KUAN滤波和Lee滤波的C++结合opencv实现

Lee滤波和Refine-Lee滤波 Lee滤波是选择一定长度的窗口作为局部区域,利用图像局部统计特性进行SAR图像斑点滤波的典型方法。其是基于完全发育的斑点噪声模型。(图像上斑点处于均匀区域,且斑点噪声与图像信号不相关)根据试验研究表明完全发育的相干噪声是一种乘性噪声,即有(k,l)是图像像素的坐标,I(k,l)是实际得到的图强强度(含有噪声),x(k,l)是一个平稳随机过程,描述了原始信号,v(k,l)即为相干斑噪声,它是一个均值为1,方差为的平稳白噪声。乘性相干斑模型如下:噪声抑制的两个关键环节:一是建立真实后向散射系数的估计机制,二是制 阅读详情

KUAN滤波和Lee滤波的opencv实现。

#include "stdafx.h"  
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include <stdio.h>  
#include <string.h>  
#include <math.h>  
#include <opencv2/objdetect/objdetect.hpp>  
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"    
#include <opencv2/opencv.hpp>  
using namespace cv;
using namespace std;
double **shuju(Mat src)//将图像转化为二维数组
{
	int row = src.rows;
	int col = src.cols;
	double **a;
	a = new double*[row];
	for (int i = 0;i < row;i++)
	{
		a[i] = new double[col];
	}

	for (int i = 0;i < src.rows;i++)
		for (int j = 0;j < src.cols;j++)
		{
			a[i][j] = (double)src.at < uchar >(i, j);
		}
	return a;
}
void KUAN(Mat &src, Mat &dst)
{
	double **i1, **i2;
	i1=shuju(src);
	double ybar;
	double ystad;
	double ENL;
	double sx2;
	double xcap;
	for (int i = 1; i < src.rows - 1; ++i)
		for (int j = 1; j < src.cols - 1; ++j)
		{
			//ybar = (i1[i][j] + i1(i - 1, j - 1) + i1(i - 1, j) + i1(i, j - 1)
				//+ i1(i + 1, j) + i1(i, j + 1) + i1(i + 1, j + 1) + i1(i - 1, j + 1) + i1(i + 1, j - 1)) / 9;
			ybar = (i1[i - 1][j - 1] + i1[i - 1][j] + i1[i - 1][j + 1] + i1[i][j - 1] + i1[i][j] + i1[i][j + 1] + i1[i + 1][j - 1] + i1[i + 1][j] + i1[i + 1][j + 1])/9;
			/*ystad = sqrt(((src.at<double>(i, j) - ybar)*(src.at<double>(i, j) - ybar)
				+ (src.at<double>(i - 1, j - 1) - ybar)*(src.at<double>(i - 1, j - 1) - ybar)
				+ (src.at<double>(i - 1, j) - ybar)*(src.at<double>(i - 1, j) - ybar)

				+ (src.at<double>(i, j - 1) - ybar)*(src.at<double>(i, j - 1) - ybar)
				+ (src.at<double>(i + 1, j) - ybar)*(src.at<double>(i + 1, j) - ybar)
				+ (src.at<double>(i, j + 1) - ybar)*(src.at<double>
【算法实现】Hampel滤波算法的C++实现代码,附效果图 Hampel滤波属于一种基于中值绝对偏差估计得决策滤波器,可用于判别奇异数据。 (图源:https://ww2.mathworks.cn/help/dsp/ref/hampelfilter.html,需翻墙) 其基本原理是对于需要滤波的数据Xs,选择2k+1长度的窗口,通过中值数绝对偏差MAD判定Xs的有效性。若判定该数据有效,则输出Xs;若判定该数据为奇异数据,则用窗口中... 阅读详情

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