BoxFilter滤波原理

最新推荐文章于 2025-05-21 15:04:28 发布
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分类专栏： Mathmatic OpenCV
本文详细介绍了BoxFilter滤波的概念及应用，并提供了OpenCV中BoxFilter函数的具体使用方法，包括参数说明与代码实现。

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盒子(方框)滤波(BoxFilter)原理及C++及Matlab实现
生活需要深度
08-01 815
它可以使复杂度为O(MN)的求和，求方差等运算降低到O(1)或近似于O(1)的复杂度，也就是说与邻域尺寸无关了，有点类似积分图吧，但是貌似比积分图更快（与它的实现方式有关）。//以边缘为轴，对称。//行累加，因为积分图相当于在原图上方加一行，左边加一列，所以积分图的(1,1)对应原图(0,0),(i,j)对应(i-1,j-1)
详解图像滤波原理及实现！
Datawhale
06-28 2599
↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货 &每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：姚童，Datawhale优秀学习者图像的实质是一种二维信号...
boxfilter_盒滤波器_
10-03
图像的局部矩形内像素的和、平方和、均值、方差等特征可以通过盒滤波器求得，它可以使复杂度为O(MN)的求和，求方差等运算降低到O(1)或近似于O(1)的复杂度
boxfilter 原理
anson2004110的专栏
06-13 1万+
在模式识别领域，Haar特征是大家非常熟悉的一种图像特征了，它可以应用于许多目标检测的算法中。与Haar相似，图像的局部矩形内像素的和、平方和、均值、方差等特征也可以用类似Haar特征的计算方法来计算。这些特征有时会频繁的在某些算法中使用，因此对它的优化势在必行。Boxfilter就是这样一种优化方法，它可以使复杂度为O(MN)的求和，求方差等运算降低到O(1)或近似于O(1)的复杂度，它的缺点是
OpenCV CUDA模块图像过滤------创建一个盒式滤波器（Box Filter）函数createBoxFilter()
最新发布
jndingxin的专栏
05-21 638
cv::cuda::createBoxFilter 是 OpenCV CUDA 模块中的一个工厂函数，用于创建一个 盒式滤波器（Box Filter），它在 GPU 上对图像进行卷积操作。这个滤波器常用于图像平滑（模糊），其原理是对图像中每个像素的邻域区域取平均值。
boxfilter 的实现
Jason Leaster | Rebuilding the tower of babel
10-21 2740
A implementation of boxfilter                  boxfilter 是均值滤波的一种改进。在下面这篇blog里面有介绍。 http://www.cnblogs.com/easymind223/archive/2012/11/13/2768680.html 这里我使用matlab对其进行实现。但是这里边界问题没有处理好，
引导滤波(GuidedFilter)原理及C++实现
生活需要深度
08-10 1318
写在前面 引导滤波是何恺明读博士的时候提出来的一种去噪保边算法，很有名。作者其主页上给出了该算法的Matlab实现和原文。而且他提出的基于暗通道去雾算法技惊四座，获CVPR2009最佳论文（膜拜），近几年在CV领域的成果也相当丰硕，关于他的研究动态，可以访问http://kaiminghe.com/。优点：1、应用面很广、很广；2、能够克服双边滤波的梯度翻转现象，在滤波后图像的细节上更优；3、最重要的优点，快，效率高，时间复杂度为O(N)，N是像素个数，也就是说与掩膜窗口尺寸无关了，我们知道传统双边滤波效率
卡尔曼滤波原理及其在RSSI测距中的应用
j13879847881的博客
10-09 2636
卡尔曼滤波（Kalman filter）是一种高效的自回归滤波器，它能在存在诸多不确定性情况的组合信息中估计动态系统的状态，是一种强大的、通用性极强的工具，本文使用卡尔曼滤波算法滤除rssi噪声，使得rssi测距更精确
极限优化：Haar特征的另一种的快速计算方法—boxfilter
weixin_34242819的博客
11-13 359
　　这个项目大概是在2年前了，因为要用嵌入式编程，所以无法用opencv的库函数，一切算法纯靠手写（是不是很坑爹？），其中一部分程序需要计算Haar特征，于是就有了下面的故事： 　　在模式识别领域，Haar特征是大家非常熟悉的一种图像特征了，它可以应用于许多目标检测的算法中。与Haar相似，图像的局部矩形内像素的和、平方和、均值、方差等特征也可以用类似Haar特征的计算方法来计算。这些特征有时会...
MATLAB-BOXFILTER
10-07
MATLAB 滤波 用于图像处理 噪声处理 图像增强等
c/c++ 盒式滤波器(BoxFilter)
12-21
使用c++实现盒式滤波器，使用模板函数实现，方便处理任何数据，算法速度优化较好
boxfilter.rar_matlab boxfilter_matlab 滑动窗口_像素求和_滑动滤波_滑动窗口 matlab
07-15
包滤波器，主要功能是在给定的滑动窗口大小下，对每个窗口内的像素值进行相加求和
【计算机视觉实验】利用均值滤波器、高斯滤波、中值滤波、双边滤波等进行除噪
有关我的科研的足迹、算法竞赛的日子、生活记录。
10-21 2917
利用均值滤波器、高斯滤波、中值滤波、双边滤波等进行除噪 一、基本概念 什么是均值滤波器？         均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标像素为中心的周围8个像素，构成一个滤波模板，即包括目标像素本身），再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。         均值滤波也
boxFilter 滤波器实现
Gone_HuiLin的博客
11-18 3406
cv::Ptr cv::createBoxFilter( int srcType, int dstType, Size ksize,Point anchor, bool normalize, int borderType ) { // 基础参数设置 图像深度 int sdepth = CV_MAT_DEPTH(srcType); int cn = CV_
方框滤波(Box filtering)
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半濠春水的博客
11-24 1万+
1.基本原理  与均值滤波不同的是，方框滤波不会计算像素的均值。在均值滤波中，滤波结果的像素值是任意一个点的邻域平均值，等于各邻域像素值之和除以邻域面积。而在方框滤波中，可以自由选择是否对均值滤波的结果进行归一化，即可以自由选择滤波结果是邻域像素值之和的平均值，还是邻域像素值之和。  以 5×5 的邻域为例，在进行方框滤波时，如果计算的是邻域像素值的均值，则滤波关系如图 1-1 所示。如果计算的是邻域像素值之和，则滤波关系如图 1-2 所示。 图1-1  方框滤波关系示例–计算邻域像素值均值 图1-2.
BoxFilter包滤波器
求知若饥，知行合一
06-05 1万+
在模式识别领域，Haar特征是大家非常熟悉的一种图像特征了，它可以应用于许多目标检测的算法中。与Haar相似，图像的局部矩形内像素的和、平方和、均值、方差等特征也可以用类似Haar特征的计算方法来计算。这些特征有时会频繁的在某些算法中使用，因此对它的优化势在必行。Boxfilter就是这样一种优化方法，它可以使复杂度为O(MN)的求和，求方差等运算降低到O(1)或近似于O(1)的复杂度，它的缺点是
盒子滤波（BOX FILTER）方框滤波学习笔记
Hilaryw的博客
03-03 2081
3、将矩形模板（紫色）从左上角（0，0）开始，逐像素向右滑动，到达行末时，矩形移动到下一行的开头（0，1），如此反复，每移动到一个新位置时，计算矩形内的像素和，保存在数组A中。4、每次紫色矩形向右移动时，实际上就是求对应的蓝色矩形的像素和，此时只要把上一次的求和结果减去蓝色矩形内的第一个红色块，再加上它右面的一个红色块，就是当前位置的和了，用公式表示 sum[i] = sum[i-1] - buff[x-1] + buff[x+m-1]Haar特征得名于其与原始的Haar小波变换在计算方式上的相似性。
efk滤波原理流程图
03-20
### EFK滤波原理 扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）是一种针对非线性系统的状态估计方法，它是经典卡尔曼滤波的一种推广形式。由于许多实际系统是非线性的，因此EKF通过泰勒展开将非线性函数近似为线性化模型来实现状态估计[^1]。 #### 原理概述 EKF的核心思想是在每一步迭代过程中，利用当前的状态预测值及其协方差矩阵计算雅可比矩阵，并将其用于线性化非线性动态模型和测量模型。具体来说： - **状态转移方程**：描述系统状态随时间变化的过程，通常表示为 \( \mathbf{x}_{k} = f(\mathbf{x}_{k-1}, u_{k}) + w_k \)，其中 \( f() \) 是非线性函数，\( w_k \) 表示过程噪声。 - **观测方程**：描述如何从系统状态得到可观测量，通常表示为 \( z_k = h(\mathbf{x}_k) + v_k \)，其中 \( h() \) 是非线性函数，\( v_k \) 表示测量噪声。 为了处理这些非线性关系，EKF在线性化的前提下完成以下步骤： 1. 预测阶段：根据前一时刻的状态估计值和控制输入，预测下一时刻的状态及误差协方差矩阵。 2. 更新阶段：结合新的测量数据调整预测结果，获得更精确的状态估计值。 #### 流程图解释 以下是典型的EKF滤波流程图说明： ```plaintext +-------------------+ | 初始化参数 | | (初始状态、协方差)| +-------------------+ ↓ +-------------------+ | 输入控制变量u | | 和测量值z | +-------------------+ ↓ +-------------------+ | 计算雅可比矩阵F | | 和H | +-------------------+ ↓ +-------------------+ | 状态预测 | | X_pred | +-------------------+ ↓ +-------------------+ | 协方差预测 | | P_pred | +-------------------+ ↓ +-------------------+ | 计算Kalman增益K | +-------------------+ ↓ +-------------------+ | 状态更新 | | X_update | +-------------------+ ↓ +-------------------+ | 协方差更新 | | P_update | +-------------------+ ``` 此流程展示了EKF的主要操作环节，包括初始化、输入获取、雅可比矩阵计算、状态与协方差预测、Kalman增益求解以及最终的状态和协方差更新。 ### 实际应用中的注意事项 在实际工程中，例如机器人位姿估计场景下的`robot_pose_ekf`配置工具提供了灵活的选项设置，比如滤波器更新频率(`freq`)决定了单位时间内发布的位姿信息数量；而传感器超时(`sensor_timeout`)则定义了无信号情况下继续工作的等待时限[^2]。合理调节这些参数有助于提升整体性能表现。 对于目标跟踪领域，基于EKF的方法能够有效降低位置估计偏差，在仿真测试中可以通过绘制误差曲线进一步验证其效果[^3]。 ```matlab % MATLAB代码片段展示EKF误差分析绘图 figure; hold on; box on; plot(Err_EKF,'-ks','MarkerFaceColor','r'); xlabel('时间/s'); ylabel('位置估计偏差/m'); title('EKF目标跟踪的位置估计偏差'); legend('EKF误差'); grid on; ``` 上述MATLAB脚本可用于直观展现EKF算法的表现情况。
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