图像滤波

Opencv学习——图像滤波

1.线性滤波器-方框滤波-均值滤波-高斯滤波2.非线性滤波器-中值滤波-双边滤波器线性滤波器图像滤波可以表示为如下的公式：g(x,y)=∑k,lf(x+k,y+l)g(k,l)其中g(k,l)称为核，通过构造核可以实现线性滤波方法方框滤波方框滤波器的核为
Dangkie·2017-05-29 15:00

Spatial Filters

图像滤波器可以分为线性滤波器和非线性滤波器。线性滤波器中主要涉及的是低通滤波器和高通滤波器。
Fishmemory·2017-04-19 16:50

基于Opencv3和Qt5的图像处理GUI

最近做了一个基于Opencv3和Qt5的图像处理GUI，具有图像预处理、形态学操作、图像滤波、图像分割等四大功能模块.图像预处理主要包括以下五个部分："①灰度化.""②二值化.""③对比度和亮度.""④
dingkeyanlail·2017-04-11 13:01

matlab实现图像滤波——高斯滤波

要求生成一个（2N+1）×（2N+1）大小的高斯模板H（标准为sigma），然后用此模板对图像进行滤波。不允许使用fspecial来产生高斯模板，不允许使用imfilter、conv2等函数。原理及算法理解：高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是：用一个模板（或称卷积、掩模）扫描图像中的每一个像素，用模板确
yytang1·2016-10-07 14:44

【OpenCV学习笔记 009】图像滤波

滤波是信号处理及图像处理中的一个基本操作，目的是选择性地提取图像中被认为传达重要信息的部分。它可以去除图像中的噪声，提取刚兴趣的视觉特征，允许图像重采样，理论基础源于广义的信号与系统理论。我们观察一副图像时，可以看到不同的灰度（或彩色值）在图像中的分布，一些灰度强度变化慢，一些灰度强度变化快。频域就是观察图像中变化的频率所构成的一种描述图像，空间域则是观察灰度分布来描述一幅图像。频域分析按照高频到
DaveBobo·2016-09-18 11:23

【图像处理】【计算机视觉】线性邻域滤波专场：方框滤波、均值滤波与高斯滤波...

下面是使一些比较热门的图像滤波操作，对应的是基于C++的Mat数据类
weixin_30578677·2016-09-08 10:00

图像基本变换---快速均值模糊算法

本文将介绍图像滤波中常用的均值滤波算法内容。    图像均值算法就是取一个窗口的均值，即所谓的boxfilter。一般使用积分图来加速算法。  
bravebean·2016-05-13 08:00

OpenCV3的第十天——imgproc组件之目标检测

imgproc组件：ImageProcess，即图像处理模块；图像滤波；几何变换；图像转换；直方图相关；结构分析和形状描述；运动分析和对象跟踪；特征检测；目标检测；
Taily_Duan·2016-04-19 15:00

OpenCV3的第九天——imgproc组件之特征检测

imgproc组件：ImageProcess，即图像处理模块；图像滤波；几何变换；图像转换；直方图相关；结构分析和形状描述；运动分析和对象跟踪；特征检测；目标检测；
Taily_Duan·2016-04-19 15:00

OpenCV3的第八天——imgproc组件之结构分析

imgproc组件：ImageProcess，即图像处理模块；图像滤波；几何变换；图像转换；直方图相关；结构分析和形状描述；运动分析和对象跟踪；特征检测；目标检测；
Taily_Duan·2016-04-19 15:00

OpenCV3的第七天——imgproc组件之直方图相关

imgproc组件：ImageProcess，即图像处理模块；图像滤波；几何变换；图像转换；直方图相关；结构分析和形状描述；运动分析和对象跟踪；特征检测；目标检测；
Taily_Duan·2016-04-19 15:00

OpenCV3的第六天——imgproc组件之图像变换

imgproc组件：ImageProcess，即图像处理模块；图像滤波；几何变换；图像转换；直方图相关；结构分析和形状描述；运动分析和对象跟踪；特征检测；目标检测；图像变换imagetransform，
Taily_Duan·2016-04-09 10:00

OpenCV3的第五天——imgproc组件之图像处理

imgproc组件：ImageProcess，即图像处理模块；图像滤波；几何变换；图像转换；直方图相关；结构分析和形状描述；运动分析和对象跟踪；特征检测；目标检测；一、图像滤波 目的：抽出对象的特征；消除噪声
Taily_Duan·2016-04-09 10:00

图像平滑处理（滤波）

2、图像滤波什么是图像滤波呢？就是在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制。
hujian_·2016-04-05 20:00

Matlab---图像滤波之各种滤波器汇总实现

1打开图片  所有的滤波原始图片均使用下面的操作方式打开（只处理灰度图像）：%读取图像可以处理彩色多通道图片(转化为灰度图像) [FileName,PathName,FilterIndex]=uigetfile({'*.png;*.jpg;*.jpeg';'*.*'},'选择一幅待处理图片'); filename=fullfile(PathName,FileName); SrcImg=imread
FreeApe·2016-03-29 13:00

【opencv学习笔记1】5种图像滤波辨析：方框、均值、高斯、中值、双边

图像滤波什么是图像滤波图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。
chongshangyunxiao321·2016-03-26 16:26

【opencv学习笔记1】5种图像滤波辨析：方框、均值、高斯、中值、双边

图像滤波什么是图像滤波图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。
chongshangyunxiao321·2016-03-26 16:00

图像加噪和图像滤波

1.     椒盐噪声（SaltAndPepperNoise）椒盐噪声是一种因为信号脉冲强度引起的噪声，信噪比（SignalNoiseRate）是衡量图像噪声的一个数字指标。给一副数字图像加上椒盐噪声的处理顺序应该如下：指定信噪比 SNR 其取值范围在[0,1]之间计算总像素数目 SP，得到要加噪的像素数目 NP=SP*(1-SNR)随机获取要加噪的每个像素位置P（i,j）指定像素值为255或者0
HUSTLX·2016-03-07 11:00

OPENCV基本滤波算法

图像滤波的主要目的是为了在保留图像细节的情况下尽量的对图像的噪声进行消除,从而是后来的图像处理变得更加的方便.        
邓小俊·2016-03-06 23:00

图像加噪和图像滤波

 1.    椒盐噪声（SaltAndPepperNoise）椒盐噪声是一种因为信号脉冲强度引起的噪声，信噪比（SignalNoiseRate）是衡量图像噪声的一个数字指标。给一副数字图像加上椒盐噪声的处理顺序应该如下：指定信噪比SNR其取值范围在[0,1]之间计算总像素数目SP，得到要加噪的像素数目NP=SP*(1-SNR)随机获取要加噪的每个像素位置P（i,j）指定像素值为255或者0。重复c
HUSTLX·2016-03-05 18:00

OpenCV成长之路(7)：图像滤波

滤波实际上是信号处理里的一个概念，而图像本身也可以看成是一个二维的信号。其中像素点灰度值的高低代表信号的强弱。高频：图像中灰度变化剧烈的点。低频：图像中平坦的，灰度变化不大的点。根据图像的高频与低频的特征，我们可以设计相应的高通与低通滤波器，高通滤波可以检测图像中尖锐、变化明显的地方；低通滤波可以让图像变得光滑，滤除图像中的噪声。下面我们来看一下OpenCV中的一些滤波函数：一、低通滤波1，blu
☆Ronny丶·2016-02-21 05:21

高斯滤波

高斯滤波图像滤波之高斯滤波（Gaussfilter）概述：高斯滤波：高斯滤波在图像处理概念下，将图像频域处理和时域处理相联系，作为低通滤波器使用，可以将低频能量（比如噪声）滤去，起到图像平滑作用。
sunmc1204953974·2016-02-04 14:00

图像滤波和图像混合 Image Filtering and Hybrid Images

(Lookatimageonrightfromveryclose,thenfromfaraway.)Project1:ImageFilteringandHybridImagesCS143:IntroductiontoComputerVisionBriefDue:11:59pmonFriday,September20th,2013Stencilcode:/course/cs143/asgn/proj
garfielder007·2016-01-08 17:53

Python: scikit-image 彩色图像滤波

一般的滤波器都是针对灰度图像的，scikit-image库提供了针对彩色图像滤波的decorator：adapt_rgb，adapt_rgb提供两种形式的滤波，一种是对rgb三个通道分别进行处理，另外一种方式是将
shinian1987·2015-12-12 11:00

【OpenCV】5种图像滤波辨析：方框、均值、高斯、中值、双边

图像滤波什么是图像滤波图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。
NoMasp·2015-12-08 14:00

matlab图像滤波

matlab图像滤波   clc;    clearall;    I=imread('eight.tif');    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
u010025211·2015-12-04 21:00

图像去噪

  噪声主要可以分为脉冲噪声和高斯噪声，我们在现实中看到的图像一般都会含有噪声，在对图像做后续处理时，要对图像进行去噪处理，这样也被称作图像滤波，图像滤波可分为空间域滤波、频率域滤波两大类。
qq_18343569·2015-11-27 10:00

matlab图像预处理代码综合

二维离散余弦变换的图像压缩P0303：采用灰度变换的方法增强图像的对比度P0304：直方图均匀化P0305：模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响P0306：采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波
gentle.yu先生·2015-11-17 18:33

模块图像opencv学习之路【四】——opencv文件结构介绍

nbsp;   core——定义了基本数据结构，包含最主要的Mat和一些其他的模块      imgproc——该模块包含了线性和非线性的图像滤波
·2015-11-13 10:28

Matlab DIP(瓦)ch7小波练习

      在这一章中，主要进行小波图像处理的练习，内容包括小波图像滤波，小波图像分解，小波图像重构，小波图像边缘检测，小波图像平滑和去噪以及小波图像的渐进重构等问题
·2015-11-12 18:45

opencv边界扩展

图像滤波中经常需要处理边界，opencv提供了一个边界扩展函数 #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace
·2015-11-11 18:32

Opencv2系列学习笔记8(图像滤波)

一：概念： 滤波是信号处理机图像处理中的一个基本操作。滤波去除图像中的噪声，提取感兴趣的特征，允许图像重采样。 图像中的频域和空域：空间域指用图像的灰度值来描述一幅图像；而频域指用图像灰度值的变化来描述一幅图像。而低通滤波器和高通滤波器的概念就是在频域中产生的。 低通滤波器指去除图像中的高频成分，而高通滤波器指去除图像中的低频成分。 后面将介绍低通滤波器—均值和高斯滤波器；中值滤波器—非线
·2015-11-11 10:46

在绘图程序编写过程中遇到的问题~

本想将图像滤波也加入到程序中去，但考虑到PPC或SmartPhone上可怜的硬件资源，加入图像处理部分简直就是在考验PPC和我这台
·2015-11-08 15:45

CUDA--图像拉伸（使用纹理内存texture）

相对而言，使用纹理内存进行图像拉伸，由于纹理内存本身对传入的图像数组有线性滤波作用，所以使用纹理拾取函数从源图像纹理内存取值，赋值给输出图像，即可完成图像拉伸及图像滤波两种功能。
·2015-11-08 14:13

高斯图像滤波原理及其编程离散化实现方法

http://blog.sina.com.cn/s/blog_640577ed0100yz8v.html 1、图像滤波   在三维计算机视觉领域，通常对于二维图像的特征抽取是很关键的第一步
·2015-11-02 09:51

python 简单图像处理（10） 空间域图像平滑

频率域以后有机会再讲 空间域的各种滤波器虽然形状不同，但在空间域实现图像滤波的方法是相似的。 都是利用模板卷积，即将图像
·2015-11-01 13:18

图像分割学习笔记_1(opencv自带meanshift分割例子)

　　Meanshift不仅可以用于图像滤波，视频跟踪，还可以用于图像分割。 　　
·2015-11-01 13:27

高斯核函数在图像滤波中的应用

http://www.chinavib.com/thread-48079-1-1.html 高斯（核）函数简介 1函数的基本概念   所谓径向基函数 (Radial Basis Function 简称 RBF), 就是某种沿径向对称的标量函数。 通常定义为空间中任一点x到某一中心xc之间欧氏距离的单调函数 , 可记作 k(||x-xc||), 其作用往往是局部的 , 即当x远离x
·2015-10-31 10:39

【图像处理】Schmid滤波器

Schmid也是一种类Gabor图像滤波器，在这篇文章[1]中有详细推导和介绍。
·2015-10-31 08:45

matlab练习程序（图像滤波时的边界处理2）

　　我真是弱爆了，我原来以为边界处理用我上一篇的方法就能很好的处理了，结果效果并不好。我只是和标准的imfilter函数进行了比较，其实imfilter函数还有一些参数我没用上，比如‘replicate’,'symmetric'等，如果加上这些参数，我的效果就比不上matlab的效果了，所以这次不用上一篇的方法了，就用边界扩展好了。 　　边界扩展是把原图的四周都加上r个像素，并且把这r个像素的值
·2015-10-30 16:16

matlab练习程序（图像滤波时的边界处理）

　　我们在写滤波程序时一般会用矩阵模板与原图像做卷积，这时候在做图像边界的处理是一般都选择忽略边缘，不过要是模板比较大，那么处理的效果就不好了，图像四周就会是原图像，中间才是滤波后的结果，虽然用Matlab的imfilter就能解决，不过还是自己通过滤波的原理实践一下比较好。 　　模板和图像一共有如下16种关系，我粗略的画了一下，前三张小矩形的是模板、大的矩形是图像，最后一张大的是模板，小的是图
·2015-10-30 16:16

图像滤波综合（方框、均值、高斯、中值、双边）

图像滤波综合（方框、均值、高斯、中值、双边）//-----------------------------------【全局变量声明部分】--------------------------------
gdut2015go·2015-10-22 21:00

10句话读懂图像频域滤波——不能不知道的信号与系统基本理论

图像处理是信号与信息处理学科的分支，图像滤波的理论当然得从信号与系统说起。
iracer·2015-10-21 22:00

FreeImage使用基础，图像旋转，图像滤波

高斯图像滤波#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <malloc.h> #include "
·2015-10-21 11:07

高斯（Guassian）模糊 图像滤波 基本原理介绍

高斯（Guassian）模糊图像滤波原文链接：http://www.cnblogs.com/zxj015/archive/2013/05/12/3074612.html感谢原文作者细致的讲解。
yangyangyang20092010·2015-09-19 16:00

数字图像处理03（卷积、滤波、边缘检测——算法原理）

1.首先介绍一下相关和卷积的关系：图像滤波的计算过程分析   滤波通常是用卷积或者相关来描述，而线性滤波一般是通过卷积来描述的。他们非常类似，但是还是会有不同。
Ben_Ben_Niao·2015-07-29 14:00

图像滤波函数imfilter函数的应用及其扩展

一）认识imfilter函数imfilter函数叫做实现线性空间滤波函数,主要功能可以实现多维数组的滤波，在图像领域就是对图像进行滤波。滤波是一个统一的概念，在图像领域，图像的去除噪声点，图像提取边缘，图像平滑、模糊、增强等等都可以看成滤波。用法：B=imfilter(A,H)B=imfilter(A,H,option1,option2,…)或写作:B=imfilter(f,w,filtering
on2way·2015-07-02 09:00

图像滤波，均值和高斯-------学习记录（8）

#include"opencv2/highgui/highgui.hpp" #include"opencv2/imgproc/imgproc.hpp" usingnamespacestd; usingnamespacecv; intDELAY_CAPTION=1500; intDELAY_BLUR=1000; intMAX_KERNEL_LENGTH=31; Matsrc,dst; char
xiaohaijiejie·2015-06-09 16:00

opencv的图像卷积、图像滤波、图像平滑的解析

1.图像卷积（模板）(1).使用模板处理图像相关概念：          模板：矩阵方块，其数学含义是一种卷积运算。       卷积运算：可看作是加权求和的过程，使用到的图像区域中的每个像素分别于卷积核(权矩阵)的每个元素对应相 乘，所有乘积之和作为区域中心像素的新值。     卷积核：卷积时使用到的权用一个矩阵表示，该矩阵是一个权矩阵。   卷积示例：             3*3 的像素区
gdut2015go·2015-06-01 16:00

【Matlab学习笔记】【图像滤波去噪】高斯平滑滤波

图像的预处理中比较重要的一环就是图像的去噪处理，是后续图像处理的基础。img=imread('F:\图像去噪\4.jpg');f=rgb2gray(img);subplot(1,2,1);imshow(f);f=double(f);f=fft2(f);f=fftshift(f);[m,n]=size(f); %d0=80;m1=fix(m/2);n1=fix(n/2);fori=1:m  forj
无敌三角猫·2015-05-13 08:42
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