计算机视觉——噪声

最新推荐文章于 2025-03-31 11:07:00 发布
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博客介绍了椒盐噪声，它又称脉冲噪声，会以黑白点形式叠加在图片中，同时指出一般使用中值滤波器来去除这种椒盐噪声。

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椒盐噪声，又称脉冲噪声，以黑白点的形式叠加在图片中。一般使用中值滤波器来去除椒盐噪声。

工业相机的噪声是什么意思？
视觉人机器视觉的博客
09-21 583
工业相机的噪声是什么意思？
图像处理/计算机视觉/python环境下/机器学习 之k近邻方法（KNN）、模板匹配算法对数据集的识别
champion564的博客
05-20 1656
机器学习一、问题描述二、效果图三、代码附录KNN算法模板匹配算法模板匹配算法二四、数据集附录 一、问题描述 采用KNN，模板匹配两种方法进行机器学习，切分训练集和测试集，从而实现对数据集的识别。 这里的例子采用的数据集是200张图片，包括手写的不同的0-9图片各20张，以此观察KNN算法和模板匹配算法下对于图片的识别的准确度差别。 二、效果图 三、代码附录 KNN算法 import numpy as np import os import cv2 from sklearn.model_selectio
计算机视觉入门之图像噪声的产生和平滑
迪玛希的女朋友的博客
01-30 1295
使用工具: MATLAB 主要是记录matrix size和sigma参数的大小对平滑效果的影响 第一步：导入原始图像：img = imread('dimash.jpg'); 如下： 第二步：加入噪声 加入噪声后的数据：noise_sigma从左到右从上到下依次为5,25,75,255。 第三步：取noise_sigma=75，对其进行高斯平滑处理 高斯曲线方
计算机视觉 基础算法之噪声、滤波
lqm1094583745的博客
08-08 3917
作为CV初学者，日常记录一些学到的小知识
计算机视觉-椒盐噪声
Cutepingping的博客
11-19 529
椒盐噪声：某个像素点变为白像素点   OpenCV版 import cv2 import numpy as np path = 'E:/zhz/' def salt(img,n): for k in range(n): i = int(np.random.random()*img.shape[1]) j = int(np.random.random()*
机器视觉：图像噪声
chenyang2015的博客
04-23 741
图像噪声通常指的是图像中存在的任何未期望的或多余的信息，它会干扰图像的视觉质量和解析度。散粒噪声（Shot Noise）：也称为光子噪声，源自于传感器上光子到达的随机性。处理图像噪声的方法很多，选择合适的方法通常取决于噪声的类型和图像数据的特性。理解和处理图像噪声是提高图像处理应用性能的关键，尤其是在需要高精度视觉识别或分析的应用中。热噪声（Thermal Noise）：由传感器的温度引起，温度越高，噪声越大。高斯噪声：最常见的噪声类型之一，它的幅度在整幅图像中呈高斯分布。
计算机视觉——传统数字图像处理中图像去噪原理与代码实现细节
最新发布
知来者逆的博客
03-31 1434
在现实世界中捕获的图像常常受到噪声的影响，这些噪声可能来源于环境因素、信号不稳定、相机传感器问题、照明条件差、电损失等多种因素。为了进一步处理这些图像并对结果进行准确解释，拥有尽可能低噪声的图像至关重要。图像去噪是数字图像处理中的一个关键过程，其目标是通过减少噪声来提高图像的视觉质量。这一领域具有挑战性，因为它不仅需要理解图像中的噪声类型，还需要应用能够有效减少噪声并提供更准确原始图像表示的去噪方法。
Python计算机视觉——SIFT描述子 计算机视觉.pdf
04-21
Python计算机视觉——SIFT描述子 Python计算机视觉是计算机科学的一个分支，旨在使计算机具备视觉能力，以便更好地理解和分析图像和视频。SIFT（Scale-Invariant Feature Transform，尺度不变特征变换）是计算机...
计算机视觉——OpenCV 使用分水岭算法进行图像分割
02-07 1049
分水岭算法通过模拟自然地形来实现图像中物体的分类。在这一过程中，每个像素的灰度值被视作其高度，灰度值较高的像素形成山脊，即分水岭，而二值化阈值则相当于水平面，低于这个水平面的区域会被“淹没”。测地线距离是分水岭算法中的一个关键概念，它代表地球表面两点间的最短路径。这一概念在图论中同样适用，指的是图中两节点间的最短路径，与欧氏距离相比，测地线距离考虑的是实际路径。🔥计算机视觉、图像处理、毕业辅导、作业帮助、代码获取，远程协助，代码定制，私聊会回复!🚀B站项目实战🤵‍♂代做需求。
计算机视觉——基于深度学习检测监控视频发生异常事件的算法实现
02-07 983
视频异常检测（VAD）是一门旨在自动化监控视频分析的技术，其核心目标是利用计算机视觉系统来监测监控摄像头的画面，并自动检测其中的异常或非常规活动。随着监控摄像头在各种场合的广泛应用，人工监视已经变得不切实际，因为这一任务既单调又耗时。此外，监控设备的快速增长使得用人工有效监视大量摄像头变得日益困难，因此迫切需要自动化的解决方案。异常事件通常指的是在特定场景和时间下出现的不寻常活动，例如打斗、偷窃、纵火和事故等。这些事件是否被视为异常，很大程度上取决于它们发生的环境和上下文。
原创-- 计算机视觉——图像去噪及直方图均衡化（图像增强）
12-04 1205
本次实验为计算机视觉的第一次实验，通过本次实验，我熟悉了熟悉图像的表示及基本元素、通道操作；掌握基本图像加/去噪的方法并手动实践；了解并应用了灰度图像变换方法实现了灰度/彩图的直方图构建与均衡化，并对比分析了自定义方法与OpenCV计算机视觉库函数方法的效果计算机视觉、图像处理、毕业辅导、作业帮助、代码获取，远程协助，代码定制，私聊会回复!机器学习，深度学习，卷积神经网络处理，图像处理🚀B站项目实战🤵‍♂代做需求：@个人主页。
学习笔记——人工智能与计算机视觉 计算机视觉.pdf
04-21
学习笔记——人工智能与计算机视觉计算机视觉.pdf 本笔记主要关注于人工智能和计算机视觉的知识点，涵盖了计算机视觉的基本概念、颜色模型、图像处理、图像平滑、图像锐化、边缘提取、图像滤波等方面。 一、计算机...
结合目标检测的多尺度相关滤波视觉跟踪算法
02-12
为满足视觉跟踪算法对跟踪精度与跟踪速度的要求, 提出一种结合目标检测的多尺度相关滤波视觉跟踪算法。所提算法基于深度学习的目标检测算法找出图像中目标的位置和尺寸, 利用相关滤波算法对所给出的目标特征进行视觉跟踪, 并在多个尺度中搜索最优响应; 当检测到相关滤波响应值异常时, 停止对模型更新; 当连续数帧响应值异常时, 则在全图范围内搜索目标位置和尺寸。所提算法通过对跟踪状态进行评估和模型更新率自适应调整, 解决了传统相关滤波类算法跟踪误差随时间积累的问题, 且具有较大的跟踪速度和较高的精度。结果表明：在Matlab平台下, 所提算法的平均定位精度为0.593, 平均交叠率精度为0.784, 帧率为65.3 frame/s。
计算机器视觉（二）图像的卷积操作、不同噪声对应降噪方法、边缘提取 初步
很注重数学和408
06-17 3296
卷积 Types of Images 常见的图像类型有哪些？ 二进制图像、灰度图像、彩色图像 Binary image representation 二进制图像元素要么是1，要么是0，要么是黑要么是白。 Grayscale image representation 每个元素的图像取值范围是0-255，代表不同的灰度。 Color image representation 彩色图像一个点有RGB三个通道表示，每个通道是0-255，可以代表RGB的每种通道的不同取值范围（或者BGR） Motivation
MATLAB系统仿真其三：Ornstein-Uhlenbeck(OU)噪声
惠惠天下第一的博客
09-02 3439
文章目录前言一、Ornstein-Unlenbeck随机过程二、MATLAB仿真 前言 高斯噪声、均值噪声、朗之万噪声等噪声由于过于“离散”，有时候反而带来了理想与实际的偏差。为了更好解释市场趋势等时序相关的随机过程，人们引入了多种随机模型和估计方法。Ornstein-Unlenbeck (OU)均值回归过程由Taylor(1986)和Hull(1987)引入，有兴趣深入了解可以阅读原文。由维纳过程驱动的奥恩斯坦-昂伦贝克利率作为单因素短期利率在金融领域被广泛应用(Kho Chia Chen，2014)
计算机视觉OpenCV开源库讲解（图像噪声与图像去噪）
qq_41408585的博客
01-14 760
图形图像中绝大部分图像都带有一些瑕疵，比如噪声，这会给图像处理带来干扰，OpenCV4中有关于其中噪声的处理函数。 第一，讲解主要常见的噪声种类： 原图： 1.椒盐噪声： 实现代码： 2，高斯噪声： 实现代码： 第二，讲解图像去噪的实现： 中值滤波： 实现代码： 高斯滤波： 实现代码： 注：中值滤波适用于椒盐噪声，不适用于高斯噪声，而高斯滤波适用于高斯噪声，不适用于椒盐噪声。 ...
matlab仿真噪声,基于MATLAB的噪声仿真程序.docx
weixin_35835508的博客
03-20 2420
clear all;close all;clc;%清除变量T=100e-6;%采样时间fs=300e6;%采样频率N=T*fs;%采样点数detlf=20e6;%滤波器截止频率f1=100e6;%调制信号中心频率m=0.5;%调制度kfm=5e6;%调频斜率kpm=5;%调相斜率M=100;%积累次数p=fft(fir1(N-1,detlf/fs*2));%滤波器频谱s=0;for i=1:100...
【计算机视觉】计算机视觉与深度学习-04-图像去噪&卷积&边缘提取-北邮鲁鹏老师课程笔记
星辰不问
04-30 3977
计算机视觉与深度学习-04-图像去噪&卷积&边缘提取-北邮鲁鹏老师课程笔记
计算机视觉 【降噪：高斯模糊原理】
qq_60088361的博客
06-28 1421
高斯模糊,也叫高斯平滑,其作用是使图像变得模糊且平滑,通常用它来减少图像噪声以及降低细节层次。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。平滑处理的用途有很多， 比如减少噪声的功用。平滑处理时需要用到一个 滤波器。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。
PyCharm入门：计算机视觉基础——图像轮廓与直方图绘制
本文档详细介绍了如何在PyCharm环境下进行计算机视觉中的基础图像处理，主要涵盖了三个核心主题：绘制图像轮廓及灰度直方图、高斯滤波以及直方图均衡化。 1. 绘制图像轮廓和灰度直方图： - 基本原理：首先通过`...
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