均值滤波是最简单、计算复杂度最低的方法,在去除高斯噪声和低频噪声方面效果较差,但对边缘信息的保留效果较差。高斯滤波通过加权平均的方式更好地保留了图像的细节和边缘信息,适用于处理高斯噪声并且具有一定的平滑效果。中值滤波对于椒盐噪声和脉冲噪声有很好的去噪效果,并保持了图像的边缘信息,但对于高斯噪声和高频噪声...
均值滤波、中值滤波、高斯滤波的公式如下: 1.均值滤波:使用邻域平均法,用均值代替原图像中的各个像素值。设有一个滤波模板,该模板由其近邻的若干像素组成,求模板中所有像素的均值,再把该均值赋予当前像素点(x,y),作为处理后图像在该点上的灰度g(x,y),即g(x,y)=∑f(x,y)/m m为该模板中包含当前像素在...
均值滤波的卷积核模板一般为: 原图,卷积核为3 * 3,卷积核为7 * 7 中值滤波原理:中值滤波法是一种非线性平滑技术,它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值. 中值卷积模板: 原图,卷积核为3 * 3,卷积核为7 * 7 高斯滤波原理:高斯滤波是一种线性平滑滤波,适用于消除高斯噪声...
均值滤波计算均值,中值滤波计算中值,高斯滤波计算卷积值。窗口大小L的设定一般为2k+1,每次计算窗口中心位置的值。 该种策略下,在边缘区域窗口输出的位置是无法覆盖到的,因此需要特定的方式进行处理。处理的方式通常有四种:不作处理、只计算窗口包含区域、外周填充0、外周填充邻近元素值或指定值。 1.均值滤波 (1)一维...
基于MATLAB图像处理的中值滤波、均值滤波以及高斯滤波的实现与对比 作者:lee神 1.背景知识 中值滤波法是一种非线性平滑技术,它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值. 中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术,中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中...
3种线性滤波：方框滤波、均值滤波、高斯滤波 高斯滤波：1.定义 图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的...
均值滤波器: 模板: 从待处理图像首元素开始用模板对原始图像进行卷积,均值滤波直观地理解就是用相邻元素灰度值的平均值代替该元素的灰度值。 高斯滤波器: 模板:通过高斯内核函数产生的 高斯内核函数: 例如3*3的高斯内核模板: 中值滤波:同样是空间域的滤波,主题思想是取相邻像素的点,然后对相邻像素的点进行排序,取...
利用均值滤波器、高斯滤波、中值滤波、双边滤波等进行除噪 一、基本概念 什么是均值滤波器? 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。
一般情况下,我们都使用normalize=True的情况,这时,方盒滤波等价于 均值滤波 在代码的时候,不需要创建卷积核,只需要告诉方盒滤波,卷积核的大小是多少,如ksize=(5, 5) blur(src, ksize[, dst[, anchor[, borderType]]])均值滤波 3. 高斯滤波 GaussianBlur(src, ksize, sigmaX[, dst[, sigmaY[, borderType...
1、均值滤波 2、中值滤波 3、高斯滤波 4、双边滤波 5、引导滤波 手写代码 Opencv代码实现 最后的总结 参考文章 概论 本来打算是分开推导的,但我觉得还是整个合集吧,避免有水文的嫌疑,那么因为学习的需要,会涉及到图像的滤波处理,我汇总了一些常见的滤波算法,方便日后查看。