上面初步计算3x3高斯核的权重和为0.7794836.考虑这样一个问题,假若某一邻域内所有像素的灰度值为255,那么通过该高斯核进行卷积之后,模板中心像素的灰度值为0.7794836×255=198.77 < 255,偏离了实际的灰度值,使得图像亮度相比原图偏暗,产生了误差.因此有必要对该高斯核进行归一化处理,保证权重和为1以保证图像的均匀灰度...
close all; RGB= imread('flower.bmp');%读取图片gray= rgb2gray(RGB);%灰度图Gauss_3x3= fspecial('gaussian',3,2);%sigma=2的3*3高斯模板Gauss= imfilter(gray, Gauss_3x3);%高斯滤波subplot(2,1,1); imshow(gray); title('灰度图'); subplot(2,1,2); imshow(Gauss); title('高斯滤波'); 点...
3x3 高斯: 5x5 高斯: 单纯从效果来看, 两个模板都起到了平滑的作用, 只是程度有深浅的区分. 那么从理论上来说为什么能起到平滑的作用呢? 很显然, 像素的颜色不仅由自身决定了, 同时有其周围的像素加权决定, 客观上减小了和周围像素的差异. 同时这些权重的设定满足了越近权重越大的规律. 从理论来讲, 这些权...
高斯滤波 二维高斯函数 高斯模板 高斯函数离散化并归一化。得到的是浮点值。下面是一个3X3的例子 C++代码 MyImage MyImage::Gauss(doublesigma,intn)const{// 高斯模糊MyImagetemp(cv::Mat(rows,cols,CV_8U,cv::Scalar(0)));double**gauss=newdouble*[n];//高斯模板doublesum=0;for(inti=0;i<n;i++...
图2高斯滤波3x3算子 1>串行像素形成3x3矩阵 f(x,y)表示(x,y)点的像素值。 g(x,y)表示(x,y)点经过均值处理后的值。 2>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 g(x,y)=(1/16)* (f(x-1,y-1)+2f(x,y-1)+f(x+1,y-1) ...
高斯滤波是一种常用的图像处理方法,它通过对图像进行模糊处理,来减少噪声的干扰,使图像更加清晰,较为流行的参数有:卷积核大小、标准差。 卷积核大小是指对图像进行卷积的核的大小,常见的卷积核大小有3x3、5x5、7x7等。一般来说,卷积核越大,处理的范围越广,能够平滑掉的噪声也越多,但同时也会使图像失去一些细节...
在进行均值滤波和方框滤波时,其邻域内每个像素的权重是相等的。在高斯滤波中,会中心点的权重值加大,远离中心点的权重销减小,在 此基础上计算邻域内各个像素值不同权重 7.3.1 基本原理 在高滤波中,卷积核中的值不都是1 例如,一个 3x3 的卷积核可能如图 7-20所示 ...
还是以足球为例,比如3x3的足球中心像素点是噪声,能不能不通过和周围像素值进行平均的方式去掉它?最值滤波(最大值和最小值的统称)提出使用最值来代替中心值。如果采用最大值代替中心值,那么就会导致中心值更亮;如果采用最小值代替中心值,就会导致中心值偏暗。
滤波,即强调图像中的某些特征,或者去除图像中某些不需要的信息。例如:图像去燥、图像增强、边缘检测等。 滤波是一个邻域操作算子。通常,邻域选择3x3,5x5等,这些3x3或者5x5的邻域,被称作滤波器,掩模或核。利用给定像素邻域内的像素值与掩模做卷积,从而决定该像素的最终输出值。
其实整个算法的思想很简单,就是假设图像在一个很小的邻域范围内像素的变化不会太大,那么就可以在一个很小的邻域范围内求一个平均值来取代当前的像素值从而达到降噪的效果。典型的应用就是在图像中取一个3X3的邻域,然后每个像素给权重1,最后求和取平均。然后让这个邻域遍历整个图像。