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  • 图像平滑处理-中值滤波

    万次阅读 多人点赞 2018-11-06 15:57:18
    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? 图像滤波:即在尽量保留图像细节特征的...

    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

    展开全文
  • 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 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...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

    19[111111111] \frac{1}{9}\begin{bmatrix} 1 &1 &1 \\ 1 &1 &1 \\ 1& 1 & 1 \end{bmatrix} (均值滤波)

    116[121242121] \frac{1}{16}\begin{bmatrix} 1 &2 &1 \\ 2 &4 &2 \\ 1& 2 & 1 \end{bmatrix} (高斯型滤波)

    18[111111101]() \frac{1}{8}\begin{bmatrix} 1 &1 &1 \\ 1&1 &1 \\ 1& 0 & 1 \end{bmatrix} (去黑白点噪声滤波)

    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。

    展开全文
  • 图象平滑的目的在于消除各种噪声,这些噪声可能是在图像采集、量化等过程中产生的,也可能是图像传送过程中产生的。其表现是图像信息被干扰噪音所污损。这类噪音的特点是离散性和随机性。
  • 图像平滑的目的 模糊:在提取较大目标前,去除太小细节,或将目标内...图像平滑处理的基本方法 领域平均法 领域加权平均法 选择式掩模法 中值滤波 领域平均法 模板在图像上移动,模板的中心对应目标...

     

    图像平滑的目的

    • 模糊:在提取较大目标前,去除太小细节,或将目标内的小间断连接起来。
    • 消除噪声:改善图像质量,降低干扰。

    平滑处滤波对图像的低频分量增强,同时削弱高频分量,用于消除图像中的随机噪声,起到平滑作用。

     

    图像平滑处理的基本方法

    • 领域平均法
    • 领域加权平均法
    • 选择式掩模法
    • 中值滤波

     

    领域平均法

    模板在图像上移动,模板的中心对应目标像素点,在模板范围内对目标像素点进行卷积运算(对应系数乘对应像素点),然后相加除上模板大小得到均值,这个均值就是目标像素点处理后的值。

     

     如图,对5行四列的图像进行3*3模板的邻域平均法处理:

     

     

    邻域平均法存在的问题

    抑制了高频成分,使用图像变得模糊,平滑效果不好,减少噪音的同时,损失了高频信息。
    注意:模板不宜过大,因为模板越大对速度有直接影响,且模板大小越大变换后图像越模糊,特别是在边缘和细节处

    优点:算法简答,计算速度快。
    缺点:造成图像一定程度上的模糊。

     

    3*3模板邻域平均法示例:

    Use_ROWS:行

    Use_Line:列

    图像边界不处理:只处理1-----n-1。

                 int count = 0;                   
                         for(int i = 1; i < Use_ROWS-1; i++)   
                        {                  
                            for(int j = 1; j < Use_Line-1; j++)
                            {               
                              //邻域平均法
                              count=0;
                              count = Image_Use[i][j]+Image_Use[i][j-1]+Image_Use[i][j+1]+Image_Use[i-1][j]+Image_Use[i-1][j-1]+Image_Use[i-1][j+1]+Image_Use[i+1][j]+Image_Use[i+1][j-1]+Image_Use[i+1][j+1];
                              Image_Use[i][j] = (int)(count/9);
                            }
                        }

     

    邻域加权平均法

    加权:系数不再全部为1。

     

     

     

     

     

    选择式掩模法

     

     

     

     

     

     

    中值滤波

    中值滤波器,使用滤波器窗口包含区域的像素值的中值来得到窗口中心的像素值,本质上是一种非线性平滑滤波器。

    中值滤波:抑制噪声又可以尽量保持图像细节,对滤除脉冲干扰及图像扫描噪声最为有效。不

    注意:对一些细节多,特别是点,线,尖顶细节多的图像不宜采用中值滤波。

    不同的窗口选择

    常用窗口

     

     复合型中值滤波介绍

     

     

    3*3模板的中值滤波处理

    int cmp(const void *a,const void *b)
    {
        return *(int *)a-*(int *)b;//这是从小到大排序,若是从大到小改成: return *(int *)b-*(int *)a;
    }

     

              int temp[9],index=0;                   
                         for(int i = 1; i < Use_ROWS-1; i++)   
                        {   
                            for(int j = 1; j < Use_Line-1; j++)
                            { 
                              //中值滤波
                              memset(temp, 0, sizeof(temp));
                              temp[index]=Image_Use[i][j];
                              temp[index+1]=Image_Use[i-1][j];
                              temp[index+2]=Image_Use[i-1][j-1];
                              temp[index+3]=Image_Use[i-1][j+1];
                              temp[index+4]=Image_Use[i][j-1];
                              temp[index+5]=Image_Use[i][j+1];
                              temp[index+6]=Image_Use[i+1][j];
                              temp[index+7]=Image_Use[i+1][j-1];
                              temp[index+8]=Image_Use[i+1][j+1];
                              qsort(temp,9,sizeof(temp[0]),cmp);//(数组,需要排序的数字个数,单个数字所占内存大小,比较函数)
                              Image_Use[i][j] = temp[4];
    
                            }
                        }

     

              

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/-wenli/p/11504029.html

    展开全文
  • 平滑处理(smoothing) ...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均值滤波、中值滤波和加权平滑滤波进行处理。 均值滤波 3*3窗口的均值滤波如下图所示,点(x,y)的滤波值由其

    平滑处理(smoothing)

    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。

    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均值滤波、中值滤波和加权平滑滤波进行处理。

    均值滤波

    3*3窗口的均值滤波如下图所示,点(x,y)的滤波值由其周围9个点(包括其自身)计算平均值得到。在这里插入图片描述
    上图中点(x,y)的滤波值用公式表示为:
    在这里插入图片描述

    中值滤波

    概念:

    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,让周围的像素值接近的真实值,从而消除孤立的噪声点。方法是用某种结构的二维滑动模板,将板内像素按照像素值的大小进行排序,生成单调上升(或下降)的为二维数据序列。

    例如:左图中大小为3*3的滤波器中9个数字进行升序(降序)排序,找出9个数字中的中值,再将中值赋于中间的像元。
    在这里插入图片描述

    加权平滑滤波(例:高斯滤波)

    如下图为一个标准差为1.0的整数值高斯核。
    在这里插入图片描述
    高斯滤波的卷积运算

    假设有一个卷积核h,就一般为3*3的矩阵:
    在这里插入图片描述
    有一个待处理矩阵x:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    代码

    %空域图像平滑处理
    
    img = imread('lenna.bmp');
    figure;imshow(img);title('原图');
    
    img = imnoise(img, 'gaussian');
    figure;subplot(2,2,1);imshow(img);title('gaussian原图');
    [ROW, COL] = size(img);
    img1 = double(img);
    k = 3;%模板大小
    
    %均值滤波
    img_meanFilter = img1;
    model = ones(k);%3*3的均值滤波模板
    
    for i = 1:ROW-k+1
        for j = 1:COL-k+1
            c = img1(i: i+(k-1), j: j+(k-1)) .* model; %取出img1中从(i,j)开始的n行n列元素与模板相乘 
            s = sum(c(:));%求c矩阵中各元素之和
            img_meanFilter(i + (k - 1)/2, j + (k - 1)/2) = s / (k*k);%将与模板运算后的各元素的均值赋给模板中心位置的元素 
        end
    end
    subplot(2,2,2);;imshow(uint8(img_meanFilter));title('均值滤波');
    
    
    %中值滤波
    img_medianFilter = img1;
    for i = 1:ROW-k+1
        for j = 1:COL-k+1
            c = img1(i:i+k-1,j:j+k-1);
            e = c(1,:);
            for m = 2:k
                e = [e, c(m, :)];%3x3的矩阵变为1x9的矩阵
            end
            temp = median(e);%1x9的矩阵中找出中值
            img_medianFilter(i + (k - 1)/2, j + (k - 1)/2)  = temp;
        end
    end
    subplot(2,2,3);imshow(uint8(img_medianFilter));title('中值滤波');
    
    %加权平滑滤波(例如核大小为5*5高斯滤波)
    GaussianFilter = fspecial('gaussian',[5,5],1);% 创建5*5的高斯滤波器 
    img_GaussianFilter = imfilter(img1, GaussianFilter, 'replicate');
    subplot(2,2,4);imshow(uint8(img_GaussianFilter));title('Gaussian滤波');
    
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  • 一幅图像在获取和传输过程中,总会产生各种噪声。使图像退化 ,质量下降。...一个较好的平滑处理方法应该既能消除图像噪声,又不使图像边缘轮廓和线条变模糊 , 这就是研究数字图像平滑处理要追求目标。
  • 图像平滑处理

    2018-03-15 19:21:18
    图像平滑处理目的,滤波是降噪手段。中值滤波#图像中值滤波 #encoding:utf-8import numpy as np import cv2image = cv2.imread("img2/gsblack.jpg") cv2.imshow("Original",image) #cv2.waitKey(0)#中值滤波 ...
  • 实验三 灰度图像的平滑处理

    千次阅读 2017-01-03 15:22:02
    根据图像平滑处理的方法,本实验对于给定图像+噪声,要求使用平均滤波器、中值滤波器对不同强度的高斯噪声和椒盐噪声,进行滤波处理;能够正确地评价处理的结果;能够从理论上作出合理的解释。 1、利用二个低通邻域...
  • 2.1 图像平滑处理

    2019-09-29 19:31:00
    图像平滑处理: 是指用于突出图像宽大区域、低频成分、主干部分或抑制图像噪声和高频干扰成分图像 处理方法, 目的是使图像亮度平缓渐变,减小突变梯度,改善图像质量。 平滑处理时需要滤波器 归一化...
  • (1) 图像平滑处理的目的 在图像的获取和传输过程中原始图像会受到各种噪声的干扰,使图像质量下降。所以要对图像进行平滑处理消除噪声。 噪声消除的方法又可以分为空间域或频率域,亦可以分为全局处理或局部处 理,...
  • 几种平滑处理方法

    万次阅读 多人点赞 2017-04-14 09:37:07
    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...“平滑处理”也称“模糊处理”(blurring),是一
  • 数据分析-数据平滑处理

    千次阅读 2019-01-22 09:11:10
    数据分析-数据平滑处理 ... 拟合的目的在于数学模型化,可以通过更多的数学方法识别曲线特征. 降噪手段: 卷积运算 # 通常卷积核的选取API con_core = np.hanning(8) con_core /= con_core.sum() # 卷积...
  • shp平滑处理并转geojson

    2020-08-27 11:25:17
    有一份shp格式的海南地市数据,需要转为geojson格式用echart的方式去展示,并...在ARCMAP的工具里有一个平滑处理的工具,可以对面数据进行平滑处理,以减少组成面的折点的方式,达到减小数据的大小的目的。 ...
  • OpenCV-阈值与平滑处理

    2021-05-19 22:53:06
    #阈值处理 定义:指剔除图像内像素值高于一定值或者低于一定值像素点 例如,设定阈值为127,然后将图像内所有像素值大于127像素点值设为255。...#平滑处理 均值滤波:是指用当前像素点周围N*N个像
  • numpy之数据平滑处理

    千次阅读 2019-07-10 20:14:00
    降噪的功能在于去除额外的影响因素,拟合的目的在于数学模型化,可以通过更多的数学方法识别曲线的特征。 2.绘制两支股票的收益率 ---收益率 =(后一天的收盘价 - 前一天的收盘价)/前一天的收盘价 ''' import...
  • 图像平滑处理(滤波)

    万次阅读 2016-04-05 20:03:15
    Author:胡健1、图像平滑(smooth)也称为“模糊处理”,最常见的smooth的用法是减少图像上的噪声或者失真。 2、图像滤波 什么是图像滤波呢?就是在尽量保留图像细节特征的条件下...对于平滑滤波来说,他的目的有两类
  • 滤波是信号处理概念,指是将信号中特定波段频率滤除操作。... 所谓平滑,主要目的是为了减少和抑制图像中噪声,在空间域中使用邻域平均方法来实现。最最简单就是平滑模板,是下方公式...
  • 平滑的目的是减少噪声对图像的影响。掌握线性滤波和中值滤波两种最典型、最常用的图像平滑方法,对输出结果加以比较、加深理解。 实验内容 1)编写并调试窗口为3×3、5×5的平滑滤波函数; (如[1 1 1; 1 1 1 ; 1 1 ...
  • matlab图像处理——平滑滤波

    万次阅读 多人点赞 2018-11-01 20:52:00
    平滑滤波——matlab图像处理 平滑滤波的目的是消除或尽量减少噪声,...但由于图像边缘也处于高频部分,这样往往带来另一个问题:在对图像进行平滑处理时,往往对图像的细化造成一定程度的损坏。 领域运算可用领域与...
  • 图像平滑处理的几种常用方法: 均值滤波 归一化滤波 高斯模糊 中值滤波 平滑处理(模糊)的主要目的是去燥声: 不同的处理方式适合不同的噪声图像,其中高斯模糊最常用。 其实最重要的是对图像卷积的核的...
  • 但是点云数据中往往存在噪声,这样得到的重建网格通常都需要进行平滑处理。网格平滑是一种调整数据集中点坐标的技术。网格平滑的目的是提高网格的外观和提高单元数据集的形状。在平滑过程中,不会改变数据集的拓...
  • 图像处理(一):平滑滤波

    万次阅读 2019-07-08 16:26:04
    平滑处理,有时也称模糊处理,是图像处理领域最常用的操作。平滑的目的主要是用来去除噪声。通常平滑操作是通过卷积操作(注:实际上是相关操作,后面的叙述对这两个操作不加区分)完成。下面介绍几种常用的平滑滤波...
  • 平滑处理函数void cvSmooth(const CvArr* src, CvArr* dst, int smoothtype, int param1, int param2,int param3,int param4); src——源; dst——目的。 smoothtype——平滑类型,也就是滤波类型。(CV_...
  • 噪声分类: 高斯噪声 是随机噪声, 服从高斯分布 ...图像平滑(去噪) ...平滑的目的: 在表刘源是图像基本特征的前提下, 消除或衰减噪声的影响, 提高视觉效果 基础知识: (1): 滤波: 使用空间...
  • 【图像处理笔记】平滑空间滤波器

    千次阅读 2015-09-20 11:45:25
    的目的有两类:一是模糊处理,二是降低噪声。 本文介绍的平滑空间滤波器也分为两类,一类是线性滤波器,比如最简单的简单平均法。但是大多数线性滤波器具有低通特性,去除噪声的同时也使得图像的边缘变得模糊了。...
  • 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。双边滤波的基本...

空空如也

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平滑处理的目的