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...
均值滤波是空间域线性滤波器，其中所得到的图像中的每个像素具有的值等于其邻近的像素的输入图像中的...
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...
进一步,平滑滤波分为平滑线性滤波器和平滑非线性滤波器,而均值滤波属于前者,中值滤波属于后者。 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...
- **平滑效果更自然**：相比均值滤波，减少了模糊感。- **边缘损失仍然存在**：对高频分量（边缘、...
高斯滤波器是一种线性滤波器,通过平滑图像来减少噪声。在Matlab中,我们可以使用imgaussfilt函数来实现高斯滤波。二、均值滤波均值滤波器是一种简单的线性滤波器,它将每个像素替换为其邻域的平均值。在Matlab中,我们可以使用imfilter函数来实现均值滤波。三、中值滤波中值滤波器是一种非线性滤波器,它将每个像素替换为其...
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...
均值滤波本身存在着固有的缺陷,即它不能很好地保护图像细节,在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分,从而使图像变得模糊,不能很好地去除噪声点。 g(x,y)=1/m ∑f(x,y) g = (1/8)*(2+4+8+1+9+5+7+6)= 5 均值滤波后的结果: 5 高斯滤波是一种线性平滑滤波,适用于消除高斯噪声,广泛应用于图像处...
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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。