计算机视觉-中值滤波

最新推荐文章于 2022-11-06 16:11:33 发布
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中值滤波：将n*n范围内像素点排序，选择其中值的灰度值来代替中间的灰度值

如：以3*3的领域为例求中值滤波中像素5的值


1）int pixel[9]中存储像素1，像素2...像素9的值；

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计算机视觉基础 2. 滤波器
wang6562009的专栏
08-28 1335
模糊滤波器是低通滤波器。它们从图像中去除高空间频率内容，只留下低频空间分量。结果是图像失去了细节，看起来很模糊。图像模糊在计算机图形学和计算机视觉中有许多应用。它可用于降低噪声（如图17.1所示），揭示不同尺度下的图像结构，或用于对图像进行上采样和下采样。Blur是通过计算输入像素值的小邻域上的局部平均值来实现的。这可以通过卷积来实现。然而，有非线性方法可以去除图像细节，如各向异性扩散[385]和双边滤波[376]。当我们想在去除噪声的同时保留一些图像细节（如轮廓）时，这些非线性模糊技术非常有用。
平均去噪声、均值滤波去噪、中值滤波去脉冲噪声、利用算子增强图像
qq_44627776的博客
04-04 4590
1、实现多幅图像平均去高斯白噪声 由于并没有带噪声的图片，所以在该实验环节，我们先给完好的图片加上高斯白噪声，在进行平均去噪的处理。 多幅图像平均去噪的原理如下： 由于噪声为高斯白噪声，所以噪声的均值为0；分布服从正态分布。首先我们构建掩膜mask。 对于获取的多张有高斯噪声的图像，对每个位置的对应像素求平均值，然后用原图的像素值减去平均像素值，即可得到模板。表达式如下： f0(x,y)=(f1(x,y)+...+fn(x,y))/nf0(x,y)=(f1(x,y)+...+fn(x,y))/nf0(x,y
图像处理分析与计算机视觉——算法5.3 高效的中值滤波
nullganbadie的博客
08-10 548
算法原理 ——博客：https://blog.youkuaiyun.com/Kena_M/article/details/47093639（可参考）   代码：（基于OpenCV框架的C++实现） #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; /////////////////////////////////////////////...
计算机视觉之opencv：中值滤波
计算机视觉
02-12 157
#灰度图片为例 import cv2 import numpy as np img=cv2.imread('0.jpg',0) rnum=img.shape[0] cnum=img.shape[1] dst=np.zeros((rnum,cnum,1),np.uint8) collect=np.zeros(9,np.uint8) for i in range(1,rnum-1): for ...
计算机视觉入门-卷积、高斯滤波、中值滤波、噪声
MMMMMMNONG的博客
08-08 3190
内容涉及卷积特性、卷积过程、高斯滤波、高斯核、中值滤波、椒盐噪声、高斯噪声、脉冲噪声
计算机视觉攻略 图像滤波笔记3 （中值滤波器）
一个有梦想，有追求，有抱负的人
07-27 528
中值滤波器（非线性） 中值滤波器对消除椒盐噪声非常有效。中值滤波器把当前像素和它的邻域组成一个集合，然后计算出这个集合的中间值，以此作为当前像素的值（集合中数值经过排序，中间位置的数值就是中间值）。当前像素被中间值代替。 这正是中值滤波器在消除椒盐噪声时如此高效的原因。事实上，如果在某个像素邻域中有一个异常的黑色或白色像素，该像素将无法作为中间值（它是最大值或最小值），因此肯定会被领域的值替换掉。 中值滤波器函数 （#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>）
图像处理算法基础(四）---中值滤波自实现及opencv函数
liu_xiao_cheng的专栏
12-14 3095
中值滤波 C++实现及opencv函数
3x3中值滤波怎么计算过程-计算机视觉学习笔记8噪声与滤波 计算机视觉.pdf
04-21
计算机视觉学习笔记8-噪声与滤波 计算机视觉中，图像噪声是一个非常重要的问题，噪声的产生会严重影响图像质量。为了解决这个问题，需要对图像进行滤波处理。滤波是一种可以有效去除图像噪声的方法。常见的滤波方法...
中值滤波_高斯噪声_中值滤波_matlab图像处理_
09-29
在图像处理领域，噪声是不可避免的问题，...通过学习这个示例，你可以了解到如何利用MATLAB进行图像噪声处理，特别是针对椒盐噪声和高斯噪声的中值滤波方法，这在实际的图像处理和计算机视觉应用中是非常有价值的技能。
cuda立体匹配——中值滤波
06-20
立体匹配是计算机视觉领域中的关键技术，它通过比较两幅图像（通常是来自不同视角的左右摄像头）的像素对应关系，计算出像素的深度信息，从而构建三维点云。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA...
图像处理-均值滤波+中值滤波(Matlab).pdf
09-14
图像处理-均值滤波+中值滤波(Matlab) 图像处理是数字信号处理和图像分析的重要组成部分，它们广泛应用于计算机视觉、机器学习、_robotics等领域。图像处理技术的主要任务是对图像进行去噪、增强、分割、特征提取等...
机器视觉之中值滤波
Lee_Lee_0的博客
11-06 591
中值也称中位数，即数据按升序或者降序排列，若这组数据的个数为偶数时，中位数为中间两个数的平均数；如果为奇数，那么中位数为中间数的值。中值滤波就是采用这种方式，重新映射出新的灰度值。假设我们拍摄纯黑色物体，理想状态下得到的图片每个灰度值都相等，但因为各种原因，总会存在个别像素点波动较大（通常称为椒盐噪音），如原图显示。一张分辨率为12x8的图像。我们用(x,y)表示像素坐标，f(x,y)表示原图灰度值。用一个3x3的核进行中值滤波后的图记为g(x,y)。
【计算机视觉】中值滤波
weixin_43098506的博客
11-04 2039
中值滤波，与中值滤波处理的盐粒噪音，胡椒噪音与椒盐噪音
计算机视觉：图像滤波
每一个不曾起舞的日子，都是对人生的辜负。
06-19 4421
图像滤波 空间域中的图像滤波 滤波是像素矩阵的数学运算。 平滑、锐化、测量纹理 频域中的图像滤波 滤波是修改图像频率的一种方法。 去噪、采样、图像压缩 图像金字塔 尺度空间表示允许粗到细的操作 计算每个位置的局部邻域函数。 img 图像滤波 线性滤波和非线性滤波： 滤波的意思就是对原图像的每个像素周围一定范围内的像素进行运算，运算的范围就称为掩膜或领域。而运算就分两种了...
中值滤波算法
liuyun的专栏
11-19 4万+
数字图像在其形成、传输记录的过程中往往会受到很多噪声的的污染，比如：椒盐噪声、高斯噪声等，为了抑制和消除这些随即产生的噪声而改善图像的质量，就需要去、对图像进行去噪处理，去噪也就是滤波处理。 中值滤波和同态滤波都是图像增强的方法，但是这两种方法是从不同的方式进行改善一副图片的质量。 中值滤波是图像平滑的一种方法 它是一种非线性平滑滤波技术，在一定条件下可以克服线性滤波带来的图像细节的模糊问题，
均值滤波、中值滤波的matlab实现
热门推荐
10-25 11万+
目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种：   均值滤波算法：也称线性滤波，主要思想为邻域平均法，即用几个像素灰度 的平均值来代替每个像素的灰度。有效抑制加性噪声，但容易引起图像模糊， 可以对其进行改进，主要避开对景物边缘的平滑处理。   %x是需要滤波的图像,n是模板大小(即n×n) function d=avg_filter(x,n) a(1:n,1:n)=1; %a即n
图像滤波算法——均值、中值、高斯
linux驱动开发大纲
05-17 4万+
注：本文为博主参考书籍和他人文章并加上自己的理解所编，作为学习笔记使用并将其分享出去供大家学习。若涉及到引用您的文章内容请评论区告知！如有错误欢迎指正！ 一、均值滤波     最简单的滤波器是移动平均或方框滤波器，他将K*K窗口中像素值的平均值作为输出。这种滤波器等价于图像与全部元素值为1的核函数先进性卷积再进行尺度缩放。对于尺寸较大的核函数，一个有效的实现策略如下：在扫描行上用一个移动的窗口...
OpenCv学习篇——图像中值滤波算法
fzhykx的博客
03-08 8964
一.算法原理简单的说：以一个3*3的模板划过一幅图像，以像素1到像素9的中位数代替像素5的值。这种滤波的比较适合椒盐噪声这种情况。因为椒盐的值无非是0或255.二.需要知道的几个知识点1.希尔排序法：由于要找到9个数中的中位数，所以需要将9个像素进行排序，当然简单的插入排序法也可以进行排序，这里介绍一种希尔排序法。http://www.iqiyi.com/v_19rrhzyejc.html 这是当...
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