【数字图像处理/双边滤波实验】高分课程实验报告分享

原创 于 2022-07-18 08:35:11 发布 · 750 阅读 · 4 ·
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#计算机视觉 #图像处理 #人工智能 #算法 #学习

本文提供了一份高分的数字图像处理课程实验报告，专注于双边滤波技术。适合大学生和初学者，内容包括使用C/C++, Matlab或Python实现双边滤波器，分析模板参数对图像处理的影响，探讨算法复杂度，提出改进方案，以及研究双边滤波在不同场景的应用。" 24587967,911972,HP V3500笔记本拆机步骤详解,"['硬件拆装', '笔记本维修', '电脑维护', 'HP笔记本']

声明：报告和代码都在下面这个链接，本文仅用来预览内容。

https://download.youkuaiyun.com/download/SC_Linno/85972139

适用人群：应付课程设计的大学生，数字图像处理初学者。

该文字分数13/15，期末分数90/100。这是期中做的一个报告，当时什么也没学，所以很多专业知识解释的不到位，大家感兴趣可以看我的期末设计，内容会更优秀，这篇是把双边滤波单独具体提了出来。

实验内容：

1.使用程序设计语言（如C/C++,Matlab 或 Python等）设计一个双边滤波器，并使用它处理一些图像，比如Cameraman,Lena等

2. 探究模版的不同参数对不同图像处理效果的分析与探究

3. 不同双边滤波模版算法的复杂度分析与探究；

4. 双边滤波算法的改进与结果分析；

5. 双边滤波对于应用场景的探究与挖

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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
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图像处理（二）：双边滤波 概念介绍 双边滤波在高斯滤波的基础上引入了一个和颜色强度相关的权重系数： G(p)=1w∑q∈SN(∣p−q∣)N(∣Ip−Iq∣)IqG(\mathbf p) = \frac{1}{w} \sum\limits_{q\in S} \mathcal{N}(|p-q|)\mathcal{N}(|I_p-I_q|)I_qG(p)=w1​q∈S∑​N(∣p−q∣)N(∣Ip​−Iq​∣)Iq​ w=∑q∈SN(∣p−q∣)N(∣Ip−Iq∣)w = \sum\limits_{q\in S
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