图像滤波和卷积的区别

卷积与图像滤波
最新推荐文章于 2022-01-31 10:14:08 发布
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OpenCV图像滤波——卷积操作
confidence092的博客
05-12 648
从均值模糊与高斯模糊可以看出，不同的卷积核系数会产生不同的卷积/滤波效果。那么是否可以自定义卷积核的系数，然后实现卷积/滤波操作，幸好OpenCV支持这样的功能。
图像滤波和卷积的不同及MATLAB应用实例
xrgs_shz的博客
12-05 1007
滤波与卷积在图像处理中都是非常重要的操作，但它们有着明显的区别。以下是滤波与卷积的主要不同点，并附带一个MATLAB实例来展示两者在图像处理中的效果差异。：滤波是一种信号处理技术，用于从信号中提取或去除特定频率成分。在图像处理中，滤波通常用于平滑图像、锐化边缘、去除噪声等。滤波操作是通过将图像与滤波器（或称为掩膜）进行逐点相乘并累加来实现的。‌。常见的空域滤波器包括均值滤波器、中值滤波器、高斯滤波器和双边滤波器等。‌：通过对图像中的像素进行平均来平滑图像，适用于去除高斯噪声。‌。
图像处理中滤波（filtering）与卷积（convolution）的区别
lwei的专栏
08-30 1万+
图像处理中滤波和卷积是常用到的操作。很多人认为卷积就是滤波，两者并无区别，其实不然。两者在原理上相似，但是在实现的细节上存在一些区别。这篇博文主要叙述这两者之间的区别。 一、原理 1、滤波 简单来说，滤波操作就是图像对应像素与掩膜（mask）的乘积之和。 比如有一张图片和一个掩膜，如下图： 那么像素(i,j)的滤波后结果可以根据以下公式计算：
图像卷积与滤波的一些知识点
热门推荐
zouxy09的专栏
10-12 20万+
图像卷积与滤波的一些知识点zouxy09@qq.comhttp://blog.youkuaiyun.com/zouxy09       之前在学习CNN的时候，有对卷积经常一些学习和整理，后来就烂尾了，现在稍微整理下，先放上来，以提醒和交流。一、线性滤波与卷积的基本概念      线性滤波可以说是图像处理最基本的方法，它可以允许我们对图像进行处理，产生很多不同的效果。做法很简单。首先，我们有一个二维的滤波器矩
利用卷积滤波
09-25
利用卷积滤波，作为图像平滑滤波的一种，也可以滤除信号中突变的数据
图像卷积和滤波的区别
求津问道的博客
09-30 595
图像卷积和滤波的区别 http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/49080029 clear,close all, clc %% readimage image =imread('test.jpg'); %% definefilter % -----Identity filter ----- kernel =[0, 0, 0
滤波 卷积
weixin_30809173的博客
07-24 277
什么是卷积？参考了知乎名嘴： 而在图像中，卷积是离散的。 图像滤波的定义也是由卷积进行定义的：其中f(x,y)是原始图像，g(x,y)是滤波器，他们做卷积的意思是将原始图像与滤波器的窗口对齐后，将其对应位置的元素相乘后，将得到的结果进行累加，最后得到的值即滤波后得到的结果，其位置位于原始图像与滤波器对齐时的窗口中心的位置。如下图：而对于边缘像素的处理方法，有一种做法是将原图边缘位置...
图像滤波/卷积操作
HaisHa1的博客
04-27 1805
一、图像卷积/滤波 图像卷积操作可以看成是一个窗口区域在另外一个大的图像上移动，对每个窗口覆盖的区域都进行点乘得到的值作为中心像素点的输出值。窗口的移动是从左到右，从上到下。窗口可以理解成一个指定大小的二维矩阵，里面有预先指定的值，一般也称为卷积核。 二、滤波分类 1、线性滤波： 对邻域中的像素的计算为线性运算时，如利用窗口函数进行平滑加权求和的运算，或者某种卷积运算，都可以称为线性滤波。常...
2024年秋季学期《计算机视觉》课程大作业，缩放、图像滤波、卷积函数、混合图像、计算梯度和方向、着色表示、模糊等等
11-06
在计算机视觉领域中，图像处理是其核心组成部分，涉及到多种算法和概念，本次大作业涵盖了图像处理的多个关键知识点，包括图像缩放、图像滤波、卷积函数、混合图像、计算梯度和方向以及着色表示等。以下是针对本次...
基于维纳滤波反卷积的光声成像
02-10
利用维纳滤波抑制反卷积过程中噪声的影响, 滤波器参数由离散小波变换（DWT）动态估计, 样品光声图像由时域后向投影算法重建。数值模拟与成像实验均表明该方法有效地抑制了噪声对反卷积的影响, 提高了光声成像的对比...
图像卷积与滤波
Bryan_Zhang的专栏
07-12 610
转载：图像卷积与滤波的一些知识点
卷积滤波
qq_34654240的博客
11-15 538
平滑滤波：所有w为正，且w之和等于1， 作用消除噪声，模糊图像 锐化图像：w值有正有负，w之和等于1，作用是丰富图像纹理 边缘检测：w值有正有负，w之和等于0，作用是 提取轮廓
卷积滤波--小记
Understand-image
03-05 1140
图像处理--卷积滤波卷积对比相同大小，不同中心大小不同大小，相同中心大小 核大小、权重都在影响着卷积效果 卷积 用不同的卷积核对图像进行卷积，得出来的效果是不一样的。在高通平台调试噪声的时候会有flat、edge部分kernel的设置，虽然可以在不同的曝光值下根据色卡情况来自动计算Kernel数据，但是这些数据到底是什么意思呢？引起了一些思考。 我以为我很懂卷积，无非就是卷一卷滤一滤，舍弃一些信息...
卷积与滤波
studyvcmfc的专栏
02-23 238
https://zhuanlan.zhihu.com/p/28478034
卷积和滤波
sinat_34298650的博客
08-01 416
http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/49080029很有必要再看 1.滤波器矩阵又叫卷积核。 2.滤波器的大小应该是奇数，这样它才有一个中心，例如3x3，5x5或者7x7。有中心了，也有了半径的称呼，例如5x5大小的核的半径就是2
在OpenCV中利用卷积进行图像滤波
TSINGHUAJOKING
01-31 1668
简 介： 本文首先讨论了卷积核的概念，以及如何用于对图像进行滤波。然后通过他们对图像进行数学运算来实现特定的效果，比如平和和锐化。展示了如何在OpenCV中实现2D滤波。 在等同卷积卷积核之后，我们创建了更多定制的核，用在OpenCV中的 filter2D()函数中。 介绍了OpenCV中的重要内置函数MediaBlur()，GaussianBlur()。 最后展示了 OpenCV中的 bilateralFilter()函数，是如何在保留图片中清晰边缘的同时又平滑了图像。 关键词： 中值滤波，平滑滤波，..
滤波和卷积
duganlx的博客
03-31 622
滤波和卷积 图像阈值处理 原始图像 其中 红色线为阈值 二进制阈值化 小于阈值的——0 大于阈值的——255 反二进制阈值化 小于阈值的——255 大于阈值的——0 截断阈值化 小于阈值的——本身 大于阈值的——取阈值 反阈值化为0 小于阈值的——本身 大于等于阈值的——0 阈值化为0 小于阈值的——0 大于等于阈值的——本身 实现：threshold retval, dst = cv...
图像滤波的卷积运算计算题
最新发布
03-08
### 图像滤波中的卷积运算 对于图像处理而言，卷积运算是非常重要的操作之一。一个像素点要计算 \( n \times n \) 次加法（即一次卷积的计算量），然后有 \( n \times n \) 个像素点要做卷积运算[^1]。 #### 卷积核的应用实例 假设有一个简单的3×3大小的输入矩阵表示灰度图像的一部分： ``` Input Image (Grayscale): | 1 | 2 | 3 | | 4 | 5 | 6 | | 7 | 8 | 9 | ``` 以及一个同样为3×3尺寸的卷积核（也称为滤波器）用于边缘检测： ``` Convolution Kernel: |-1| 0 | 1| |-2| 0 | 2| |-1| 0 | 1| ``` 为了应用这个卷积核到上述输入图像上，在中心位置处执行的操作如下所示： \[ (1*(-1))+(2*0)+(3*1)+\\ (4*(-2))+(5*0)+(6*2)+\\ (7*(-1))+(8*0)+(9*1)= \\ (-1+0+3)+(-8+0+12)+(-7+0+9)=\\ 2+4+2=8 \] 因此，经过该特定卷积核变换后的输出值将是8。需要注意的是实际过程中还需要考虑边界条件等问题。 #### Python 实现示例 下面给出一段Python代码来演示如何手动完成二维离散卷积过程而不依赖于任何第三方库: ```python import numpy as np def convolve_2d(image, kernel): m, n = image.shape km, kn = kernel.shape result = np.zeros((m-km+1,n-kn+1)) for i in range(m-km+1): for j in range(n-kn+1): submatrix = image[i:i+km,j:j+kn] result[i][j]=np.sum(submatrix * kernel) return result image=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) kernel=np.array([[-1,0,1],[-2,0,2],[-1,0,1]]) output=convolve_2d(image,kernel) print(output) ``` 这段程序实现了基本的二维离散卷积功能，并打印出了给定测试数据的结果。
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