高斯滤波器是一种基于高斯函数的线性平滑滤波器,主要用于去除离散图像中的高斯噪声。高斯滤波器的一般形式如下所示: G(x,y)=\frac{1}{2\pi\sigma^2}e^{-\frac{x^2+y^2}{2\sigma^2}} 其中,G(x,y)代表滤波器的输出值,x、y代表像素点的坐标,σ代表高斯函数的标准差。 二、高斯滤波器参数 在实际...
高斯滤波中的参数的均值和方差称为矩参数,分别为一阶矩和二阶矩。 所以首先让我们来看看后验满足高斯分布需要满足什么条件: 满足贝叶斯滤波的马尔可夫假设 状态转移概率 必须是带有随机高斯噪声的参数的线性函数。公式表示为: 其中 为状态向量, 为t时刻的控制向量; 为 的方阵, 为状态向量 的维数; 为 的矩阵, 为...
滤波器本身是个矩阵,均值滤波是计算的均值,在我们之前的白噪点去除实验中,均值滤波效果并不好,而更适合中值滤波。除此之外还有几种比较特别的滤波函数,比如高斯滤波以及边缘保留滤波。其中高斯滤波也是高斯噪音的最佳去除器。而边缘保留滤波(EPF)则是用来保留边缘的滤波函数如双边滤波,均值迁移等等,由于篇幅原因,且边缘...
高斯滤波器是一种基于高斯函数的图像滤波器,它可以对图像进行平滑处理和边缘检测。具体来说,高斯滤波器是通过对图像中每个像素周围的像素进行加权平均来实现的,其中像素的权值是由高斯函数计算得到的。 二、高斯滤波器的参数 1. Sigma值 Sigma值是高斯函数的标准差,它决定...
高斯滤波器的设计参数包括滤波器大小、标准差以及边缘处理方式。 1. 滤波器大小 高斯滤波器的大小指的是卷积核的大小,通常是一个正方形或矩形,卷积核大小的选择会直接影响到滤波器的平滑程度和图像细节的保留程度。一般来说,滤波器大小应该根据所处理的图像尺寸进行选择,如果滤波器过大,可能会导致图像细节丢失,...
下面是一些常见的高斯滤波器参数实例: 1.使用3×3的卷积核和标准差为1的高斯函数进行平滑: $$ \begin{bmatrix} 1 & 2 & 1\\ 2 & 4 & 2\\ 1 & 2 & 1 \end{bmatrix} \times \frac{1}{16} $$ 2.使用5×5的卷积核和标准差为2的高斯函数进行平滑: $$ \begin{bmatrix} 1 & 4 & 6 &...
递归滤波器中包含了两个重要的步骤,预测和更新,预测就是根据先验概率P(Xk−1|Yk−1)计算预测概率P(Xk|Yk−1),更新就是根据预测概率P(Xk|Yk−1)计算后验概率P(Xk|Yk),在下一次迭代开始时,认为后验概率P(Xk|Yk)是新的先验概率并据此计算P(Xk+1|Yk+1),但是需要注意的是,这个假设只在线性滤波中...
还记得高斯滤波器的核心就是认为状态都服从于高斯分布,因此我们prediction阶段只需要计算均值和方差: 在Update阶段需要求解 需要计算 但是这个计算过程显然是有点儿复杂的,为此提出了一类估算积分的方法,称为sigma methods,这里介绍一下无迹变换和Cubature方法,采用这两种方法的卡尔曼滤波器也被分别称为Unscent Transform卡...
高斯型光纤可调谐滤波器规格参数: WLTF-NM-P手动可调滤光片规格 中心波长 810nm, 880nm, 940nm或按规定在810-960nm 调谐范围 60nm或120nm 插入损耗 2.5dB(zui大3.5dB) FWHM 1.00nm, 0.90nm, 0.80nm, 0.70nm, 0.60nm, 0.50nm, 0.40nm, 0.30nm, 0.25nm, 0.20nm, 0.15nm, 0.10nm, 0.07nm(或其他指...