure(figsize=(20,10))
    plt.imshow(img_all[:,:,::-1])
    plt.show()
    
    

    8.程序演示(面向对象)

    用tkinter 做的界面化处理操作

    面向对象制作的界面程序处理中值滤波

    完整代码(码云):码云分享
    完整代码(github):github分享

    觉得不错的朋友,可以与我交流关注,以及去码云和github点星,真的感谢!~

    有问题可以联系

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  • 栅格数据获取的途径多种多样,造成了栅格数据质量的很大差异,一些质量较差...在ArcGIS软件的空间分析工具箱中,提供了大量的栅格数据处理工具,其中对栅格数据进行平滑处理的工具在去除图像上的椒盐噪音的处理中有...

    栅格数据获取的途径多种多样,造成了栅格数据质量的很大差异,一些质量较差的栅格数据存在大量“噪音”象元,即在表达同类型的地理要素时,出现个别像元值与周边像元不一致的情况,数据中噪音栅格象元的存在为数据的使用和分析带来了极大的不便,因此经常需要对栅格进行平滑的预处理操作。

    在ArcGIS软件的空间分析工具箱中,提供了大量的栅格数据处理工具,其中对栅格数据进行平滑处理的工具在去除图像上的椒盐噪音的处理中有非常重要的作用。

    1.主滤波工具

    1.1主滤波工具原理

    主滤波工具的原理是根据像元邻域内的众数值来替换像元。主滤波需要满足两个条件才能发生替换。首先,相同值的邻近像元的数量必须多到可以成为众数值,或者至少一半的像元必须具有相同值。即,如果指定的是众数参数,则四分之三或八分之五的已连接像元必须具有相同的值;如果指定的是半数参数,则需要四分之二或八分之四的已连接像元具有相同的值。其次,那些像元必须与指定的滤波器的中心相邻(例如,四分之三的像元必须相同)。第二个条件与像元的空间连通性有关,目的是将像元的空间模式的破坏程度降到最低。如果不满足这些条件,将不会进行替换,像元的值也将保持不变。

    在下图中,主滤波应用于输入栅格,使用最近的四个像元(四个正交的相邻像元)作为滤波器,并要求众数(四分之三的像元)值是相同的,才能更改相应像元的值。仅更改那些被三个或三个以上值相同的(正交)像元包围的像元。

    输入栅格输出栅格

    在下图中,应用了主滤波,使用最近的八个像元作为滤波器,并要求至少一半的值(八分之四的像元)相同,才能更改像元的值,此时的平滑效果更佳。

    输入栅格输出栅格

    1.2主滤波工具应用

    在“ArcToolbox工具箱——空间分析工具——栅格综合——众数滤波”路径下找到工具双击打开,工具界面如下图所示:

    要使用的相邻要素数:

    确定在滤波器核中使用的相邻像元数。

    FOUR —滤波器内核将是与当前像元直接相邻(正交)的四个像元。这是默认设置。

    EIGHT —过滤器内核将是距当前像元最近的八个相邻像元(3 × 3窗口)。

    替换阈值

    在进行替换之前指定必须具有相同值的相邻(空间连接)像元数。

    MAJORITY—多数像元必须具有相同值并且相邻。四分之三或八分之五的连接像元必须具有相同值。

    HALF—半数像元必须具有相同值并且相邻。四分之二或八分之四的连接像元必须具有相同值。使用HALF选项可获得更平滑的效果。

    为加强栅格处理效果,可反复调用滤波工具,并将上一次输出作为下一次输入,反复处理后,栅格图像的效果会有很大改善。

    2.焦点统计工具

    2.1焦点统计工具原理

    焦点统计工具也可以实现对栅格数据进行平滑的效果,且效果优于主滤波工具。该工具用于计算输出栅格数据的邻域运算,各输出像元的值是其周围指定邻域内所有输入像元值的函数。对输入数据执行的函数可得出统计数据,例如最大值、平均值或者邻域内遇到的所有值的总和。

    工具在执行过程中,算法将访问栅格中的每个像元,并且根据识别出的邻域范围计算出指定的统计数据。要计算统计数据的像元称为处理像元。处理像元的值以及所识别出的邻域中的所有像元值都将包含在邻域统计数据计算中。各邻域可以重叠,因此一个邻域中的像元也可以包含在其他处理像元的邻域中。

    通过下图中值为5的处理像元可演示出焦点统计的邻域处理过程。指定一个3 x 3的矩形像元邻域形状。邻域像元值的总和(3 + 2 + 3 + 4 + 2 + 1 + 4 = 19)与处理像元的值(5)相加等于24 (19 + 5 = 24)。因此将在输出栅格中与输入栅格中该处理像元位置相同的位置指定值24。

    输入栅格输出栅格

    上图演示了如何对输入栅格中单个像元执行计算。而在下图中,将显示出所有输入像元的计算结果。以黄色高亮显示的是上例中所述处理像元及其邻域。

    输入栅格输出栅格

    2.2焦点统计工具应用

    在“ArcToolbox——空间分析——邻域分析——焦点统计分析”路径下找到工具并双击打开,工具界面如下图所示”

    邻域分析

    邻域的形状可以是环形(圆环)、圆形、矩形或楔形。通过使用核文件,也可定义自定义邻域形状,以及在计算统计数据之前将不同的权重分配给领域中的各个特定像元。

    统计类型

    可用的焦点统计统计数据包括众数、最大值、平均值、中值、最小值、少数、范围、标准差和总和。默认统计类型为平均值。

    处理结果对比图:

    原始栅格

    主滤波工具处理后的栅格

    焦点统计工具处理后的栅格

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  • 基于Matlab的图片平滑和锐化处理

    千次阅读 2021-11-19 19:24:41
    在本实验中我分别采用了系统自带的fspecial函数和自己编写的均值平滑模板和两个锐化模板进行图片处理。 目录 空间域平滑增强 空间域锐化增强 空间域平滑增强 实验要求:采用均值平滑模板对图片进行处理,得到...

    在本实验中我分别采用了系统自带的fspecial函数和自己编写的均值平滑模板和两个锐化模板进行图片处理。

    目录

    空间域平滑增强

    空间域锐化增强


    空间域平滑增强

    实验要求:采用均值平滑模板对图片进行处理,得到去除噪声后的图像,并使用平滑模板滤波2-3次,比较实验结果。

    使用Matlab自带函数 fspecial() 的average模式:

    clc;
    clear;
    close all;
    
    %使用自带函数
    Picture=imread('lena_noise.bmp');
    subplot(1,4,1);imshow(Picture,[]);title('原图');
    Tem_Smooth=fspecial('average',[3,3]);
    P_Smooth1=imfilter(Picture,Tem_Smooth);
    subplot(1,4,2);imshow(P_Smooth1,[]);title('均值滤波一次后图像');
    P_Smooth2=imfilter(P_Smooth1,Tem_Smooth);
    subplot(1,4,3);imshow(P_Smooth2,[]);title('均值滤波二次后图像');
    P_Smooth3=imfilter(P_Smooth2,Tem_Smooth);
    subplot(1,4,4);imshow(P_Smooth3,[]);title('均值滤波三次后图像');

    自己编写均值滤波函数:

    function F=averfilter(x,n) %x为输入的图像,n为均值模板大小(n×n)
    a(1:n,1:n)=1;
    [height,width]=size(x);
    x1=double(x); %将图像信息流设为double格式
    x2=x1;
    for i=1:height-n+1   %由于是在n×n大小的像素组中从最左上角的开始计算,因此在范围限制上去除最后两行
        for j=1:width-n+1  %去除最后两列
            b=x1(i:i+(n-1),j:j+(n-1)).*a;
            s=sum(sum(b));
            x2(i+(n-1)/2,j+(n-1)/2)=s/(n*n); %在n×n大小的空间内的中心像素被赋值
        end
    end
    F=uint8(x2);%将信息范围强制转换为0-255内

    与系统自带函数进行结果比对:

    上面一行为fspecial()的average格式下的处理结果,下面一行为自己编写的均值滤波函数的处理结果。效果还行,只是对比度比fspecial函数处理后的稍低一些。

     

    空间域锐化增强

    实验要求:分别采用一阶微分算子Sobel算子和二阶微分算子拉普拉斯算子进行锐化滤波,并比较两种不同的锐化滤波模板处理后的结果。

    Sobel算子拉普拉斯算子

     使用系统自带函数 fspecial() 的 sobel 和 laplacian 模式:

    figure;
    Picture2=imread('moon.bmp');
    subplot(1,3,1);imshow(Picture2,[]);title('原图');
    Tem_Sharpen1=fspecial('sobel');
    P_Sharpen1=imfilter(Picture2,Tem_Sharpen1);
    subplot(1,3,2);imshow(P_Sharpen1,[]);title('采用sobel算子锐化后图像');
    Tem_Sharpen2=fspecial('laplacian');
    P_Sharpen2=imfilter(Picture2,Tem_Sharpen2);
    subplot(1,3,3);imshow(P_Sharpen2,[]);title('采用拉普拉斯算子锐化后图像');

     自己编写Sobel算子锐化模板函数:

    function F=Sobelfilter(x)
    a=[-1,-2,-1;0,0,0;1,2,1];  %Sobel算子第一个3×3矩阵
    b=[-1,0,1;-2,0,2;-1,0,1];  %Sobel算子第二个3×3矩阵
    [height,width]=size(x);
    x1=double(x);
    x2=x1;
    for i=1:height-3+1
        for j=1:width-3+1
            c=x1(i:i+(3-1),j:j+(3-1)).*a;
            d=x1(i:i+(3-1),j:j+(3-1)).*b;
            x2(i:i+(3-1),j:j+(3-1))=sqrt(c^2+d^2);  %一般赋值两个矩阵相乘结果平方的开方
        end
    end
    F=uint8(x2);

    自己编写的Laplacian算子锐化模板函数:

    function B=LaplacianFilter(x)
    x=im2double(x);
    [height,width]=size(x);
    B=zeros(size(x));
    for i=2:height-1    %在编写这个函数时以最中心位置的像素为基准x(i,j),因此范围从第2行第2列变换到倒数第二行和倒数第二列
        for j=2:width-1
            B(i,j)=-x(i+1,j)-x(i-1,j)-x(i,j+1)-x(i,j-1)+8*x(i,j)-x(i-1,j-1)-x(i-1,j+1)-x(i+1,j-1)-x(i+1,j+1);      %直接进行矩阵相乘
        end
    end
    B=im2uint8(B);

    实验结果比对:

    上面一行为fspecial()的处理结果,下面一行为自己编写的滤波函数的处理结果。

     另外我采用上面的laplacian算子函数的编写方法另外写了Sobel算子的锐化模板函数,处理结果如下,与fspecial函数处理结果有较大差别,因此并未采用。

    function C=Sobel(x)
    x=double(x);
    [height,width]=size(x);
    B=zeros(size(x));
    C=zeros(size(x));
    for i=2:height-1
        for j=2:width-1
            B(i,j)=-x(i-1,j-1)-2*x(i-1,j)-x(i-1,j+1)+x(i+1,j-1)+2*x(i+1,j)+x(i+1,j+1);
            C(i,j)=-B(i-1,j-1)+B(i-1,j+1)-2*B(i,j-1)+2*B(i,j+1)-B(i+1,j-1)+B(i+1,j+1);
        end
    end
    C=uint8(C);

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    该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识,前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法,中期讲解图像处理的各种算法,包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等,后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助,如果有不足之处,还请海涵~

    这篇文章是图像处理的最后一篇文章,后面我们将进入新的章节。主要包括图像识别、目标检测、图像分类、基于深度学习的图像处理等,感谢您一如既往的支持。

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    • 开运算和闭运算
    • 图像顶帽运算和图像底帽运算
    • 骨架抽取
    • 形态学梯度
    • Top-hat变换

    万字长文整理,希望对您有所帮助。同时,该部分知识均为作者查阅资料撰写总结,并且开设成了收费专栏,为小宝赚点奶粉钱,感谢您的抬爱。如果有问题随时私聊我,只望您能从这个系列中学到知识,一起加油。代码下载地址(如果喜欢记得star,一定喔):

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  • 预测算法——指数平滑

    万次阅读 多人点赞 2016-07-21 12:59:03
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空空如也

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平滑处理模式开不开