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。 均值滤波也称为线性滤波,其采用的主要方法为邻域平均法。线性滤波的基本原理是用均值代替原...
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...
高斯滤波：1.定义 图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对噪声进行抑制，通过抑制高频段来减少噪音...
5. 双边滤波 双边滤波对于图像的边缘信息能够更好的保存,其原理为一个与空间距离相关的高斯函数与一个灰度距离相关的高斯函数相乘。美颜、磨皮效果;双边滤波对椒盐噪声基本没效果 bilateralFilter(src, d, sigmaColor, sigmaSpace[, dst[, borderType]])双边滤波 ...
均值滤波: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。 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...
均值滤波的模板通常为3 * 3或7 * 7。中值滤波原理：中值滤波法是非线性平滑技术，它将图像中每个像素的灰度值设为该点及其周围窗口内所有像素灰度值的中值。中值滤波同样使用3 * 3或7 * 7的模板。高斯滤波原理：高斯滤波是线性平滑技术，主要用于去除高斯噪声，广泛应用于图像处理中的降噪。该过程...
功能:均值滤波 输入参数: 1.图像名 2.卷积核半径 cv2.GaussianBlur()函数 功能:高斯模糊 输入参数: 1.图像名 2.高斯核的大小,格式为(width, height),其中 width 和 height 可以不同,两者都是正奇数;如果设为 0,则根据 输入参数3 得到。(数值越大,高斯模糊越强) ...