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  • 为何要进行数据平滑处理
    2021-03-09 07:46:36

    平滑处理,可使分类器的学习更加准确,我们会首先把label给。这一步很容易会被忽略,导致模型的结果总是达不到一定标准。

    使用最有逼格的 log1p, 也就是 log(x+1),避免了复值的问题。

    PS:复值函数指一个自变量对应多个因变量

    如果把数据平滑化了,那么最后算结果时,要记得把预测到的平滑数据给变回去。

    log1p() 平滑后,就需要 expm1() ;

    同理,log()就需要exp(), ... etc.

    这是,我从kaggle比赛代码中看到的。

    平滑前后的数据,是这样的。类似,将数据缩放到指定区间。

    log(price + 1) price

    Id

    1 12.247699 208500

    2 12.109016 181500

    3 12.317171 223500

    4 11.849405 140000

    5 12.429220 250000

    6 11.870607 143000

    7 12.634606 307000

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  • 图像平滑处理

    千次阅读 2019-09-03 23:21:11
    平滑处理的用处很多,最常见的是用来减少图像上的噪点或者市镇。在涉及到降低图像分辨率时,平滑处理是非常好用的方法。 2. 图像滤波与滤波器 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...

    1. 平滑处理

    平滑处理也成模糊处理,是一种简单且使用频率很高的图像处理方法。平滑处理的用处有很多,最常见的是用来减少图像上的噪点或者市镇。在涉及到降低图像分辨率时,平滑处理是非常好用的方法。

    2. 图像滤波与滤波器

    • 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
    • .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。
    • 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。
    • 滤波的目的 1、消除图像中混入的噪声。2、为图像识别抽取出图像特征。

    3. 滤波分类

    滤波可分为低通滤波和高通滤波:以高斯滤波为例,高斯滤波是指用高斯函数作为滤波函数的滤波操作,至于是不是模糊,要看是高斯低通还是高斯高通,低通就是模糊,高通就是锐化

    就是图像中像素灰度值变化快的就是高频部分,变化慢的就是低频部分,按我的理解高频注重细节,低频不要细节使图像模糊

    线性滤波:方框滤波,均值滤波和高斯滤波
    非线性滤波:中值滤波和双边滤波
    线性滤波器:线性滤波器经常用于提出输入信号中不想要的频率或者从许多频率中选择一个想要的频率,常用线性滤波器:

    • 低通滤波器:允许低频率通过;
    • 高通滤波器:允许高频率通过;
    • 带通滤波器:允许一定范围频率通过;
    • 带阻滤波器:阻止一定范围的频率通过并且允许其他频率通过
    • 全通滤波器:允许所有频率通过,只改变相位关系
      线性滤波处理的输出像素值
      在这里插入图片描述
      g ( i , j ) = ∑ k , I f ( i + k , j + I ) h ( k , I ) g(i,j)=\sum_{k,I}f(i+k,j+I)h(k,I) g(i,j)=k,If(i+k,j+I)h(k,I)
      h ( x , y ) h(x,y) h(x,y)我们称之为核,是滤波器的加权系数,即滤波器的滤波系数
      上面的式子可以写作:
      g = f ⨂ h g = f\bigotimes h g=fh
      ⨂ \bigotimes 是卷积操作

    生成有噪音的图片

    # -*- coding:utf-8 -*-
    import cv2
    import numpy as np
    
    # 读取图片
    img = cv2.imread("timg.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED)
    
    # 加噪声
    for i in range(50000):
        x = np.random.randint(0, img.shape[0])
        y = np.random.randint(0, img.shape[1])
        img[x, y, :] = 255
    
    cv2.imshow("noise", img)
    cv2.imwrite("noise_image.jpg",img)
    
    # 等待显示
    key = cv2.waitKey(0)
    if key == 27:
        cv2.destroyAllWindows()
    
    

    原图片:

    在这里插入图片描述

    效果图:在这里插入图片描述![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20190904090622527.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5MDY4ODcy,size_16,color_FFFFFF,t_70

    3.1 方框滤波–BoxBlur函数

    方框滤波(box Filter)被封装在一个名为boxblur的函数中,即boxblur函数的作用是使用方框滤波器(box filter)来模糊一张图片,从src输入,从dst输出。

    方框滤波所用的核

    在这里插入图片描述
    其中
    在这里插入图片描述
    result = cv2.boxFilter(原始图像, 目标图像深度, 核大小, normalize属性)

    # -*- coding:utf-8 -*-
    import cv2
    import numpy as np
    
    # 读取图片
    img = cv2.imread("noise_image.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED)
    
    # 加噪声
    img = cv2.boxFilter(img, -1, (5,5), normalize=1)
    
    # 等待显示
    cv2.imshow("boxfilter", img)
    cv2.imwrite("boxfilter.jpg", img)
    key = cv2.waitKey(0)
    if key == 27:
        cv2.destroyAllWindows()
    
    
    

    代码中使用5*5的核,normalize=1表示进行归一化处理,此时与均值滤波相同

    方框滤波效果图:
    在这里插入图片描述

    3.2 均值滤波

    均值滤波是指任意一点的像素值,都是周围NM个像素值的均值。例如下图中,红色点的像素值为蓝色背景区域像素值之和除25。
    在这里插入图片描述其中红色区域的像素值均值滤波处理过程为: ((197+25+106+156+159)+ (149+40+107+5+71)+ (163+198+226+223+156)+ (222+37+68+193+157)+ (42+72+250+41+75)) / 25
    其中5
    5的矩阵称为核,针对原始图像内的像素点,采用核进行处理,得到结果图像。
    在这里插入图片描述 1 / 25 1/25 1/25提取出来
    在这里插入图片描述result = cv2.blur(原始图像,核大小)

    # -*- coding:utf-8 -*-
    import cv2
    import numpy as np
    
    # 读取图片
    img = cv2.imread("noise_image.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED)
    
    # 加噪声
    img = cv2.blur(img,(5, 5))
    
    # 等待显示
    cv2.imshow("boxfilter", img)
    cv2.imwrite("boxfilter.jpg", img)
    key = cv2.waitKey(0)
    if key == 27:
        cv2.destroyAllWindows()
    
    
    

    效果图和方框滤波一样,不粘贴了,卷积核越大,则生成的图像越模糊

    3.3 高斯滤波

    高斯滤波分为两个步骤,首先建立高斯模板,然后利用高斯模板进行卷积。
    高斯模板制作:
    假定中心点的坐标是(0,0),那么取距离它最近的8个点坐标,为了计算,需要设定σ的值。假定σ=1.5,则模糊半径为1的高斯模板就算如下
    在这里插入图片描述
    这个时候我们我们还要确保这九个点加起来为1(这个是高斯模板的特性),这9个点的权重总和等于0.4787147,因此上面9个值还要分别除以0.4787147,得到最终的高斯模板。
    在这里插入图片描述
    高斯滤波计算:
    有了高斯模板,那么高斯滤波的计算便顺风顺水了。
    举个栗子:
    假设现有9个像素点,灰度值(0-255)的高斯滤波计算如下:
    在这里插入图片描述
    为了克服简单局部平均法的弊端(图像模糊),目前已提出许多保持边缘、细节的局部平滑算法。它们的出发点都集中在如何选择邻域的大小、形状和方向、参数加平均及邻域各店的权重系数等。
    图像高斯平滑也是邻域平均的思想对图像进行平滑的一种方法,在图像高斯平滑中,对图像进行平均时,不同位置的像素被赋予了不同的权重。高斯平滑与简单平滑不同,它在对邻域内像素进行平均时,给予不同位置的像素不同的权值,下图的所示的 3 * 3 和 5 * 5 领域的高斯模板。
    在这里插入图片描述高斯滤波让临近的像素具有更高的重要度,对周围像素计算加权平均值,较近的像素具有较大的权重值。如下图所示,中心位置权重最高为0.4。
    在这里插入图片描述
    Python中OpenCV主要调用GaussianBlur函数,如下:
    dst = cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX)
    其中,src表示原始图像,ksize表示核大小,sigmaX表示X方向方差。注意,核大小(N, N)必须是奇数,X方向方差主要控制权重。

    # -*- coding:utf-8 -*-
    import cv2
    import numpy as np
    
    # 读取图片
    img = cv2.imread("noise_image.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED)
    
    # 加噪声
    img = cv2.GaussianBlur(img, (3,3), 0)
    
    # 等待显示
    cv2.imshow("gauss", img)
    cv2.imwrite("gauss.jpg", img)
    key = cv2.waitKey(0)
    if key == 27:
        cv2.destroyAllWindows()
    
    
    

    效果图:
    在这里插入图片描述

    3.4 中值滤波

    在使用邻域平均法去噪的同时也使得边界变得模糊。而中值滤波是非线性的图像处理方法,在去噪的同时可以兼顾到边界信息的保留。选一个含有奇数点的窗口W,将这个窗口在图像上扫描,把窗口中所含的像素点按灰度级的升或降序排列,取位于中间的灰度值来代替该点的灰度值。 例如选择滤波的窗口如下图,是一个一维的窗口,待处理像素的灰度取这个模板中灰度的中值,滤波过程如下:

    在这里插入图片描述如下图所示,将临近像素按照大小排列,取排序像素中位于中间位置的值作为中值滤波的像素值。
    在这里插入图片描述OpenCV主要调用medianBlur()函数实现中值滤波。图像平滑里中值滤波的效果最好。
    dst = cv2.medianBlur(src, ksize)
    其中,src表示源文件,ksize表示核大小。核必须是大于1的奇数,如3、5、7等。

    # -*- coding:utf-8 -*-
    import cv2
    import numpy as np
    
    # 读取图片
    img = cv2.imread("noise_image.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED)
    
    # 加噪声
    img = cv2.medianBlur(img, 3)
    
    # 等待显示
    cv2.imshow("mediablur", img)
    cv2.imwrite("mediablur.jpg", img)
    key = cv2.waitKey(0)
    if key == 27:
        cv2.destroyAllWindows()
    
    
    

    效果图: 和原图像很接近
    在这里插入图片描述

    3.5 双边滤波器

    双边滤波很有名,使用广泛,简单的说就是一种同时考虑了像素空间差异与强度差异的滤波器,因此具有保持图像边缘的特性。(按我的理解就是保证轮廓存在)原理不是很懂,直接看代码和效果图

    # -*- coding:utf-8 -*-
    import cv2
    import numpy as np
    
    # 读取图片
    img = cv2.imread("noise_image.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED)
    
    # 加噪声
    img =  cv2.bilateralFilter(src=img, d=0, sigmaColor=100, sigmaSpace=15)
    
    # 等待显示
    cv2.imshow("bilateralblur", img)
    cv2.imwrite("bilateralblur.jpg", img)
    key = cv2.waitKey(0)
    if key == 27:
        cv2.destroyAllWindows()
    
    

    在这里插入图片描述自带美颜效果

    展开全文
  • 此拉伸设备中所涉及的工艺规范仅涉及轴向拉伸方向,从外界温度,拉伸速度,应力状态三个方面入手,我们可以得到大家熟知的由外力F和试件轴向伸长量△L之间的拉伸曲线图
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    2020-03-29 04:17:46
    阈值与平滑处理.mp4阈值与平滑处理.mp4阈值与平滑处理.mp4阈值与平滑处理.mp4阈值与平滑处理.mp4阈值与平滑处理.mp4阈值与平滑处理.mp4阈值与平滑处理.mp4阈值与平滑处理.mp4阈值与平滑处理.mp4阈值与平滑处理.mp4...
  • 这里直接引用OpenCV 2.4+ C++ 平滑处理和OpenCV 2.4+ C++ 边缘梯度计算的相关内容: 平滑也称模糊, 是一项简单且使用频率很高的图像处理方法。 平滑处理时需要用到一个滤波器。 最常用的滤波器是线性 滤波器,线性...
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    2015-04-20 04:49:39
    Matlab数据平滑处理主要用于对于MATLAB所描述的函数进行平滑处理
  • 平滑也称模糊, 是一项简单且使用频率很高的图像处理方法,本文将详细介绍OpenCV 2.4+ C++ 平滑处理,需要了解更多的朋友可以详细参考下
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  • 基于matlab的代码,使用高斯平滑化方法处理图像,去噪声。
  • PLC常用的平滑处理算法库函数,可设定平滑时间,根据当前的PLC OB1扫描周期,平滑处理输入的REAL值,得出平滑后的输出值。
  • 基于Matlab的图像平滑处理,包含均值滤波处理方法、中值滤波处理方法
  • c#图形处理包含灰度值处理边缘检测处理平滑处理
  • 几种平滑处理方法

    千次阅读 2021-03-09 07:46:35
    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...“平滑处理”也称“模糊处理”(blurring),是一项简...

    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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  • 平滑处理

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    平滑处理,(smoothing)也称模糊处理(bluring)。作用就是减少图像上的噪声或者失真。

    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。

    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。

    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
     

    滤波目的:

    • 1、消除图像中混入的噪声。2、为图像识别抽取出图像特征。

    滤波要求

    • 1、不能损坏图像轮廓及边缘 。2、图像视觉效果应当更好

    方框滤波、平滑处理1线性滤波之——方框滤波

    均值滤波、平滑处理2线性滤波之——均值滤波

    高斯滤波、平滑处理3线性滤波之——高斯滤波

    中值滤波、平滑处理4非线性滤波之——中值滤波

    双边滤波、平滑处理5非线性滤波之——双边滤波

    导向滤波、平滑处理6——引导滤波/导向滤波(Guided Filter)
     

    展开全文
  • 图片平滑处理

    2014-10-24 10:46:53
    本程序对图片进行平滑处理,运行后程序后拖动指针条显示处理后的图片。如果遇到中断,是内存问题点击“继续”即可。
  • 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
  • 使用均值平滑模板对图像像素进行处理
  • 本代码主要是通过使用laplacian平滑处理方式,并结合自己构造的能量公式,实现迭代处理流场,实现流场平滑。
  • VC++图像平滑处理+程序源码,实现图象的平滑(去噪声),锐化功能,测试时请在C盘下放一个测试的Bmp图片,路径:C:\test.bmp,没有的话没法测试。如上图所示是水平平滑处理,可以对比下,不过感觉颜色失真了,...

空空如也

空空如也

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平滑处理有什么用