在OpenCV的“photo.hpp”中定义了一个inpaint函数,可以用来实现图像的修复和复原功能,inpaint函数的原型如下: void inpaint( InputArray src, InputArray inpaintMask, OutputArray dst, double inpaintRadius, int flags ); 1. 第一个参数src,输入的单通道或三通道图像; 第二个参数inpaintMask,图像的掩码,单通道图像...
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1 几何均值滤波器原理(Geometric Mean Filter) 式中表示复原像素的灰度值为滤波窗口所有像素灰度值乘积的1/mn次幂。几何均值滤波器的平滑与算数平均滤波器相比,损失的图像细节更少。 2 c++ opencv代码 #include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> #include<math.h> using namespace cv; using namespace std...
//转换为灰度图像 cvtColor(image, image_gray, COLOR_BGR2GRAY); imshow("image_gray", image_gray); //自己实现瑞利噪声的添加 Add_RayleighNoise(image_gray, image_output, 0, 15, 1);//输入图像,输出图像,参数1,方差,系数 imshow("image_output", image_output); waitKey(0); //暂停,保持图像显...
问题将RGB三个数据组合后显示不出图像,且程序崩溃,报错如下: error: OpenCV(4.7.0) D:/a/opencv-python/opencv-python/opencv/modules/highgui/src/precomp.hpp:155: error: (-215:Assertion failed) src_depth != CV_16F && src_depth != CV_32S in function 'convertToShow' ...
几何均值滤波器的独特之处在于它的原理：复原一个像素的灰度值，是取滤波窗口内所有像素灰度值乘积的1/mn次幂。这与算数平均滤波器不同，它在平滑图像的同时，相对保留了更多的细节信息，因此在处理图像噪声时，能够产生更精细的效果。在C++与OpenCV的实践中，实现几何均值滤波器并非复杂。以下是一个简要...
图像退化复原psfblurredopencv 图像退化和复原目录Contents图像退化与复原机理图像的运动模糊图像的逆滤波图像的维纳滤波图像质量的评价何为图像退化和复原图像的退化是指图像在形成、传输和记录过程中,由于成像系统、传输介质和设备的不完善,使图像的质量下降。针对这些问题,我们需要对退化后的图像进行复原,图像复原就是尽可...
通过调整这个参数，可以实现对不同噪声水平的图像进行处理。实现自适应中值滤波器的过程，不仅需要考虑算法本身的实现细节，还需要综合考虑图像数据的格式、OpenCV库的使用方法以及程序的优化策略。在实际应用中，还需要进一步测试算法的性能和效果，确保在不同场景下都能实现预期的图像处理效果。
通过调用`cv::medianBlur`函数并指定滤波窗口大小，我们可以轻松地将中值滤波器应用于图像。这段代码首先加载图像，然后使用中值滤波器对图像进行处理，最后显示处理后的结果。中值滤波器以其噪声抑制能力与边缘保持特性，成为了数字图像处理中的重要工具。在后续的数字图像处理(c++ opencv)研究与实践中，通过...
;图像复原的步骤:;7.2 图像的运动模糊;实现运动模糊的模型函数为motion_process(image_size,motion_angle),它包含两个参数:图像的尺寸大小image_size以及运动的角度motion_angle。当运动位移为degree、运动角度为angle度时,则该模型函数的构建过程如下:首先是创建与图像同等大小的全0矩阵,然后找到全0矩阵的中心行数...