图像平滑操作各种滤波

最新推荐文章于 2020-05-03 09:20:50 发布
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该博客主要围绕图像平滑操作展开，聚焦于各种滤波方法。图像平滑在图像处理中至关重要，滤波是实现图像平滑的关键手段，不同滤波方法有不同特点和适用场景。
计算机视觉图像处理基础系列：滤波、边缘检测与形态学操作
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
04-05 17万+
计算机视觉图像处理基础系列：滤波、边缘检测与形态学操作，计算机视觉是人工智能领域的核心方向之一，旨在让计算机具备理解和解释视觉信息的能力。而图像处理则是计算机视觉的基石，为后续的特征提取、目标识别、图像分割等高级任务提供数据基础。滤波、边缘检测与形态学操作作为图像处理的基础环节，各自发挥着独特且关键的作用。滤波用于改善图像质量，去除噪声或增强特定特征；边缘检测聚焦于提取图像中物体的轮廓信息；形态学操作则基于图像形状对其进行优化与处理。深入理解这些基础技术，对于掌握计算机视觉的核心知识体系至关重要。
基于mfc进行灰度图像均值滤波处理
m0_62393891的博客
07-06 447
数字图像处理学习
数字图像平滑和伽马滤波
PJYang的专栏
06-24 8409
<br />Digital Image Smoothing and the Sigma Filter<br /> 数字图像平滑和伽马滤波<br /><br /> 1.Introduction<br /> 引言<br /><br /> Generally,digital image smoothing techniques fall into two categories.In the first category,the noisy image is processed globally in th
图像平滑处理的滤波器
qq_28117589的博客
05-03 613
blur GaussianBlur medianBlur bilateralFilter 原理参考《数字图像处理》 include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; /*int DELAY_CAPTION = 1500; int DELAY_B...
图像平滑滤波
zbwgycm的博客
10-18 2168
Introduction 滤波是一个信号处理领域的概念。信息通过波的形式传递，滤波就是通过提取相应的频率成分，从而获取有用的信息。图像滤波也是如此。根据提取频率的成分不同，可以将滤波操作分为低通滤波、带通滤波和高通滤波。在图像处理领域，图像低通滤波，也就是图像平滑滤波，是最重要的方向之一。许多与图像相关的工作都需要使用图像滤波做预处理，而图像平滑滤波也广泛应用于图像去噪、图像增强、图像融合、立体视...
图像滤波
IvenShare的专栏
07-08 767
**图像滤波** 在进行图像目标识别与跟踪时，摄像机所采集的图像，在成像、数字化以及传输过程中，难免会受到各种各样噪声的干扰，图像的质量往往会出现不尽人意的退化，影响了图像的视觉效果。通常这些噪声干扰使得图像退化，表现为图像模糊，特征淹没，这会对图像分析产生不利，使所获得的图像质量较低。对这样的图像直接进行目标的识别与跟踪是比较困难的。抑制使图像退化的各种干扰信号、增强图像中的有用信号，以及将观测
mfc程序数字图像处理均值滤波.rar
02-28
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（如3×3模板：以目标象素为中心的周围8个象素，构成一个滤波模板，即去掉目标象素本身），再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。
Templatetranscode.rar_图像平滑_图像滤波
09-24
接下来，"图像滤波"是一个更广泛的术语，它包括了图像平滑以及更多的操作，如锐化、边缘检测等。图像滤波通常通过卷积操作实现，卷积核（也称为滤波器或模板）的不同设计可以实现不同的滤波效果。例如，拉普拉斯...
OpenCV–图像平滑（均值滤波、方框滤波、高斯滤波、中值滤波）
01-20
首先看以下图，图像平滑（模糊）只是滤波中的一种操作，并不是整个滤波部分。 一、均值滤波 函数： dst = cv.blur( src, ksize[, dst[, anchor[, borderType]]] ) src:输入图像； ksize: 卷积核大小； anchor: 锚点...
04.图像平滑之均值滤波、方框滤波、高斯滤波及中值滤波1
08-03
本文将详细介绍四种常用的图像平滑方法：均值滤波、方框滤波、高斯滤波以及中值滤波，并结合Python和OpenCV库进行实践。 1. **图像平滑**： - 图像平滑的主要目标是消除图像中的噪声，提高图像质量。噪声通常由...
MFC图像直方图均衡化、锐化、中值滤波
01-15
VC6 MFC图像直方图均衡化、锐化、中值滤波，没有错误，下载即可运行！
巴特沃斯低通滤波器MFC程序
12-09
实现巴特沃斯低通滤波器的小程序，大家看看有用不》
MFC 实现滤波功能 界面简洁
04-13
该程序实现滤波，除噪声功能，界面简洁，友好，算法清晰易懂
基于MFC的滤波器，分别实现了三种方法的滤波
07-04
分别实现了平均值滤波，中值滤波和惯性滤波，并将其用图形表示（付源代码）
几种平滑处理方法
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sophia_xw的博客
04-14 6万+
平滑，也可叫滤波，或者合在一起叫平滑滤波，平滑滤波是低频增强的空间域滤波技术。它的目的有两类：一类是模糊；另一类是消除噪音。空间域的平滑滤波一般采用简单平均法进行，就是求邻近像元点的平均亮度值。邻域的大小与平滑的效果直接相关，邻域越大平滑的效果越好，但邻域过大，平滑会使边缘信息损失的越大，从而使输出的图像变得模糊，因此需合理选择邻域的大小。 “平滑处理”也称“模糊处理”(blurring)，是一
Python图像处理（4）：滤波器
嵌云阁
05-29 5783
快乐虾http://blog.youkuaiyun.com/lights_joy/（QQ群：Visual EmbedLinux Tools 375515651）欢迎转载，但请保留作者信息滤波器在图像处理中的应用非常广泛，OpenCV也有个直接使用滤波器掩码（核）的函数filter2D，将图像与核进行卷积运算得到目标图像。卷积是在每一个图像块与某个算子（核）之间进行的运算，而核就是一个固定大小的数值数组。实际上
VC++高斯滤波\中值滤波实现图像模糊处理
https://github.com/JelinYao
02-14 6840
一、算法 高斯模糊算法 详见：高斯模糊，基本思想就是利用高斯函数，将一个坐标点的所有邻域的加权平均值设置为这些点的颜色值。 中值滤波算法就更简单了：将一个坐标点的所有邻域的平均值设置为这些点的像素值。 二、算法的代码实现 高斯函数： 使用宏定义来替换： #define PI 3.1415926 //高斯模糊函数 #define GAUSS_FUN(x, y) (exp(-(x*x)
图像平滑的中值滤波算法
08-20
中值滤波是一种常用的图像平滑算法，它可以有效地去除图像中的噪声。其基本原理是通过将像素点周围的邻域像素按照灰度值大小进行排序，然后取中间值作为该像素点的新值，从而实现平滑效果。 中值滤波的算法步骤如下...
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