著名学者 Tukey [3]于1971年首次提出了一种非线性滤波器——中值滤波器,从此揭开了非线性滤波方法研究的序幕。非线性滤波技术发展到现在,基于中值滤波的改进算法层出不穷,在非线性滤波算法中占有重要的地位。另外很多新的非线性滤波算法也相继涌现,如基于数学形态学的滤波方法、基于模糊理论的滤波方法、基于神经网络的...
双边滤波(Bilateral filter)是由Tomasi和Manduchi在1998年发明的一种各向异性滤波,它一种非线性的图像平滑方法,结合了图像的空间邻近度和像素值相似度(即空间域和值域)的一种折中处理,从而达到保边去噪的目的。双边滤波的优势是能够做到边缘的保护,其他的均值滤波、方框滤波和高斯滤波在去除噪声的同时,都会有较明显的边...
平滑用于减少图像中的无关细节,其中无关是指小于滤波器核的像素区域。另一个应用就是平滑因灰度级数量不足导致的图像中的伪轮廓。平滑滤波器可与其他图像增强技术结合使用,可以参见前面精确直方图规定化的讨论,以及本章后面关于钝化掩蔽的讨论。 本节从线性平滑滤波器入手,详细讨论平滑滤波器。本节后面将介绍非线形平...
图像滤波的目的就是消除图像的噪声和抽出对象的特征,图像滤波的要求是:不能损坏图像的重要特征信息(如轮廓和边缘),还需要使得滤波处理后的图像更加清晰。 对于平滑滤波来说,他的目的有两类:(1)、模糊(2)、消噪 空间域内的平滑滤波采用平均法,就是求邻近像素域内的平均亮度值,所以邻域的大小与平滑的效果直接相关...
1、图像平滑(smooth)也称为“模糊处理”,最常见的smooth的使用方法是降低图像上的噪声或者失真。 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。 图像滤波的目的就是消除图像的噪声和抽出对象的特征。图像滤波的要求是:不能损坏图像的重要特征信息(如轮廓和边缘)。还须...
现在，让我们了解一些最常用的平滑技术。1. 平均滤波 图像中的每个像素值被邻域（由滤波器掩模定义）强度值的加权平均值替换。最常用的过滤器是具有相同权重的 Box 过滤器。3×3归一化盒式滤波器如下所示 标准化过滤器是一个很好的做法。这是为了确保图像不会变亮或变暗。您还可以使用非标准化盒式过滤器。OpenCV...
高斯滤波 为了克服简单局部平均法的弊端(图像模糊),目前已提出许多保持边缘、细节的局部平滑算法。它们的出发点都集中在如何选择邻域的大小、形状和方向、参数加平均及邻域各点的权重系数等。 图像高斯平滑也是邻域平均的思想对图像进行平滑的一种方法,在图像高斯平滑中,对图像进行平均时,不同位置的像素被赋予了不同的...
在图像处理中,平滑(Smoothing)是一种常用的预处理技术,用于减少图像中的噪声和细节。平滑处理可以通过多种滤波器实现,其中线性滤波器是最常见的一类。本文将介绍三种常用的线性滤波器:均值滤波、方框滤波和高斯滤波,并通过Python代码示例展示它们的实现和应用。 1. 均值滤波(Mean Filtering) 均值滤波是一种简单的平滑...
1.椒盐噪声:图像中随机出现的白点或者黑点 2.高斯噪声:噪声的概率密度分布是正态分布 2.图像平滑 1.均值滤波:算法简单,计算速度快,在去噪的同时去除了很多细节部分,将图像变得模糊 cv.blur() 2.高斯滤波: 去除高斯噪声 cv.GaussianBlur() 3.中值滤波: 去除椒盐噪声 ...