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  • 本文为博主原创文章,转载请标明链接。...目录 1 图像增强——图像平滑 ...3 中值滤波 4 高斯滤波 参考资料 1 图像增强——图像平滑 1.1 图像增强简介 图像增强是图像进行处理,使其比原始图像更适合于特定的应用,它...

    本文为博主原创文章,转载请标明链接。 https://blog.csdn.net/zaishuiyifangxym/article/details/89788020

    目录

    1 图像增强——图像平滑

    1.1 图像增强简介

    1.2 图像平滑

    2 均值滤波

    3 中值滤波

    4 高斯滤波

    参考资料

    1 图像增强——图像平滑
    1.1 图像增强简介
    图像增强是对图像进行处理,使其比原始图像更适合于特定的应用,它需要与实际应用相结合。对于图像的某些特征如边缘、轮廓、对比度等,图像增强是进行强调或锐化,以便于显示、观察或进一步分析与处理。图像增强主要是一个主观过程,而图像复原大部分是一个客观过程。图像增强的方法是因应用不同而不同的,研究内容包括:

    1.2 图像平滑
    图像平滑是一种区域增强的算法,平滑算法有邻域平均法、中指滤波、边界保持类滤波等。在图像产生、传输和复制过程中,常常会因为多方面原因而被噪声干扰或出现数据丢失,降低了图像的质量(某一像素,如果它与周围像素点相比有明显的不同,则该点被噪声所感染)。这就需要对图像进行一定的增强处理以减小这些缺陷带来的影响。

    图像平滑 有均值滤波、方框滤波、中值滤波和高斯滤波等。下面将介绍常用的均值滤波、中值滤波和高斯滤波。

    为了实验方便,首先给图像加一点噪声。

    代码如下所示:

    -- coding:utf-8 --

    import cv2
    import numpy as np

    读取图片

    img = cv2.imread(“zxp.jpg”, cv2.IMREAD_UNCHANGED)
    img_noise=img

    cv2.imshow(“src”, img)

    rows, cols, chn = img_noise.shape

    加噪声

    for i in range(5000):
    x = np.random.randint(0, rows)
    y = np.random.randint(0, cols)
    img_noise[x, y, :] = 255

    cv2.imshow(“noise”, img_noise)

    等待显示

    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

    #保存含噪声图像
    cv2.imwrite(“zxp_noise.jpg”, img_noise)

    运行结果如下图所示:

    2 均值滤波
    均值滤波是指任意一点的像素值,都是周围 个像素值的均值。例如下图中,红色点的像素值是其周围蓝色背景区域像素值之和除25,25=55 是蓝色区域的大小。

    均值滤波详细的计算方法如下图所示:

    其中55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,如下图所示:

    提取 1/25 可以将核转换为如下形式:

    Python调用OpenCV实现 均值滤波 的函数如下:

    result = cv2.blur(原始图像,核大小)
    其中,核大小是以(宽度,高度)表示的元组形式。常见的形式包括:核大小(3,3)和(5,5)。

    (1) 核大小为 33

    代码如下所示:

    encoding:utf-8

    import cv2
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt

    读取图片

    img = cv2.imread(‘zxp_noise.jpg’)
    source = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    https://blog.csdn.net/zxc131405/article/details/95739836
    https://blog.csdn.net/zxc131405/article/details/95739686
    https://blog.csdn.net/zxc131405/article/details/95739648

    均值滤波

    result = cv2.blur(source, (3, 3)) #可以更改核的大小

    显示图形

    titles = [‘Source Image’, ‘Blur Image (3, 3)’]
    images = [source, result]
    for i in range(2):
    plt.subplot(1, 2, i + 1), plt.imshow(images[i], ‘gray’)
    plt.title(titles[i])
    plt.xticks([]), plt.yticks([])
    plt.show()

    运行结果如下图所示:

    (2) 核大小为 55

    代码如下所示:

    encoding:utf-8

    import cv2
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt

    读取图片

    img = cv2.imread(‘zxp_noise.jpg’)
    source = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

    均值滤波

    result = cv2.blur(source, (5, 5)) #可以更改核的大小

    显示图形

    titles = [‘Source Image’, ‘Blur Image (5, 5)’]
    images = [source, result]
    for i in range(2):
    plt.subplot(1, 2, i + 1), plt.imshow(images[i], ‘gray’)
    plt.title(titles[i])
    plt.xticks([]), plt.yticks([])
    plt.show()

    运行结果如下图所示:

    (2) 核大小为 1010

    代码如下所示:

    encoding:utf-8

    import cv2
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt

    读取图片

    img = cv2.imread(‘zxp_noise.jpg’)
    source = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

    均值滤波

    result = cv2.blur(source, (10, 10)) #可以更改核的大小

    显示图形

    titles = [‘Source Image’, ‘Blur Image (10, 10)’]
    images = [source, result]
    for i in range(2):
    plt.subplot(1, 2, i + 1), plt.imshow(images[i], ‘gray’)
    plt.title(titles[i])
    plt.xticks([]), plt.yticks([])
    plt.show()

    运行结果如下图所示:

    注:

    1)随着核大小逐渐变大,会让图像变得更加模糊;

    2)如果设置为核大小为(1,1),则结果就是原始图像。

    3 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,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。计算过程如下图所示:

    http://www.dianyuan.com/people/793898
    http://www.dianyuan.com/people/793899
    http://www.dianyuan.com/people/793900
    http://www.dianyuan.com/people/793901
    http://www.dianyuan.com/people/793902
    http://www.dianyuan.com/people/793903
    http://www.dianyuan.com/people/793904
    http://www.dianyuan.com/people/793905
    http://www.dianyuan.com/people/793906
    http://www.dianyuan.com/people/793907
    http://www.dianyuan.com/people/793908
    http://www.dianyuan.com/people/793909
    http://www.dianyuan.com/people/793910
    http://www.dianyuan.com/people/793911
    http://www.dianyuan.com/people/793912
    http://www.dianyuan.com/people/793913
    http://www.dianyuan.com/people/793914
    http://www.dianyuan.com/people/793915
    http://www.dianyuan.com/people/793916
    http://www.dianyuan.com/people/793917
    http://www.dianyuan.com/people/793918

    Python调用OpenCV实现 中值滤波 的函数如下:

    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,参数:

    src 表示源图像;

    ksize 表示核大小。核必须是大于1的奇数,如3、5、7等。

    (1)核大小为 33

    代码如下所示:

    encoding:utf-8

    import cv2
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt

    读取图片

    img = cv2.imread(‘zxp_noise.jpg’)

    中值滤波

    result = cv2.medianBlur(img, 3)#可以更改核的大小

    显示图像

    cv2.imshow(“source img”, img)
    cv2.imshow(“medianBlur”, result)

    等待显示

    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

    运行结果如下图所示:

    (2)核大小为 55

    代码如下所示:

    encoding:utf-8

    import cv2
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt

    读取图片

    img = cv2.imread(‘zxp_noise.jpg’)

    中值滤波

    result = cv2.medianBlur(img, 5) #可以更改核的大小

    显示图像

    cv2.imshow(“source img”, img)
    cv2.imshow(“medianBlur”, result)

    等待显示

    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

    运行结果如下图所示:

    (3)核大小为 77

    代码如下所示:

    encoding:utf-8

    import cv2
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt

    读取图片

    img = cv2.imread(‘zxp_noise.jpg’)

    中值滤波

    result = cv2.medianBlur(img, 7) #可以更改核的大小

    显示图像

    cv2.imshow(“source img”, img)
    cv2.imshow(“medianBlur”, result)

    等待显示

    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

    运行结果如下图所示:

    注:

    1)随着核大小逐渐变大,会让图像变得更加模糊;

    2)核必须是大于1的奇数,如3、5、7等;

    3)在代码 dst = cv2.medianBlur(src, ksize) 中 填写核大小时,只需填写一个数即可,如3、5、7等,对比均值滤波函数用法。

    4 高斯滤波
    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 33 和 55 邻域的高斯模板。

    (1)核大小为 33

    (1)核大小为 55

    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。

    Python中OpenCV主要调用 GaussianBlur() 函数,如下:

    dst = cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX)

    其中,参数:

    src 表示原始图像;

    ksize 表示核大小;

    sigmaX 表示X方向方差。

    注:核大小(N, N)必须是奇数,X方向方差主要控制权重。

    1)核大小为 33

    2)核大小为 55

    (1)核大小为 33

    代码如下所示:

    encoding:utf-8

    import cv2
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt

    读取图片

    img = cv2.imread(‘zxp_noise.jpg’)
    source = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

    高斯滤波

    result = cv2.GaussianBlur(source, (3, 3), 0) #可以更改核大小

    显示图形

    titles = [‘Source Image’, ‘GaussianBlur Image (3, 3)’]
    images = [source, result]
    for i in range(2):
    plt.subplot(1, 2, i + 1), plt.imshow(images[i], ‘gray’)
    plt.title(titles[i])
    plt.xticks([]), plt.yticks([])
    plt.show()

    运行结果如下图所示:

    (2)核大小为 55

    代码如下所示:

    encoding:utf-8

    import cv2
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt

    读取图片

    img = cv2.imread(‘zxp_noise.jpg’)
    source = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

    高斯滤波

    result = cv2.GaussianBlur(source, (5, 5), 0) #可以更改核大小

    显示图形

    titles = [‘Source Image’, ‘GaussianBlur Image (5, 5)’]
    images = [source, result]
    for i in range(2):
    plt.subplot(1, 2, i + 1), plt.imshow(images[i], ‘gray’)
    plt.title(titles[i])
    plt.xticks([]), plt.yticks([])
    plt.show()

    运行结果如下图所示:

    注:

    1)随着核大小逐渐变大,会让图像变得更加模糊;

    2)核大小(N, N)必须是大于1的奇数,如3、5、7等

    作者:在水一方xym
    来源:CSDN
    原文:https://blog.csdn.net/zaishuiyifangxym/article/details/89788020
    版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!

    展开全文
  • 本篇博客讲述图像进行均值滤波,中值滤波,高斯滤波,高斯边缘检测 滤波的意义在于:刚获得的图像有很多噪音。这主要由于平时的工作和环境引起的,图像增强是减弱噪音,增强对比度。想得到比较干净清晰的图像并...

    本篇博客讲述对图像进行均值滤波,中值滤波,高斯滤波,高斯边缘检测

    滤波的意义在于:刚获得的图像有很多噪音。这主要由于平时的工作和环境引起的,图像增强是减弱噪音,增强对比度。想得到比较干净清晰的图像并不是容易的事情。为这个目标而为处理图像所涉及的操作是设计一个适合、匹配的滤波器和恰当的阈值。
    (1) 均值滤波器:最简单均值滤波器是局部均值运算,即每一个像素只用其局部邻域内所有值的平均值来置换.
    (2) 高斯平滑滤波器是一类根据高斯函数的形状来选择权值的线性滤波器。 高斯平滑滤波器对去除服从正态分布的噪声是很有效的。
    非线性滤波器:
    (1) 中值滤波器:均值滤波和高斯滤波运算主要问题是有可能模糊图像中尖锐不连续的部分。
    中值滤波器的基本思想使用像素点邻域灰度值的中值来代替该像素点的灰度值,它可以去除脉冲噪声、椒盐噪声同时保留图像边缘细节。
    中值滤波不依赖于邻域内与典型值差别很大的值,处理过程不进行加权运算。
    中值滤波在一定条件下可以克服线性滤波器所造成的图像细节模糊,而对滤除脉冲干扰很有效。

    代码展示:

    import cv2
    import numpy as np
    # 读取图像
    img = cv2.imread('../img/test14.bmp')
    print(img.shape)
    
    #对图像进行均值滤波
    img_mean = cv2.blur(img, (5, 5))
    cv2.putText(img_mean,"img_mean",(50,50),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,1.5,(255,0,0),4)
    
    #对图像进行中值滤波
    img_median = cv2.medianBlur(img, 5)
    cv2.putText(img_median,"img_median",(50,50),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,1.5,(255,0,0),4)
    
    #对图像进行高斯滤波
    img_Guassian = cv2.GaussianBlur(img,(5,5),0)
    cv2.putText(img_Guassian,"img_Guassian",(50,50),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,1.5,(255,0,0),4)
    
    #对图像进行高斯边缘检测  下面的三行是我自己乱写的,我实际上用的是拉普拉斯算子
    laplacian = cv2.Laplacian(img_Guassian, cv2.CV_16S, ksize=5)
    dst = cv2.convertScaleAbs(laplacian)
    cv2.putText(dst,"img_bilater",(50,50),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,1.5,(255,0,0),4)
    
    
    #图像显示
    cv2.imshow("img_bilater",dst)
    cv2.imshow("gussianEdgeDetection",gas)
    cv2.imshow("img",img)
    cv2.imshow("img_mean",img_mean)
    cv2.imshow("img_median",img_median)
    cv2.imshow("img_Guassian",img_Guassian)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
    
    
    

    查看某些资料,高斯滤波被某些大佬这样写,仅借鉴!!

    gau_matrix = np.asarray([[-2/28,-5/28,-2/28],[-5/28,28/28,-5/28],[-2/28,-5/28,-2/28]])
    img1 = np.zeros(img.shape)
    hight,width,v = img.shape
    for i in range(1,hight-1):
        for j in range(1,width-1):
            img1[i-1,j-1] = np.sum(img[i-1:i+2,j-1:j+2]*gau_matrix)
    gas = img1.astype(np.uint8)
    cv2.putText(gas,"gussianEdgeDetection",(50,50),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,1.5,(255,0,0),4)
    
    

    运行效果图:
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 中值滤波的性能一般,因为算法执行过程中,要使用中值其它像素进行替换。而且对于高斯噪声的处理不理想,不过可以通过追加针对区域像素最大值与最小值的忽略,来计算中值。 二、高斯滤波 原

    中值滤波属于非线性滤波的一种,高斯滤波属于线性滤波的一种。在Opencv中有高斯滤波的函数,但是中值滤波需要通过排序实现。

    一、中值滤波

    原理:中值滤波使用一个围绕当前像素的矩形,查找区域内像素的中值,并用该中值替换矩形区域内的其它像素点。
    应用场合:中值滤波对于散射噪声的处理比较理想,因为散射噪声通常与周围像素值的差异非常大。但中值滤波的性能一般,因为算法执行过程中,要使用中值对其它像素进行替换。而且对于高斯噪声的处理不理想,不过可以通过追加针对区域像素最大值与最小值的忽略,来计算中值。

    二、高斯滤波

    原理:是针对图像中的每一个点与高斯内核进行卷积计算,并将计算结果相加,输出到目标图像中。
    应用场合:高斯滤波是图像处理,计算机视觉里面最常见的操作。高斯滤波的通用性与性能都比较好,并且由于是线性滤波,对于卷积计算过程,可以通过对Kernel的降维,使算法的时间复杂度由n^2降为n∗2。

    展开全文
  • 自编中值滤波

    2021-01-08 21:42:29
    自编一个中值滤波函数mymedfilt2(A, [m,n]),实现Matlab中的medfilt2函数的功能(边缘采用...自选的灰度图像加上椒盐噪声,用自编的函数对进行中值滤波。 主程序: // An highlighted block var foo = 'bar'; ...

    自编一个中值滤波函数mymedfilt2(A, [m,n]),实现Matlab中的medfilt2函数的功能(边缘采用复制的方式);对自选的灰度图像加上椒盐噪声,用自编的函数对其进行中值滤波。

    主程序:

    // An highlighted block
    clear;clc;
    img=imread('rice.png');
    n=3;m=4;
    str='sample';
    %str='zeros';
    [img1,img2,img3]=mymedfilt2(img,n,m,str);
    subplot(221), imshow(img), title('原图')
    subplot(222), imshow(img1), title('加入椒盐噪声后')
    subplot(223), imshow(img2), title([num2str(n),'X',num2str(m),'自定中值滤波'])
    subplot(224), imshow(img3), title([num2str(n),'X',num2str(m),'原有中值滤波'])

    mymedfilt2类:

    // An highlighted block
    function [J,x2,x3] = mymedfilt2(img, n, m, str)
    % clear;clc;
    % str='sample';
    % img=imread('rice.png');
    % n=3;m=3;
    % if(strcmp(str,'sample')==strcmp(str,'zeros'))
    %     return
    % end
    J=imnoise(img, 'salt & pepper',0.04);
    tend_img=img;
    [h,w]=size(img);
    if(mod(n,2)~=mod(m,2))           %若模板行与列分别为偶数和奇数
        if (strcmp(str,'sample'))           
     for i=1:round((n/2))-1                      %复制填充 
        tend_img=[img(1:h);tend_img];
        end
    for i=1:n/2                             
        tend_img=[tend_img;img(end,:)];
    end
    [h,w]=size(tend_img);
    for i=1:round((m/2))-1                        
        tend_img=[tend_img(1:h,1),tend_img];
    end
    for j=1:m/2                         
        tend_img=[tend_img,tend_img(:,end)];
    end
     else                                
            for i=1:(n/2)-1                     %零填充   
                tend_img=[zeros(1,h);tend_img];
            end
                    for i=1:n/2                       
                tend_img=[tend_img;zeros(1,h)];
            end
            [h,w]=size(tend_img);
             for i=1:(m/2)-1                        
                tend_img=[zeros(h,1),tend_img];
            end
                     for j=1:m/2                         
                tend_img=[tend_img,zeros(h,1)]; 
             end
        end
      
    elseif (strcmp(str,'sample'))          %奇数 复制填充
    for i=1:n/2                         
        tend_img=[img(1,:);tend_img;img(end,:)];
    end
    for j=1:m/2                         
        tend_img=[tend_img(:,1),tend_img,tend_img(:,end)];
    end
    elseif(strcmp(str,'zeros'))                 %奇数 零填充
            for i=1:n/2                        
                tend_img=[zeros(1,h);tend_img;zeros(1,h)];
            end
            [r,h]=size(tend_img);
             for j=1:m/2                        
                tend_img=[zeros(r,1),tend_img,zeros(r,1)]; 
             end
    end
    [h,w]=size(tend_img);
    x1=double(tend_img);
    for i=1:h-n+1
        for j=1:w-m+1
            c=x1(i:i+(n-1),j:j+(m-1));  %取模板覆盖图像
            c=c(:);                     %转变为列
            mid=median(c);              %取中值
            x2(i,j)=round(mid);         %四舍五入
        end
    end
    x2=uint8(x2);
    x3=medfilt2(img,[n,m]);             %原中值滤波函数
    end
    %img(1:end+3,end+1:end+3)=0;
    % clc
    %  for I=248:256
    %  A=[tend_img(2:4,I:I+2)]
    %  mid=round(median(A(:)))
    %  end

    效果图:

    原图:
    在这里插入图片描述
    加入噪声后:
    在这里插入图片描述
    自定义中值滤波:
    在这里插入图片描述
    自带中值滤波:
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 利用LMD将待分析信号分解为不同尺度的乘积函数(Product Function,简称PF),按PF的阶次设定中值滤波窗口长度PF分别进行中值滤波,用滤波后PF重构获的脉冲噪声抑制后信号。这一方法在抑制脉冲噪声干扰的同时,可...
  • 中值滤波(matlab)

    万次阅读 多人点赞 2019-02-16 16:42:00
    中值滤波 中值滤波:是一种非线性数字滤波器技术, 用于降噪。 理解:去一个模板,可为...可先图像进行填充,填充函数: B = padarray(A,padsize,padval,direction) 注释: 功能:填充图像或填充数组。 A:输入图...
  • 目录 实现图像的均值滤波、中值滤波、高斯滤波一、均值滤波二、中值滤波三、高斯...blur()的作用是:输入的图像src进行均值滤波后用dst输出。 代码如下: import cv2 import matplotlib.pyplot as plt img ...
  • 首先中值滤波算法进行了改进:噪声检测过程融入像素点灰度值、几何距离等因素,实现噪声点从图像像素点中的逐步分离;采用加权滤波的方法滤除噪声。其次改进非局部均值滤波算法的先验信息获取方法进行了改进:...
  • python调用高斯滤波函数或者中值对大数据集进行滤波
  • 图像滤波大多数用于图像的模糊处理和减小噪声(个人理解)。常见的滤波有:均值滤波,中值滤波,... 一副图像上的某个点进行中值滤波处理,先将掩模内欲求的像素及其邻域的像素值排序,确定出中值,然后将这个中值赋
  • 中值滤波

    千次阅读 2015-06-02 10:23:20
    摘 要:数字图像中,噪声主要来源于图像的获取和/或...除此之外还编写了一个3*3的中值滤波函数经过椒盐噪声污染的图像进行滤波。 function R=saltandpepper(ima,pa,pb) %功能:给图像添加椒盐噪声 %输入参数
  • 程序目的:有噪声的图片进行中值滤波去噪 输入:一张没有噪声的图像,进行加噪,得到一张有噪声的图像 输出:去除有噪声的图像 可直接调用中值滤波函数medfilt2,中值滤波去椒盐噪声效果更好 a=imread('E:\...
  • 滤波作用图像滤波,即在尽量保留图像细节特征的条件下目标图像的噪声(包括高斯噪声、椒盐、噪声、...中值滤波中值滤波法是一种非线性平滑技术。它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,...
  • 可以进行改进,主要避开景物边缘的平滑处理。加权均值滤波方法是,对待处理的当前像素,选择一个模板,该模板为其邻近的若干个像素组成,用模板的均值来替代原像素的值的方法。所谓加权平均,使用这一术语是指...
  • Matlab中值滤波去噪

    千次阅读 2018-05-10 22:42:44
    以灰度图像eight.tif为例,向原始图像中加入椒盐噪声,再噪声图像调用中值滤波函数midfilt进行去噪。 I=imread('eight.tif'); J=imnoise(I,'salt & pepper'); after=midfilt(J,3); subplot(1,3,1); ...
  • 1.1 中值滤波 中值滤波的原理很简单,就是用像素点邻域灰度值的中值来代替该像素点的灰度...opencv中对应的函数为medianBlur(), 下面分别利用高斯滤波和中值滤波对衣服有椒盐噪声的图片进行滤波。 1.2 源代码及滤波效
  • 首先整个图像统计,得到均值m,和标准差δ,并进行阈值的分解,阈值分解函数Ti()为: 从图1中,噪灰度图像首先在(m-kδ)和(m+kδ),两个阈值上分解为2个二值图像。k为参数,适当选择k可以使这2个二值图像...
  • 提出了一种针对图像脉冲噪声进行检测,并...采用中值滤波方法,检测到的噪声点进行滤除。与其他算法相比,提出的算法噪声的判断更加准确,滤除噪声的方式更加合理,适用的图像范围更加广泛,具有更好的滤波性能。
  • lena图像加入椒盐噪声,强度为30%,分别采用均值滤波,中值滤波进行处理。并讨论不同尺寸的模板结果影响 二、函数分析: 1、imnoise() 定义:给图像增加噪声 形式:J = imnoise(I,'gaussian') J = ...
  • 用imoise()函数给一幅数字图像加入’salt & pepper’和’Gaussian’噪声2)用3x3,5x5邻域平均平滑图像进行处理3)用3x3,5x5中值滤波对图像进行处理,
  • 中值滤波中值滤波是比较常用的一种图像平滑处理方法。其基本思路是通过滤波器遍历图像,取滤波器区域像素值中值为新的像素值。表示为数学表达式如下:其中,f(x,y)和g(x,y)分别是原图像和处理后图像,(x,y),(s,t)均...
  • 根据滤波器的不同可分为均值滤波,高斯滤波,中值滤波, 双边滤波。 均值滤波 使用卷机框(核函数)覆盖的区域矩阵和,代替中心,或者指定位置 边界容易模糊 API: cv.blur(src, ksize, anchor, borderType) 参数: ...
  • CUDA均值滤波和中值滤波编程

    千次阅读 2017-08-18 13:18:34
    主机端调用函数:分配线程、分配内存还可以设备端执行进行计时; 设备端滤波执行函数:是图像进行滤波的执行函数,是整个CUDA程序的核心,也叫kernel。主机端调用函数://主机端调用函数 extern "C" void ...
  • 函数 1.cv2.blur(img, (3, 3)) 进行均值滤波 参数说明:img表示输入的图片, (3, 3) 表示进行均值滤波的...参数说明当normalize=True时,与均值滤波结果相同, normalize=False,表示加和后的结果不进行平均操...
  • 系统主程序首先端口进行设置,先假设端口A为模拟电压的输入端口,将RA0端口进行设置后再开中断,进入程序的循环,每采样3次就调用排序程序处理一次,然后将中值存储到OUT中。主程序的流程如图1所示。  图1 主...
  • Atitit 图像处理 平滑 ...各种线性滤波器图像进行平滑处理,相关OpenCV函数如下:   归一化块滤波器 (Normalized Box Filter) §  最简单的滤波器, 输出像素值是核窗口内像素值的 均值 ( 所有像素加权系数
  • Atitit 图像处理平滑也称模糊,归一化块滤波、高斯...各种线性滤波器图像进行平滑处理,相关OpenCV函数如下: 归一化块滤波器 (Normalized Box Filter) § 最简单的滤波器, 输出像素值是核窗口内像素值的均值...
  • 本教程教您怎样使用各种线性滤波器图像进行平滑处理,相关OpenCV函数如下: blurGaussianBlurmedianBlurbilateralFilter 原理 Note   以下原理来源于Richard Szeliski 的著作 Computer Vision: ...

空空如也

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对函数进行中值滤波