图像噪声的产生来自图像获取中的环境条件和传感元器件自身的质量,图像在传输过程中产生图像噪声的主要因素是所用的传输信道收到了噪声的污染。 以下简介两种图像噪声。即椒盐噪声和高斯噪声。 1.椒盐噪声 椒盐噪声也称为脉冲噪声,是图像中常常见到的一种噪声,它是一种随机出现的白点或者黑点,可能是亮的区域有黑色像素...
将每个像素替换成其周围所有像素中的“中位”像素,对于值较为异常(过大或过小)的孤立点由很好的消除作用,例如椒盐噪声,高斯滤波和均值滤波无法很好的消除椒盐噪声,只能使其一定程度上柔化。使用中值滤波能够得到比较好的滤波效果 因为是非线性的,所以不能显式的表示其模板。 OpenCV函数: medianBlur(inputArray src,Ou...
OpenCV中提供了三种常用的线性滤波函数,它们分别是方框滤波,均值滤波和高斯滤波。 均值滤波 均值滤波从频域来看,它是一种低通滤波器,高频信号会被滤掉。...高斯滤波 百度百科是这样介绍高斯滤波的,很清晰明了。 高斯滤波是一种线性平滑滤波,适用于消除高斯噪声(高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布(即正态分布...
我们需要注意到第43行代码创建了trainer这一变量,这一行代码是经过Diffusion.py文件所创建的一个实例,其主要的作用是利用unet网络来对t时刻的噪声进行预测,具体来说使用unet预测不同t时刻的X_t的噪声,把预测出来的噪声加到X_t时刻的image上面,与原始服从高斯分布的噪声图进...
1)使用高斯滤波器,以平滑图像,滤除噪声。 2)计算图像中每个像素点的梯度强度和方向。 3)应用非极大值(Non-Maximum Suppression)抑制,以消除边缘检测带来的杂散响应。 4)应用双阈值(Double-Threshold)检测来确定真实的和潜在的边缘。 5)通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测。
* [OpenCV](https://github.com/opencv/opencv):OpenCV,全称 Open Source Computer Vision Library,涵盖了数字图像和视频处理的大部分内容。它提供了图像和视频的读取、写入、显示、变换、滤波等基本操作,还支持特征提取、目标检测、人脸识别、物体跟踪、相机标定、三维重建等高级功能。此外,OpenCV还集成了各种机器学习...
笔者通过在输入图像上叠加一定量的高斯噪声,在Hi3516CV500上完成基于yolov3-tiny的车牌检测任务时,提高了0.5%的精度。 另一类信息的叠加是对尝试对图像上某一特定特征进行增强,该增强的目的是突出该方面的图像特征,使得网络能够首先注意到该种特征并更专注于此类特征的学...
这里通过MATLAB软件中的几种边缘检测算子对一幅图像进行边缘检测,对比各种算子的性能并选择一...入均值为0、方差为0.01的高斯噪声,得到噪声图像,使用不同的边缘检测算子处理输入的两幅灰度图,分析边缘检测和抗噪性能。 如图所示为分别为 Lena图像的原图像、无噪声灰度图像和有噪声灰度图像,可以 ...
图像平滑是改善图像质量的方法,图像平滑是指用于突出图像的宽大区域、低频成分、主干部分或抑制图像噪声和干扰高频成分的图像处理方法,目的是使图像亮度平缓渐变,减小突变梯度,改善图像质量。代码如下, importcv2#opencv读取的格式是BGRimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#Matplotlib是RGBimg = cv2.imread('cjava...
平滑有噪声的图像然后锐化 、、、 我从我的原始灰度图像开始,然后应用高斯噪声。然后,我对有噪声的图像进行了高斯平滑滤波。在对高斯模糊图像进行平滑滤波后,对高斯模糊图像进行拉普拉斯滤波,得到一幅具有“边缘”的黑色图像。我尝试使用MATLAB上的imadd函数,并将高斯模糊图像添加到Laplacian滤波器的输出中,但是我的结果...