数字图像的均值滤波，中值滤波，高斯滤波，双边滤波

原创 于 2023-07-18 16:50:05 发布 · 649 阅读 · 2 ·
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#均值算法 #计算机视觉 #图像处理

        均值滤波原理：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。

        均值滤波的卷积核模板一般为：

                                                  

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Opencv学习笔记08 -- 高斯双边滤波
Arcgo的博客
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OpenCV图像平滑原理之均值滤波、中值滤波、高斯滤波和高斯双边滤波原理
qq_39629280的博客
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图像平滑 图像平滑是一种区域增强的算法，平滑算法有邻域平均法、中值滤波、边界保持类滤波等。在图像产生、传输和复制过程中，常常会因为多方面原因而被噪声干扰或出现数据丢失，降低了图像的质量（某一像素，如果它与周围像素点相比有明显的不同，则该点被噪声所感染）。这就需要对图像进行一定的增强处理以减小这些缺陷带来的影响。图像平滑有均值滤波、中值滤波、高斯滤波和高斯双边滤波等。 1.均值滤波： 用其像素点周围像素的平均值代替元像素值，在滤除噪声的同时也会滤掉图像的边缘信息。 均值滤波A...
OpenCV.高斯双边滤波
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11-02 531
高斯双边滤波 高斯双边滤波属于非线性滤波，该类滤波被称为图像边缘保留滤波，又称EPF方法，其作用类似于现在的“美颜”、“美图”类产品所呈现的效果。在OpenCV中该类的实现依赖于bilateralFilter() 函数。下面是该函数的声明： bilateralFilter(src, dst, d, sigmaColor, sigmaSpace); 各参数解释 src 表示此操作的源(输入图像)的Mat对象。 dst 表示此操作的目标(输出图像)的Mat对象。 d kernal直径大小，一般取0。
Opencv-高斯双边模糊
weixin_41709536的博客
09-11 438
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OpenCV图像模糊：高斯滤波、双边滤波
qq_43389847的博客
02-03 3870
opencv高斯滤波原理及函数（c++），自用
双边滤波器、高斯滤波
Marshall的专栏
03-16 6961
普通的高斯滤波会将图像的边缘模糊掉，而双边滤波器具有保边特性。 #define MAX_IMAGE_SIZE 1024 double d[MAX_IMAGE_SIZE][MAX_IMAGE_SIZE];//d[i][j]表示入图像，fi][j]表示出图像。 double f[MAX_IMAGE_SIZE][MAX_IMAGE_SIZE]; void CImageColorProcess::Bi
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常用的线性滤波：均值滤波、高斯滤波、盒子滤波、拉普拉斯滤波等等，通常线性滤波器之间只是模版系数不同。 非线性滤波：利用原始图像跟模版之间的一种逻辑关系得到结果，如最值滤波器，中值滤波器。比较常用的有...
均值滤波、中值滤波 matlab代码.m
08-13
用于对图像的均值滤波或中值滤波处理比较的MATLAB代码
数字图像处理——均值滤波、中值滤波、高斯滤波、双边滤波
m0_61497715的博客
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【代码】数字图像处理——均值滤波、中值滤波、高斯滤波、双边滤波。
均值滤波、高斯滤波、高斯双边滤波
qq_46906413的博客
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# -*-coding:utf-8-*- # #TODO.1.均值滤波 import cv2 def image_blur(image_path1:str): img1=cv2.imread(image_path1,cv2.IMREAD_COLOR) img1=cv2.resize(img1,(300,300)) cv2.imshow('img1',img1) result1=cv2.blur(img1,(5,5)) cv2.imshow('result1',re.
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03-15
程序在VS2015 Release+x64的环境下编译通过，利用openCV3.1的库函数，图片先加上噪声再经过双边滤波器 高斯滤波器 滤波
opencv方框均值高斯中值双边滤波
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【OpenCV学习】第6课:图像模糊（中值滤波，高斯双边滤波）
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高斯滤波与双边滤波原理、MATLAB实现及结果对照
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### 常用图像处理滤波方法 #### 工作原理及应用比较 #### 均值滤波 均值滤波是一种简单的线性平滑技术，通过计算邻域内像素的平均值来替代中心像素值。这种方法可以有效减少随机噪声的影响，但对于边缘和其他细节部分可能会造成模糊效应[^1]。 ```python import cv2 import numpy as np def mean_filter(image, kernel_size=3): return cv2.blur(image, (kernel_size, kernel_size)) ``` #### 高斯滤波 高斯滤波同样属于线性空间卷积运算的一种形式，在该过程中不仅考虑了临近像素的空间关系还加入了权重因子——即距离越近则赋予更高的权值；因此相比普通的均值滤波器而言能够更好地保留原始信号中的重要特征如边界等位置的信息[^2]。 ```python def gaussian_filter(image, sigma=1.0, kernel_size=(5, 5)): return cv2.GaussianBlur(image, ksize=kernel_size, sigmaX=sigma) ``` #### 中值滤波 作为一种典型的非线性的局部统计排序估计法，中值滤波对于脉冲型椒盐噪音具有非常好的抑制作用而不影响其他正常数据点之间的相对顺序特性，特别适用于去除这种类型的干扰项并保持良好的视觉质量. ```python def median_filter(image, aperture_size=3): return cv2.medianBlur(image, aperture_size) ``` #### 双边滤波 双边滤波结合了灰度相似性和几何接近度两个方面的考量因素来进行加权求和操作，从而既能在一定程度上消除高频成分又不会破坏低频结构信息，尤其适合用来处理含有纹理区域较多的目标对象. ```python def bilateral_filter(image, d=9, sigma_color=75, sigma_space=75): return cv2.bilateralFilter(image, d=d, sigmaColor=sigma_color, sigmaSpace=sigma_space) ``` 每种滤波方式都有各自的特点以及适用范围： - **均值滤波**：简单快速但容易使图片变得模糊； - **高斯滤波**：能够在较好地保护轮廓的同时削弱杂音； - **中值滤波**：针对特定种类（比如椒盐）的异常值有很好的清理能力； - **双边滤波**：兼顾了颜色一致性和空间连续性两方面的要求，可用于增强或简化复杂场景下的表现力。
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