简单起见,我们先考率1维的情况,那么可以简单的使用杨辉三角来近似 长度为3时[1 2 1]长度为4时[1 3 3 1]长度为5时[1 4 6 4 1]...因为使用杨辉三角可以很好地保留高斯模版的一个性质 两个高斯模版的卷积还是高斯模版 例如两个长度3的杨辉三角序列,卷积出长度5的序列 conv([1 2 1],[1...
【其它】读入一幅彩色图像并显示,对其进行以下处理(该图像主要用于步骤1和2): 1、分别用3×3和5×5的均值滤波对其进行处理,并显示结果; 2、用5×5的高斯平滑滤波对原图进行处理(用不同的σ值看看有何区别),并显示结果(至少两种不同σ值对应的结果);(也注意查看和5×5均值滤波的结果有何区别) 3、下载一幅...
图:高斯滤波器(标准差=3像素)的频率响应。The spatial frequency axis is marked in cycles per pixel, and hence no value above 0.5 has a real meaning。 5、高斯滤波步骤 (1)移动相关核的中心元素,使它位于输入图像待处理像素的正上方 (2)将输入图像的像素值作为权重,乘以相关核 (3)将上面各步得到的结...
subplot(3,1,1),plot(t2,b1);axis([-1.5 1.5 0 1.2]);xlabel('t/T');ylabel('b(t)'); title('高斯脉冲成形滤波器的输入(矩形脉冲)'); subplot(3,1,2),plot(t1,y1,'r',t1,y2,'g',t1,y3,'b',t1,y4,'m'); 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15....
图:高斯滤波器(标准差=3像素)的频率响应。The spatial frequency axis is marked in cycles per pixel, and hence no value above 0.5 has a real meaning。 5、高斯滤波步骤 (1)移动相关核的中心元素,使它位于输入图像待处理像素的正上方 (2)将输入图像的像素值作为权重,乘以相关核 ...
3*3滤波器,九个格子位置分别为(0,0)(0,1)(0,2)(1,0)(1,1)(1,2)(2,0)(2,1)(2,2),(1,1)为中心点 然后,我们还要确保这九个点加起来为1(这个是高斯模板的特性),这9个点的权重总和等于0.9125992,因此上面9个值还要分别除以0.9125992,得到最终的高斯模板。
图4-3 中值滤波仿真图1 图4-4 中值滤波仿真图2 效果对比如图4-5所示,左边为原图,右边为中值滤波后的结果。 图4-5 中值滤波效果对比图 中值滤波原理决定了其能较好地消除孤立的噪声点而不会对图像造成较大的抹平模糊(相较于均值滤波和高斯滤波)。因此对边缘细节保留较好。
假设一个3*3的核,sigma取值1.5以及sigma取5.0,归一化后其权值分布分别是: 假设一个5*5的核,sigma取值1.5以及sigma取5.0,经归一化后其权值分布分别是: 可以看到,权值的分布是以中间高四周低来分布的。并且距离中心越远,其对中心点的影响就越小,权值也就越小。 总结 核大小固定,sigma值越大,...
1.通俗讲,对整幅图像进行加权平均的过程。 2.十分有效的低通滤波器。 3.两种实现:1.离散化窗口滑窗卷积;2.傅里叶变换。 4.高斯函数: (e:自然对数,≈2.71828) 5.高斯函数积分: 6.高斯分布: 7.高斯滤波性质(5个):(1)二维高斯函数具有旋转对称性,即滤波器在各个
5、OpenCv中cvSmooth函数的用法 该函数原型为: void cvSmooth(const CvArr* src, CvArr* dst, int smoothtype=CV_GAUSSIAN, int param1=3, int param2=0,double param3=0, double param4=0 ); 该函数前三个参数很容易理解,至于后四个参数以下进行分析。