三、中值滤波中值滤波是一种统计滤波方法,它的原理是用滤波窗口内像素的中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,将其邻域内的像素按照大小进行排序,然后将排序后像素的中值作为中心像素的值。中值滤波对于椒盐噪声和脉冲噪声有很好的去噪效果,能够保持图像的边缘信息,避免了均值滤波和高斯滤波的模糊...
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intMPT_test_blur(){cv::Mat dst;cv::Mat src=cv::imread("../image/beauty.jpg",cv::IMREAD_COLOR);cv::blur(src,dst,cv::Size(5,5));cv::namedWindow("src",0);cv::imshow("src",src);cv::namedWindow("均值滤波",0);cv::imshow("均值滤波",dst);cv::waitKey(0);return0;...
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。 (...
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、均值滤波 (1)api介绍 (2)实例分析 import cv2 as cv import numpy as np import matplotlib.pyplot as...
（一）中值滤波 原理 中值滤波是一种典型的非线性滤波算法，它的基本思想是用像素邻域内的中值来代替该...
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...
本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像平滑,包括四个算法:均值滤波、方框滤波、高斯滤波和中值滤波。全文均是基础知识,希望对您有所帮助。知识点如下: 1.图像平滑 2.均值滤波 3.方框滤波 4.高斯滤波 5.中值滤波 PS:本文介绍图像平滑,想让大家先看看图像处理的效果,后面还会补充一些基础知识供大家学习。文章参考...
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 ...
在数字图像处理中,滤波是很重要的一部分,均值滤波和中值滤波是都属于空间滤波(对于某一像素点,以该点为中心,通过对该像素点邻域部分的像素进行处理,得到中心替代像素点的滤波方法)中的平滑滤波方法(还有锐化滤波等)。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。