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  • 1、十大经典软件滤波算法 【数字信号处理】十大经典软件...模拟滤波器主要是通过电感(L)、电容(C)、电阻(R)和运放(OPA)等元器件搭建传递函数为H(s)或者近似为H(s)的硬件电路来实现,比如RC滤波电路和有源滤波器等。...

    1、十大经典软件滤波算法

    【数字信号处理】十大经典软件滤波算法

    2、matlab设计滤波器

    经典滤波器的滤波思路是从频率域上将噪声滤掉,关键是设计相应的滤波器传递函数H(s)、H(z),分别对应着模拟滤波器和数字滤波器的实现。模拟滤波器主要是通过电感(L)、电容(C)、电阻(R)和运放(OPA)等元器件搭建传递函数为H(s)或者近似为H(s)的硬件电路来实现,比如RC滤波电路和有源滤波器等。数字滤波器(DF)从实现的结构上或者是单位脉冲响h(n)上可以分为无限长脉冲响应(IIR)和有限长脉冲响应(FIR)滤波器。两者在结构上的区别是:IIR有反馈回路,即当前输出y(n)中包含以前输出y(n-k)(k>0);FIR则没有反馈回路,当前输出y(n)中只包含输入x(n)和以前的输入x(n-k)(k>0)。正是有了反馈回路,导致了IIR单位脉冲响应h(n)的无限长。
    经典滤波器设计

    3、数字滤波C语言实现;

    数字滤波算法汇总与C语言实现

    4、七种滤波方法的matlab实现和测试

    七种滤波方法的matlab实现和测试

    5、MATLAB滤波器工具

    MATLAB滤波器工具

    6、matlab中sptool工具箱使用及介绍

    matlab中sptool工具箱使用及介绍

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  • 在工业过程控制系统中,由于被控对象的环境比较恶劣,干扰源比较多,仪器、仪表采集的信息常会受到干扰,所以在模拟系统中,为了消除...下面给出几种常用数字滤波方法的C语言函数,这些函数有一定的通用性,用Turbo C ...

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    在工业过程控制系统中,由于被控对象的环境比较恶劣,干扰源比较多,仪器、仪表采集的信息常会受到干扰,所以在模拟系统中,为了消除干扰,常采用RC滤波电路,而在由工业控制计算机组成的自动检测系统中,为了提高采样的可靠性,减少虚假信息的影响,常常采用数字滤波的方法。

    数字滤波的方法有很多种,可以根据不同的测量参数进行选择。下面给出几种常用的数字滤波方法的C语言函数,这些函数有一定的通用性,用Turbo C 2.0编制而成,在研华PC-610/386机上均编译通过,适用于PC机及其兼容机。

    1.程序判数滤波采样信号

    如因常受到随机干扰传感器不稳定而引起严重失真时,可以采用此方法。

    方法是:根据生产经验确定两交采样允许的最大偏差△×,若先后两次采样的信号相减数值大于△×,表明输入的是干扰信号,应该去掉;用上次采样值作为本次采样值,若小于、等于△×表明没有受到干扰,本次采样值效。该方法适用于慢变化的物理参数的采样,如温度、物理位置等测量系统。

    程序判断滤波的C程序函数如下:

    float program_detect_filter(float old_new_value[], float X)

    {

    float sample_value;

    if (fabs(old_new_value[1]_old_new_value[0])>X)

    sample_value=old_new_value[0];

    else

    sample_value=old_new_value[1];

    retrun(sample_value);

    }

    函数调用需一个一维的两个元素的数组(old_new_value[2],用于存放上次采样值(old_new_value[0],)和本次采样值(old_new_value[1],),函数中sample_value表示有效采样值,X表示根据根据经验确定的两次采样允许的最大偏差△×。

    2、中值滤波

    中值滤汉是对某一参数连续输入N次(一般N取奇数),从中选择一个中间值作为本次采样值,若变量变化比较缓慢,采用此方法效果比较好,但对快速变化过程的参数,如流量、自然伽玛等,则不宜采用。

    中值滤波的C程序函数如下:

    float middle_filter(float middle_value [] , intcount)

    {

    float sample_value, data;

    int i, j;

    for (i=1; i for(j=count-1; j>=i,--j){

    if(middle_value[j-1]=middle_value[j]{

    data=middle_value[j-1];

    middle_value[j-1]=middle_value[j]

    middle_value[j]=data;

    }

    }

    sample_value=middle_value(count-1)/2];

    return(sample_value);

    }

    函数假设对某一参数连续采样3次,若多次采样,可 对该函数稍作修改即可。3次采样值存储在数组mddle_value[3],其中Sample-value表示有效采样值,count表示连续采样次。

    3、滑动算术平均值滤波

    滑动算术平均值滤波是设一循环队列,依顺序存放N次采样数据,每次数据采集时,先将放在队列中第一个最早采集的数据丢掉,再把新数据放入队尾,然后求包括新数据在内的N个数据的算术平均值,便得到该次采样的有效数据。该方法主要用于对压力、流量等周期脉动的采样值进行平滑加工处理。

    滑动算术平均值滤波C程序函数如下:

    float middle_filter(float middle_value [] , intcount)

    float move_average_filtaer(float data_buf[], int count)

    {

    float sample_vaue,data=0;

    int i;

    for (i=0;i data+=data_buf;

    sample_value=data/count;

    return(sample_value;

    }

    函数假设顺序存放5次采样数据的数据缓冲区data_buf[5],对于多于5次的滑动算术平均值滤波,只需对该函数稍作修改即可,其中sample_value表示本次采样的有效数据,count表示数据有样次数。

    4.滑动加权平均值滤波

    滑动加权平均滤波是设一个数据缓冲区依顺序存放N次采样数据,每采进一个新数据,就将最先采集的数据丢掉,而后求包括新数据在内的N个数据的加权平均值,便得到该次采样的有效数据。该方法对脉冲性干扰的平滑作用尚不理想,不适用于脉冲性干扰比较严重的场合。

    滑动加权平均值滤波的C程序函数如下:

    floa move_times_filter(float data _buf [])

    {

    float sample_value;

    float filter_k[3]={0.3,0.2,0.15》;

    sample_value=filter_k[0]*data_buf[2]+filter_k[1]*(data_buf[1]

    +data_buf[3])+filter_k[2]*(data_buf[0]+data_buf[4;

    return(sample_value);

    }

    函数假设依次存放5次采样数据的数据缓冲区data_buf[5],对于多于5次的滑动加权平均滤波,只需对该函数稍作修改即可,其中数据组filter_k[3]表示加权系数,这三个系数的关系为filter_k[0]+2*filter_k[1]+2*filter_k[2]=1,本次采样的有效数据用sample_value表示。

    5、防脉冲干扰平均值滤波

    防脉冲干扰平均值滤波是连续进行N次采样,去掉其中最大值和最小值,然后求剩下的N-2个数据的平均值,作为本次采样的有效值。该方法适用于变量跳变比较严重的场合。这种滤波也应用边采样边计算的方法。

    float max_min_chioce(float x_buffer[],int number

    {

    int max_value, min_value;

    float sample_value=0.0;

    int i;

    max_value, =x_buffer[o];

    min_value=x_buffer[0];

    for(i=1;i){

    if(x_buffer>max_value)max_value=x_buffer;

    if(x_buffer }

    for(i=0; i sample_value=(sample_value_max_value_min_value)/(number-2);

    return(sample_value);

    }

    函数假设存放连续进行5次采样的数据缓冲区data_buf[5],对于多于5次的防脉冲干扰平均值滤波,只需对该函数稍作修改即可,其中Sample_value表示本次采样的有效数据,number表示连续进行的采样次数。

    6、低通数字滤波

    低通滤波也称一阶滞后滤波,方法是第N次采样后滤波结果输出值是(1-a)乘第N次采样值加a乘上次滤波结果输出值。可见a<>float low_filter(float low_buf[])

    {

    float sample_value;

    float X=0.01;

    sample_value=(1_X)*low_buf[1]+X*low buf[0];

    retrun(sample_value);

    }

    函数假设求第2次采样后滤波结果输出值sampe_valeu,数组low_buf[2]表示存放上次滤波结果输出值(low_buf[0])和本次采样值(low_buf[1]),X表示a。

    为方便以上几种滤波函数的理解,下面给出调用以上函数的程序例。

    #include

    #include

    #include

    main()

    {

    folat old_new_buf[2]={1.2,2.6};

    float middle_value[3]={20,12,18};

    float data_average_buf[5]={10,20,20,10,10};

    float data_times_buf[5]={1.4,1.5,1.3,1.2,1.0};

    float data_max_min_buf[5]={1.2,80,1.4,0.2,1.3};

    foat low_buf[2]={1.2,2.0};

    float xx;

    xx=program_detect_filter(old_new_buf,1.0};

    printf('The program detect filter value is:%f\n',xx);

    xx=middle_filter (middle_value, 3);

    printf('The middle filter value is:%f\n:,xx);

    xx=move_avergae_filter(data_avergae_buf,5);

    printf('the mover average filter value is:%f\n',xx);

    xx=move_times_filter(data_time_fud);

    printf('The move times filter value is:%f\n',xx);

    xx=max_min_choice(data_max_min_buf,5);

    printf('The max-min filter value is:%f\n',xx);

    xx=low_filter(low_buf);

    printf('The low filter value is:%f\n',xx);

    }

    运行执行程序,屏幕显示:

    The program detect filter value is: 1.200000

    The middle filter value is:18.000000

    The move average filter value is:14.000000

    The move times filter value is:1.310000

    The max_min filter value is:1.366666

    The low filter value is:1.992000

    数字滤波器与模拟滤波器的区别主要在于一个是采用软件(程序)的数值计算(数字滤波器),另外一个是采用硬件电路获得(模拟滤波器)。

    数字滤波器的原理有多种,取平均值是其中的一种。取平均值就是滤除任何有具有频率的变化分量的信号。数字滤波器还可根据不同原理编制专门的程序,对采集的信号进行特殊的计算来滤除特定频率的信号。

    模拟滤波器的原理主要是利用电容器对高频信号的低阻抗、对低频信号的高阻抗和电感对对低频信号的低阻抗、对高频信号的高阻抗的特性,滤除特定频率的信号。

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  • highspeedlogic算法仿真---数字滤波技术

    千次阅读 2020-08-29 16:22:23
    数字滤波器是输入数字序列变为输出数字序列的数字信号处理器,是语音与图形处理,模式...数字滤波是数字信号处理理论的一部分。数字信号处理主要是研究用数字或符号的序列来表示信号波形,并用数字的方式去处理这些序列

    数字滤波器是输入数字序列变为输出数字序列的数字信号处理器,是语音与图形处理,模式识别和谱分析等应用中的一种基本的处理部件。如上文所说,数字处理具有灵活性强,精度高,处理成本低以及对环境没有特殊要求等特点,它不仅能完成模拟处理的大部分功能,满足滤波器对幅度和相位特性的严格要求,而且还能避免模拟滤波器所无法克服的电压漂移,温度漂移和噪声等问题,模拟处理由于成本可靠性等原因而无法实现的功能。

    数字滤波是数字信号处理理论的一部分。数字信号处理主要是研究用数字或符号的序列来表示信号波形,并用数字的方式去处理这些序列,把它们改变成在某种意义上更为有希望的形式,以便估计信号的特征参量,或削弱信号中多余分量和增强信号中的有用分量。具体来说,凡是用数字方式对信号进行滤波、变换、调制、解调、均衡、增强、压缩、估计、识别、产生等加工处理,都可以纳入数字信号处理领域[2]。

    13  FPGA芯片

    本设计采用Altera公司的FLEX10K系列的器件对IIR滤波器进行设计,具体采用EPF10K10LC84芯片,同时Altera提供的EPC1和EPC2是供器件配置用的EPROM(简称配置EPROM)它们是通过串行数据流来配置FLEX10K器件的。配置数据也可以从系统RAM或者通过Altera的BitBlaster下载电缆下载进来。FLEX10K器件配置好后,通过复位可以进行在线重新配置,装入新的数据[4]。

    功能介绍,FLEX10K系列主要由嵌入式阵列块、逻辑阵列块、FastTrack和I/O单元四部分组成。采用PLCC的封装。其结构方框图如1.2所示。

    1. 嵌入阵列

        嵌入式阵列块是由一系列的EAB构成的,当要实现有关存储器功能时,每个EAB提供2048位用来构造RAM、ROM、FIFO、和双端RAM等功能。当EAB原来实现乘法器、委控制器和状态机以及DSP等复杂逻辑时,每个EAB贡献100到600个门。它既可以单独使用又可以组合使用。

    1. 逻辑阵列

        列是由一系列的逻辑阵列块(LAB)构成的。每个LAB包括8个LE和一些连接线,每个LE含有一个4输入查找表(LUT)、一个编程触发器、进位链、和级联链,LE的结构能有效的实现各种逻辑。

     

                     图1.2 FLEX10K器件的结构方框图

    1. 快速通道(Fast Track)

    FLEX10K器件内部信号的互联和器件引脚之间的信号互联是由快速通道(Fast Track)连线提供的,它时贯穿器件长、宽快速联系通道。

    1. I/O单元

    FLEX10K器件的I/O引脚是由一些IO单元(IOE)驱动的。IOE位于快速通道的行与列的末端,每个IOE有一个双向I/O缓冲器和一个既可以做输入寄存器又可以做输出寄存器的触发器。当IOE作为专业时钟引脚时,这些寄存器提供特殊的功能。

    FPGA(现场可编程门阵列)是可编程逻辑器件,它们是在PLA,GAL等逻辑器件的基础上发展起来的。同以往的PAL,GAL比较,FPGA的规模比较大,它可以替代几十甚至几千块通用IC芯片。这样的FPGA实际上是子系统部件。这种部件受到世界范围内电子工程设计人员的广泛关注和普遍欢迎[12]。

    随着VLSI(Very Large Scale IC,超大规模集成电路)工艺的不断提高,单一芯片内部可以容纳上百万个晶体管,FPGA芯片的规模也越来越大,其单片逻辑门数已经达到上百万门,它所能实现的功能也越来越强,同时也可以实现系统集成。FPGA芯片在出厂之前都做过百分之百的测试,不需要技术人员承担投片风险和费用,设计人员只需在自己的实验室里就可以通过相关的软硬件环境来完成芯片的最终功能设计。所以FPGA的资金投入少,节省了许多潜在的花费[8]。用户可以反复的编程、擦除。使用或者在外围电路不动的情况下用不同软件就可以实现不同的功能。所以,用FPGA使试验、制作样片,能以最快的速度占领市场。

    综合上诉内容,数字滤波器灵活性强,精度高,本课题将讨论符合设计要求的IIR数字滤波器的实现结构,以及合适的设计方法和算法,充分利用FPGA的大规模,高速度和可编程的优点,让FPGA工作在它最高时钟频率,发挥它的最大效能[13]。

    1.4  VHDL简介

    1.4.1简介

    VHDL是VHSIC(Very High Speed Integrated Circuit)Descriptions Language

    的缩写,既超高速集成电路的硬件描述语言。VHDL能够描述硬件电路的结构、行为与功能。虽然其硬件的相关语法与形式类似与一般语言,但是涉及许多与硬件相关的语法构造。VHDL设计的层次性,既自上而下的设计方法,适合大型设计工程的分工合作。VHDL的最大特点是描述能力极强,可覆盖逻辑设计的诸多领域和层次,并支持众多的硬件模型。VHDL的特点包括如下几个方面。

    1. 可以分层次设计。
    2. 每个设计单元,既有定义好的接口(以便连接其他元件时使用)又有明确的行为规范(原来仿真)
    3. 用算法或者实际硬件结构来定义一个元件操作的行为规范。
    4. 并发性:以硬件描述语言所描述的实际系统,其许多操作时并发执行的。
    5. 逻辑操作和设计的时序行为都能够仿真。

    因此VHDL作为一种文件和模块语言,允许明确的指定和仿真数字逻辑系统的行为。

    1.4.2  设计流程

        在使用VHDL设计之前,有必要先了解整体VHDL的设计过程。在VHDL的基本设计过程中,有几个步骤通常叫做设计流程。这些步骤适合于任何一个硬件描述语言的基本设计过程,用框图表示于图1.3中。

     

    图1.3  VHDL设计流程

    整体设计流程分为“前期”工程和“后期”工程两步。所谓“前期”步骤开始于提出基本方法和建立在框图层次上的模块。大型的逻辑设计通常是分层次的。VHDL有好用的框架来定义模块及其接口,还有随后填加的实体细节,和它们的内部结构体细节。

    第二步是真正为模块编写VHDL程序,包括接口,内部细节。使用专业的VHDL文本编辑器使这一步工作更容易些。这样的编辑器有自动高亮、VHDL关键字、自动缩进等,对常用的程序结构内部模块的语法进行检查,单击进入编译等功能。

    如果数字系统的设计者写出一些程序就想编译,这样做当然没错。VHDL编译器为了检查语法错误并检查与其它相关模块的相容性,它也创建内部信息,这是后来设计进程中的仿真所需要的。没必要把所有的程序编完了才进行编译,尤其是工程较大时,一次编译一个模块可以避免增生语法错误,名称不一致问题,等等。

    第三步是仿真/验证。在没有安装具体电路的情况下,VHDL仿真器对设计进行仿真,并观察其输出波形。除了能观察到输出波形外,仿真/验证更重要的作用是分析电路是否能按期望的那样工作,在大的工程中,大量的努力都花在这一步中,在这一阶段发现设计错误具有很高的价值,如果错误发现得迟了,可能“后期”步骤都要返工。

    在VHDL的函数声明里,我们在研究电路和逻辑操作时不考虑延时,即认为门的延时参数是零。而在仿真的延时验证中,我们研究包括估计延迟时间的电路的操作,并检验上升时间,保持时间,和其它延时是否满足要求。由于延时可能会过于依赖综合和适配的结果,前期工作的延时检验是有限的。我们可以做一些初步的延时检验获得适合总体设计的方法,但是延时检验的细节必须到最后才能得到。

    仿真/验证之后,进行“后期”阶段的工作,“后期”阶段分为三个步骤:逻辑综合、装配与布局/布线、延时分析。

    在逻辑综合阶段,综合器所要做的工作是检查VHDL程序的语法是否正确,再根据厂商提供的器件库,将VHDL源程序转换成各种器件的组合。并依据设计者所给出的命令,在各器件之间做适当的布线。可见合成时的几个要点有:VHDL源程序、厂商提供的库以及用户所执行的命令,我们称之为约束条件,如面积、速度、功耗、可测性;支持工艺库,如TTL库,CMOS库等。最后一步是进行延时分析,延时分析主要是将做完布局/布线的结果再做一次验证,如验证前级输出信号到本级信号的建立时间及保持时间是否足够,延时限制条件是否满足等。如果时序上有错误就要寻找问题的根源,返回设计中的某个步骤改写设计,这些都是要做延时分析时才能知道[9]。

     

    4.2 IIR 数字滤波器的 VHDL 实现

        IIR滤波器的实现是由以下几个模块组成的,时钟模块,寄存器模块,乘法器模块,加法器模块,各模块程序见以下的描述。

    4.2.1  寄存器模块

    在滤波器的运算中关键是滤波器的输出的反馈寄存和乘累加器两个模块,因此要使得滤波器的反馈能够精确,寄存器是一个数据一个数据的延迟的,共需要寄存器6个,输入为8位数据输出也是8位数据,寄存的输入为乘累加器的反馈,下面

    是滤波器中寄存器模块的源程序:

    library IEEE;

    use IEEE.STD_LOGIC_1164.ALL;

    use IEEE.STD_LOGIC_ARITH.ALL;

    use IEEE.STD_LOGIC_UNSIGNED.ALL;

     

    entity ram is

        Port (clk:in std_logic;

              reset:in std_logic;

              xout:out std_logic_vector(7 downto 0);

              xin:in std_logic_vector(7 downto 0)

              );

    end ram;

     

    architecture Behavioral of ram is          

    begin

    process(clk)

    begin

     

    if reset='1' then

           xout<="00000000";

         else   

       if (clk'event and clk='1') then

                    xout<=xin;

        end if;

    end if;

    end process;

    end Behavioral;

    在初始状态下令输出信号在reset的高电平的控制下为0,当时钟上升沿来临时,进行信号输入,并开始信号的寄存,寄存过程仅仅需要一点点的时钟。仿真波形如下:

     

    4.2.2  乘累加器模块

    由上面滤波器转移函数(4.3),(4.4)式可以看出,一个二阶节的实现需要五次乘法运算、四次加法运算(采用二进制补码将减法运算变为加法运算)。两个二阶节共需要十次乘法运算。虽然现在已有上千万门的FPGA产品可供选用,但是一般应用时全部采用硬件阵列乘法器毕竟不太合适,而如果采用串行乘法器进行分时复用,其工作速度也不太理想。

    所以本次的设计中采用一个折中的方法实现,即乘加单元(mac)的乘法器采用阵列乘法器,而不使用串行乘法器,以提高运算速度。需要注意的是,MAX+PLUS II的LPM库中乘法运算为无符号数的阵列乘法,所以使用时需要先将两个补码乘数转换为无符号数相乘后,再将乘积转换为补码乘积输出。每个二阶节完成一次运算共需要6个时钟周期,而且需采用各自独立的mac实现两级流水线结构,即每个数据经过两个二阶节输出只需要6个时钟周期[5]。

    第一级乘累加器的源程序如下:

      package n_bit_int is

      subtype bits8 is integer range -2**7 to 2**7-1;

    end n_bit_int;

     

    library  work;

    use work.n_bit_int.all;

     

    library IEEE;

    use IEEE.STD_LOGIC_1164.ALL;

    use IEEE.STD_LOGIC_ARITH.ALL;

    entity mac is

        Port (clk:in std_logic;

              x0:in bits8;

              x1:in bits8;

              x2:in bits8;

              y0:in bits8;

              y1:in bits8;

              y2:out bits8

                       );

    end mac;

    architecture flex of mac is  

    begin

    process

    begin

    wait until clk='1';

         y2<=(113*x2-107*x1+113*x0+1618*y1-662*y0)/1024;    

    end process;

    end flex;

    第二级乘累加器的源程序为:

    package n_bit_int is

      subtype bits8 is integer range -2**7 to 2**7-1;

    end n_bit_int;

    library  work;

    use work.n_bit_int.all;

    library IEEE;

    use IEEE.STD_LOGIC_1164.ALL;

    use IEEE.STD_LOGIC_ARITH.ALL;

    entity mac2 is

        Port (clk:in std_logic;

              y0:in bits8;

              y1:in bits8;

              y2:in bits8;

              q0:in bits8;

              q1:in bits8;

              q2:out bits8

                       );

    end mac2;

    architecture flex of mac2 is  

    begin

    process

    begin

    wait until clk='1';

         q2<=(252*y2-436*y1+252*y0+1818*q1-913*q0)/1024;

         end process;

    end flex;

    乘累加器在时钟的上升沿计算,并经过一小段时间输出数据,累加器累加的结果需输入寄存器再输出,两个乘累加器只是输入信号和两级滤波器的系数不同,其余都相同,这样设计的好处是想改变滤波器的性能时,只需将滤波器的系数改变即可,比较方便[6]。

    4.2.3  IIR总体模块的实现

    由上面所描述的几个模块,可得出IIR滤波器的总体实现框图,利用几个模块模型,直接可以编译出IIR滤波器的VHDL实现,即将上述几个模块连接在一起即可。如下图所示,IIR滤波器由六个寄存器,两个乘累加器组成。

    第一级的乘累加器输出为第二级乘累加器的一个输入,其余输入为第一级输出经过寄存器后的输出,或为反馈回来的信号,输入时钟和复位信号相同,dout1为一级乘累加器的输出,dout2为二级乘累加器的输出,也为总的输出,具体的框图如图4.3所示。

    4.3系统性能测试

    系统性能的测试采用单极性方波周期信号作为输入信号。信号的频率为1MHz,在采样频率为2MHz时,每个周期采样20个点,其二次谐波的数字频输入到MAX153的信号电压幅度为2.5V,则经过A/D转换后的输出为00H~FFH。由于低通滤波器的阻带截止频率选在200KHz,衰减32dB由信号理论分析可知,周期方波信号没有二次谐波,所以对三次谐波的衰减经过IIR滤波器后输出有直流分量的基波正弦信号。

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  • 滤波处理分为两大类:线性滤波和非线性滤波。OpenCV里有这些滤波的函数,使用起来非常方便,现在简单介绍其使用方法。 线性滤波: ...下面对滤波方法进行一一介绍: 方框滤波(box Filter) 方框滤波...

    滤波处理分为两大类:线性滤波和非线性滤波。OpenCV里有这些滤波的函数,使用起来非常方便,现在简单介绍其使用方法。

    线性滤波:

    1.方框滤波:模糊图像

    2.均值滤波:模糊图像

    3.高斯滤波:信号的平滑处理,去除符合正太分布的噪声

    非线性滤波

    1.中值滤波:去除椒盐噪声

    2.双边滤波:保边去噪

    下面对滤波方法进行一一介绍:

    方框滤波(box Filter)

          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

    CV_EXPORTS_W void boxFilter( InputArray src, OutputArray dst, int ddepth,
                                 Size ksize, Point anchor=Point(-1,-1),
                                 bool normalize=true,
                                 int borderType=BORDER_DEFAULT );
    

    参数解释:

    • 第一个参数,InputArray类型的src,输入图像,即源图像,填Mat类的对象即可。该函数对通道是独立处理的,且可以处理任意通道数的图片,但需要注意,待处理的图片深度应该为CV_8U, CV_16U, CV_16S, CV_32F 以及 CV_64F之一。
    • 第二个参数,OutputArray类型的dst,即目标图像,需要和源图片有一样的尺寸和类型。
    • 第三个参数,int类型的ddepth,输出图像的深度,-1代表使用原图深度,即src.depth()。
    • 第四个参数,Size类型(对Size类型稍后有讲解)的ksize,内核的大小。一般这样写Size( w,h )来表示内核的大小( 其中,w 为像素宽度, h为像素高度)。Size(3,3)就表示3x3的核大小,Size(5,5)就表示5x5的核大小
    • 第五个参数,Point类型的anchor,表示锚点(即被平滑的那个点),注意他有默认值Point(-1,-1)。如果这个点坐标是负值的话,就表示取核的中心为锚点,所以默认值Point(-1,-1)表示这个锚点在核的中心。
    • 第六个参数,bool类型的normalize,默认值为true,一个标识符,表示内核是否被其区域归一化(normalized)了。
    • 第七个参数,int类型的borderType,用于推断图像外部像素的某种边界模式。有默认值BORDER_DEFAULT,我们一般不去管它

    boxFilter()函数方框滤波所用的核为:

                 

          其中f表示原图,h表示核,g表示目标图,当normalize=true的时候,方框滤波就变成了我们熟悉的均值滤波。也就是说,均值滤波是方框滤波归一化(normalized)后的特殊情况。其中,归一化就是把要处理的量都缩放到一个范围内,比如(0,1),以便统一处理和直观量化。

        而非归一化(Unnormalized)的方框滤波用于计算每个像素邻域内的积分特性,比如密集光流算法(dense optical flow algorithms)中用到的图像倒数的协方差矩阵(covariance matrices of image derivatives)

    如果我们要在可变的窗口中计算像素总和,可以使用integral()函数。

    2、均值滤波——blur函数

         均值滤波是最简单的一种滤波操作,输出图像的每一个像素是核窗口内输入图像对应像素的像素的平均值( 所有像素加权系数相等),其实说白了它就是归一化后的方框滤波。blur函数内部中其实就是调用了一下boxFilter。

         均值滤波是典型的线性滤波算法,主要方法为邻域平均法,即用一片图像区域的各个像素的均值来代替原图像中的各个像素值。一般需要在图像上对目标像素给出一个模板(内核),该模板包括了其周围的临近像素(比如以目标像素为中心的周围8(3x3-1)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。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) ,其中m为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。

    均值滤波的缺陷:

         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。特别是椒盐噪声

    blur函数文档中,给出的其核是这样的:
                                           

    CV_EXPORTS_W void blur( InputArray src, OutputArray dst,
                            Size ksize, Point anchor=Point(-1,-1),
                            int borderType=BORDER_DEFAULT );

    参数说明:

    第一个参数,InputArray类型的src,输入图像,即源图像,填Mat类的对象即可。该函数对通道是独立处理的,且可以处理任意通道数的图片,但需要注意,待处理的图片深度应该为CV_8U, CV_16U, CV_16S, CV_32F 以及 CV_64F之一。

    第二个参数,OutputArray类型的dst,即目标图像,需要和源图片有一样的尺寸和类型。比如可以用Mat::Clone,以源图片为模板,来初始化得到如假包换的目标图。

    第三个参数,Size类型(对Size类型稍后有讲解)的ksize,内核的大小。一般这样写Size( w,h )来表示内核的大小( 其中,w 为像素宽度, h为像素高度)。Size(3,3)就表示3x3的核大小,Size(5,5)就表示5x5的核大小

    第四个参数,Point类型的anchor,表示锚点(即被平滑的那个点),注意他有默认值Point(-1,-1)。如果这个点坐标是负值的话,就表示取核的中心为锚点,所以默认值Point(-1,-1)表示这个锚点在核的中心。

    第五个参数,int类型的borderType,用于推断图像外部像素的某种边界模式。有默认值BORDER_DEFAULT,我们一般不去管它。

    3、高斯滤波——GaussianBlur函数

            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。高斯滤波最有用的滤波操作,虽然效率往往不是最高的。需要注意的是opencv中的GaussianBlur()是高斯低通滤波器,用来模糊减噪,所以叫高斯模糊。

           高斯模糊技术生成的图像,其视觉效果就像是经过一个半透明屏幕在观察图像,这与镜头焦外成像效果散景以及普通照明阴影中的效果都明显不同。高斯平滑也用于计算机视觉算法中的预先处理阶段,以增强图像在不同比例大小下的图像效果(参见尺度空间表示以及尺度空间实现)。从数学的角度来看,图像的高斯模糊过程就是图像与正态分布做卷积。由于正态分布又叫作高斯分布,所以这项技术就叫作高斯模糊。

        图像与圆形方框模糊做卷积将会生成更加精确的焦外成像效果。由于高斯函数的傅立叶变换是另外一个高斯函数,所以高斯模糊对于图像来说就是一个低通滤波操作。高斯滤波器是一类根据高斯函数的形状来选择权值的线性平滑滤波器。高斯平滑滤波器对于抑制服从正态分布的噪声非常有效。对于图像处理来说,常用二维零均值离散高斯函数作平滑滤波器。

    一维零均值高斯函数和二维高斯函数为:   
                                  

         其中,高斯分布参数Sigma决定了高斯函数的宽度。sigma的取值决定了高斯函数窗口的大小。在实际中经常看到sigma取值0.8或者1。正常情况下我们由高斯函数计算得到的模板是浮点型数,即double,但是有些情况我们为了加快计算需要将模板处理成整数,对于常见的3x3或者5x5其整数模板如下:

                       

    整数模板用的比较多,常见的3x3或者5x5的整数模板如下。更多高斯滤波的讲解可以参考下面这篇博客http://blog.csdn.net/yansmile1/article/details/46275791

    from:https://blog.csdn.net/kuweicai/article/details/74276824

          GaussianBlur函数的作用是用高斯滤波器来模糊一张图片,对输入的图像src进行高斯滤波后用dst输出。它将源图像和指定的高斯核函数做卷积运算,并且支持就地过滤(In-placefiltering)。

    CV_EXPORTS_W void GaussianBlur( InputArray src,
                                                   OutputArray dst, Size ksize,
                                                   double sigmaX, double sigmaY=0,
                                                   int borderType=BORDER_DEFAULT );

    第一个参数,InputArray类型的src,输入图像,即源图像,填Mat类的对象即可。它可以是单独的任意通道数的图片,但需要注意,图片深度应该为CV_8U,CV_16U, CV_16S, CV_32F 以及 CV_64F之一。
    第二个参数,OutputArray类型的dst,即目标图像,需要和源图片有一样的尺寸和类型。比如可以用Mat::Clone,以源图片为模板,来初始化得到如假包换的目标图。
    第三个参数,Size类型的ksize高斯内核的大小。其中ksize.width和ksize.height可以不同,但他们都必须为正数和奇数。或者,它们可以是零的,它们都是由sigma计算而来。
    第四个参数,double类型的sigmaX,表示高斯核函数在X方向的的标准偏差。
    第五个参数,double类型的sigmaY,表示高斯核函数在Y方向的的标准偏差。若sigmaY为零,就将它设为sigmaX,如果sigmaX和sigmaY都是0,那么就由ksize.width和ksize.height计算出来。
    为了结果的正确性着想,最好是把第三个参数Size,第四个参数sigmaX和第五个参数sigmaY全部指定到。
    第六个参数,int类型的borderType,用于推断图像外部像素的某种边界模式。有默认值BORDER_DEFAULT

     非线性滤波

        之前我们所考虑的滤波器都是线性的,即两个信号之和的响应和他们各自响应之和相等。换句话说,每个像素的输出值是一些输入像素的加权和,线性滤波器易于构造,并且易于从频率响应角度来进行分析。其实在很多情况下,使用邻域像素的非线性滤波也许会得到更好的效果。比如在噪声是散粒噪声而不是高斯噪声,即图像偶尔会出现很大的值的时候。在这种情况下,用高斯滤波器对图像进行模糊的话,噪声像素是不会被去除的,它们只是转换为更为柔和但仍然可见的散粒。

    中值滤波——medianBlur()

            中值滤波(Median filter)是一种典型的非线性滤波技术,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,该方法在去除脉冲噪声、椒盐噪声的同时又能保留图像边缘细节,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,其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,对于斑点噪声(speckle noise)和椒盐噪声(salt-and-pepper noise)来说尤其有用,因为它不依赖于邻域内那些与典型值差别很大的值。中值滤波器在处理连续图像窗函数时与线性滤波器的工作方式类似,但滤波过程却不再是加权运算。

            中值滤波在一定的条件下可以克服常见线性滤波器如最小均方滤波、方框滤波器、均值滤波等带来的图像细节模糊,而且对滤除脉冲干扰及图像扫描噪声非常有效,也常用于保护边缘信息, 保存边缘的特性使它在不希望出现边缘模糊的场合也很有用,是非常经典的平滑噪声处理方法。

    CV_EXPORTS_W void medianBlur( InputArray src, OutputArray dst, int ksize );

    第一个参数,InputArray类型的src,函数的输入参数,填1、3或者4通道的Mat类型的图像;当ksize为3或者5的时候,图像深度需为CV_8U,CV_16U,或CV_32F其中之一,而对于较大孔径尺寸的图片,它只能是CV_8U。

    第二个参数,OutputArray类型的dst,即目标图像,函数的输出参数,需要和源图片有一样的尺寸和类型。我们可以用Mat::Clone,以源图片为模板,来初始化得到如假包换的目标图。

    第三个参数,int类型的ksize,孔径的线性尺寸(aperture linear size),注意这个参数必须是大于1的奇数,比如:3,5,7,9 

    顾名思义,中值滤波选择每个像素的邻域像素中的中值作为输出,或者说中值滤波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。

    例如,取3 x 3的函数窗,计算以点[i,j]为中心的函数窗像素中值步骤如下:

    (1) 按强度值大小排列像素点.

    (2) 选择排序像素集的中间值作为点[i,j]的新值.

    这一过程如图下图所示:

                                         

    一般采用奇数点的邻域来计算中值,但如果像素点数为偶数时,中值就取排序像素中间两点的平均值

    中值滤波与均值滤波器比较

    中值滤波器的优势:

         在均值滤波器中,由于噪声成分被放入平均计算中,所以输出受到了噪声的影响,但在中值滤波器中,由于噪声成分很难选上,所以几乎不会影响到输出。因此同样用3x3区域进行处理,中值滤波消除的噪声能力更胜一筹。中值滤波无论是在消除噪声还是保存边缘方面都是一个不错的方法。 

    中值滤波器的劣势: 中值滤波花费的时间是均值滤波的5倍以上。

    双边滤波——bilateralFilter()

             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。

           双边滤波方法,主要是针对Gauss 滤波中将Gauss 权系数直接与图像信息作卷积运算进行图像滤波的原理,将滤波权系数优化成Gauss 函数和图像亮度信息的乘积,优化后的权系数再与图像信息作卷积运算,这样就能在滤波的同时考虑到图像信息中的图像边缘信息,使图像在正常Gauss 滤波后很模糊的边缘信息得以保持清晰,并且图像边缘更加平滑。此方法对于彩色和灰度图像的滤波均适用,具有很强的实用性。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。

          在双边滤波器中,输出像素的值依赖于邻域像素值的加权值组合:
                                   

          公式右边就是中心像素点邻域内像素亮度值的加权平均。加权系数w(i,j,k,l)等于空间邻近度因子d和亮度相似度因子r的乘积。前者随着像素点与中心点之间欧几里德距离的增加而减小,后者随着两像素亮度值之差的增大而减小。在图像变化平缓的区域,邻域内像素亮度值相差不大,双边滤波转化为高斯低通滤波器;在图像变化剧烈的区域,滤波器利用边缘点附近亮度值相近的像素点的亮度值平均代替原亮度值。因此,双边滤波器既平滑滤波了图像,又保持了图像的边缘。双边滤波器受3个参数的控制:滤波器半宽N、参数δs和δr。N越大,平滑作用越强;δs和δr分别控制着空间邻近度因子Ws和亮度像似度因子Wr的衰减程度。

    其中d表示如下:

                                             

    空间邻近度因子滤波对应图示:

                                                                       

    亮度相似度因子r表示为:

                               

    亮度相似度因子:

                                                                        

    两者相乘后,就会产生依赖于数据的双边滤波权重函数:

              

    函数原型:

    CV_EXPORTS_W void bilateralFilter( InputArray src, OutputArray dst, int d,
                                       double sigmaColor, double sigmaSpace,
                                       int borderType=BORDER_DEFAULT );
    CV_EXPORTS_W void adaptiveBilateralFilter( InputArray src, OutputArray dst, Size ksize,
                                               double sigmaSpace, double maxSigmaColor = 20.0, 
                                               Point anchor=Point(-1, -1),
                                               int borderType=BORDER_DEFAULT );

    InputArray src: 输入图像,可以是Mat类型,图像必须是8位或浮点型单通道、三通道的图像。 
    OutputArray dst: 输出图像,和原图像有相同的尺寸和类型。 
    int d: 表示在过滤过程中每个像素邻域的直径范围。如果这个值是非正数,则函数会从第五个参数sigmaSpace计算该值。 
    double sigmaColor: 颜色空间过滤器的sigma值,这个参数的值月大,表明该像素邻域内有月宽广的颜色会被混合到一起,产生较大的半相等颜色区域。 
    double sigmaSpace: 坐标空间中滤波器的sigma值,如果该值较大,则意味着颜色相近的较远的像素将相互影响,从而使更大的区域中足够相似的颜色获取相同的颜色。当d>0时,d指定了邻域大小且与sigmaSpace五官,否则d正比于sigmaSpace. 

    int borderType=BORDER_DEFAULT: 用于推断图像外部像素的某种边界模式,有默认值BORDER_DEFAULT.

    ksize为滤波内核的大小;

    sigmaSpace为距离权值公式中的方差;

    maxSigmaColor为相似度权值公式中的方差的最大值,自适应双边滤波的相似度方差的结果太大,超过了该值,则以该值为准;

    anchor为内核锚点,默认中心点;

    borderType表示用什么方式来处理加宽后的图像四周边界。
    from:https://blog.csdn.net/zhaocj/article/details/39554747

         这里还需要说明的是自适应双边滤波adaptiveBilateralFilter要比双边滤波bilareralFilter运行时间更长,而且从源码来看,明显感觉到两个函数不是一个人写的。更重要的是adaptiveBilateralFilter有bug,当滤波内核尺寸取得更大一些的话,比如Size(10,10),会出现“The application has requested the Runtime toterminate in an unusual way,……”的错误对话框

    实例:

    #include<iostream>
    #include<opencv2\opencv.hpp>
    #include<opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
    using namespace std;
    using namespace cv;
    int main(){
    	Mat src, dst, dst1, dst2, dst3,dst31;
    	Mat img = imread("111.jpg", 1);
    	img.copyTo(src);//深拷贝
    	double sigma1 = 10.0;
    	double sigma2 = 20.0;
    	boxFilter(src, dst, -1, Size(5, 5));
    	blur(src, dst1, Size(5, 5));
    	GaussianBlur(src, dst2, Size(9, 9), sigma1, sigma2);//高斯滤波
    	medianBlur(src, dst3, 7);//第三个参数表示孔径的线性尺寸,它的值必须是大于1的奇数
    	bilateralFilter(src, dst31, 25, 25 * 2, 25 / 2);
    	imshow("src", src);
    	imshow("方框", dst);
    	imshow("均值", dst1);
    	imshow("高斯", dst2);
    	imshow("中值", dst3);
    	imshow("双边", dst31);

    结果:

     

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    一、实验名称 ...2.对图像进行不同模板的均值滤波、高斯加权滤波、中值滤波,对比结果并分析不同滤波方式的优劣 四、实验仪器与设备 Win10 64位电脑 MATLAB2017a 五、实验原理 高斯噪声    &...
  • 数据滤波处理

    千次阅读 2017-07-08 15:28:44
    转载:以下内容转自论文,出处太多,不详。 在工业过程控制系统中,由于被控对象的环境比较恶劣,干扰源比较多,仪器、... 数字滤波方法有很多种,可以根据不同的测量参数进行选择。 1、程序判数滤波采样的信号,如因常受
  • 数字图像处理-图像滤波(1)-均值滤波

    千次阅读 2020-11-17 11:31:43
    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...滤波有很多类型,包括线性滤波和非线性滤波,今天主要介绍线性滤波中的均值滤波。 均值滤波(Mean filter) 先看一组滤波

空空如也

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常用的数字滤波方法主要包括