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...
一、均值滤波均值滤波是一种简单的平滑滤波方法,它的原理是用滤波窗口内像素的平均值来代替中心像素的值。具体来说,对于滤波窗口内的每个像素,计算其邻域内所有像素的平均值,然后将结果作为中心像素的值。这样可以有效地平滑图像并去除高频噪声。然而,均值滤波的缺点是它不能很好地保留图像的边缘信息,使得图像看起来模...
3.高斯滤波 高斯滤波类似于均值滤波和中值滤波,形式上和均值滤波是统一的。均值滤波计算的是元素的均值,也就是均数1/n的加权和。高斯滤波同样定义一个滑动窗口,这个窗口中对应于每个元素定义了一个权重参数,窗口的输出就是数据元素和这些权重参数的加权和,因为这个运算是形式化的卷积运算,因此这个窗口叫做卷积核。 (...
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,取中点的灰度值作为该像...
应用上,均值滤波处理高斯噪声效果较好,中值滤波处理椒盐噪声比较好,原因点击查看。 2.原理说明 对于通用的加权平滑滤波器,计算公式由下式给出: 其中f(x,y)为图像上坐标为(x,y)的点的灰度值,a与b为以(x,y)为中心的矩形(窗口)的半长与半宽,w(s,t)为给点(s,t)所加的权重。
加入高斯噪声后的效果: 二、图像平滑 图像平滑从信号处理的角度看就是去除其中的高频信息,保留低频信息。因此我们可以对图像实施低通滤波。低通滤波可以去除图像中的噪声,对图像进行平滑。 根据滤波器的不同可以分为:均值滤波、高斯滤波、中值滤波、双边滤波 我们认为高频信息就是噪声,低频信息就是有用的内容。 1、均...
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...
高斯滤波是一种线性平滑滤波,适用于滤除高斯白噪声,已广泛应用于图像处理的预处理阶段。 对图像进行高斯滤波就是对图像中的每个点的像素值计算,计算的准则是,由该点本身灰度值以及其邻域内的其他像素灰度值加权平均所得,而加权平均的权系数由二维离散高斯函数采样并归一化后所得。 均值滤波 均值滤波也称为线性滤波...
1,均值滤波(Mean Filtering) 均值滤波(低通滤波)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(以目标像素为中序的周围八个像素,构成一个滤波模板,即去掉目标像素本身),再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。
1.2. 均值滤波 demo 1.3. 高斯滤波 demo 二. 非线性滤波 2.1. 中值滤波 demo 2.2. 双边滤波 demo 结构体参考 一. 线性滤波 1.1. 方框滤波 方框滤波是所有滤波器中最简单的一种滤波方式。每一个输出像素的是内核邻域像素值的平均值得到。 通用的滤波kernel如下: ...