aveFilter3 = fspecial('average',[3,3]); % 设置高斯滤波 gausFilter3 = fspecial('gaussian',[3,3],0.8); tempG=rgb2gray(GaussainI); %灰度处理,灰度处理后的图像是二维矩阵 tempSP=rgb2gray(SaltPepperI); % 用均值滤波对高斯噪声图像进行处理 GJ = imfilter(GaussainI,aveFilter3); % 用高斯滤波对...
一种更光滑的滤波器是高斯滤波(Gaussian Image Filter),它的公式和示意图如下 可以看到,在一个滤波核中,离中心点越远的像素权重越小。对于离散的数字图像,我们一般取半径为2~3σ的窗口大小作为滤波核的尺寸, 例如下面是一个典型的3x3的高斯滤波核: 下面的图可以明显看出Gaussian Filter和Box Filter的区别: 三. ...
LoG即高斯-拉普拉斯(Laplacian of Gaussian)的缩写,使用高斯滤波器使图像平滑化之后再使用拉普拉斯滤波器使图像的轮廓更加清晰。 为了防止拉普拉斯滤波器计算二次微分会使得图像噪声更加明显,所以我们首先使用高斯滤波器来抑制噪声。 LoG 滤波器使用以下式子定义: Answer void LoGFilter(Mat src, Mat& dst, int pad_size...
2015-01-04 10:44 −高斯滤波器 (Gaussian Filter) 最有用的滤波器 (尽管不是最快的)。 高斯滤波是将输入数组的每一个像素点与 高斯内核 卷积将卷积和当作输出像素值。 还记得1维高斯函数的样子吗? 假设图像是1维的,那么观察上图,不难发现中间像素的加权系数是最大的, 周边像素的加权系数随着... ...
(cvimage),IPL_DEPTH_8U,1);/*laplace锐化*/868788/*高斯邻域平均*/89intgaussian[3][3] ={901,2,1,912,4,2,921,2,193};94average_filter(pgray,gaussian_pgray,gaussian,3,3,16);9596/*box邻域平均*/97intboxmodel[3][3] ={981,1,1,991,1,1,1001,1,1101};102average_filter(pgray,box...
% 读取原始图像 original_image = imread('original_image.png'); % 添加高斯噪声 noisy_image = imnoise(original_image, 'gaussian', 0, 0.01); % 定义3*3的滤波窗口 filter_window = ones(3, 3); % 对图像进行领域平均值滤波 filtered_image = imfilter(noisy_image, filter_window, 'replicate'); ...
voidimgage_filter_common(FIBITMAP*ori,FIBITMAP*chg,intdim,\spatial_filter_funcfilter,void*extra);imgage_filter_common是滤波器主框架程序。参数说明:ori:原来的图片chg:修改后的图片dim:邻域的维度,例如3*3邻域,dim=3filter:滤波器算法,未来的几节主要讨论他extra:算法可能需要额外的数据,通过这个参数传入...
Size of the Gaussian filter, specified as a scalar or 3-element vector of positive, odd, integers. If you specify a scalar, thenimgaussfilt3uses a cubic filter. The default filter size is2*ceil(2*sigma)+1. Data Types:single|double|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64...
Scalar fields > Gaussian filter:通过应用一个立体高斯滤镜,平滑一个标量域 Scalar fields > Bilateral filter:用双边滤镜平滑一个标量域 Scalar fields > Filter by Value:用标量值筛选选定的云 Scalar fields > Convert to RGB:将有效的标量场转化为RGB颜色域 ...
h=fspecial('gaussian'); K=filter2(h,J)/255; K1=wiener2(J,[5,5]); K2=filter2(fspecial('average',5),J)/255; %5*5的均值滤波处理结果 figure, subplot(2,3,1),imshow(I),title('原图像'); subplot(2,3,2),imshow(J),title('加入高斯噪声的图像'); ...