//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;...
一般情况下,我们都使用normalize=True的情况,这时,方盒滤波等价于 均值滤波 在代码的时候,不需要创建卷积核,只需要告诉方盒滤波,卷积核的大小是多少,如ksize=(5, 5) blur(src, ksize[, dst[, anchor[, borderType]]])均值滤波 3. 高斯滤波 GaussianBlur(src, ksize, sigmaX[, dst[, sigmaY[, borderType...
虽然高斯滤波相对于普通均值滤波而言性能有所提升,但是依然对边缘随时严重,为了进一步保留边缘信息,就需要对边缘做进一步处理。于是就有人提出在高斯分布的基础上再加一个权重,这个权重和像素值的差别挂上联系,这个算法就是双边滤波算法。 如图是原始论文中的公式,从中可以看出双边滤波有两个高斯权重叠加而来。前面||p-...
高斯滤波的具体操作是:用一个模板(或称卷积、掩模)扫描图像中的每一个像素,用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。 高斯滤波卷积核模板: 原图,卷积核为3 * 3,卷积核为7 * 7 双边滤波原理:高斯滤波是以距离为权重,设计滤波模板作为滤波系数,只考虑了像素间的空间位置上的关系,因此...
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...
所以,常用的边缘保留滤波有高斯双边滤波、均值迁移滤波。 1.高斯双边滤波 1.1 高斯双边滤波的原理 高斯双边滤波(Gaussian Bilateral Filter)是一种非线性的滤波方法,它是结合图像的空间邻近度和像素值相似度的一种折衷处理,同时考虑空域信息和灰度相似性,达到保边去噪的目的。
C#+OpenCV基础(六)_均值中值高斯双边滤波,一、知识卷积核:用来对图像矩阵进行平滑的矩阵,也称为过滤器。锚点:卷积核和图像矩阵重叠,进行内积运算,运算后锚点位置
对于窗口大小为3的均值滤波器,化简公式如下: 其中,Zi为以点(x,y)为中心,3×3的正方形中的九个点的灰度值。同理,窗口大小为n时,正方形的边长随之改变为n。可以看出,如果噪声为高斯噪声,测量值在真实值周围波动,取得平均之后会得到相对准确的值。
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) 3.x和y轴的标准差 cv2.bilateralFilter()函数 功能:双边滤波 输入参数: 1.图像名 2.滤波强度,数值太大图片易卡通化,不真实(一般d=5/9) ...
高斯滤波模板通常为3 * 3或7 * 7。双边滤波原理：在高斯滤波的基础上，双边滤波引入了像素值的考虑，形成一种非线性滤波，尤其在保留边缘信息方面更为有效。滤波效果取决于空间域核与像素范围域核的综合。双边滤波核函数结合了空间域与像素值范围的考量，以适应不同场景。在图像平坦区域，像素值差异小...