3 滤波中的“均值”? 此处的“均值”指的是位置坐标。 4 计算得到滤波器的权重 由于图像具有高度和宽度两个维度,因此属于x方向和y方向两个方向的联合分布,按照上述高斯分布的二维联合分布密度函数的公式,可以计算得到(x, y)及其邻域位置的权重为: \begin{bmatrix} \frac{1}{2 \pi \sigma_x \sigma_y} ex...
高斯滤波是一种线性滤波,是常用的一种滤波算法,利用二维高斯函数的分布方式来对图像进行平滑。 高斯滤波的优点可以集中在高斯函数的特点上来看 首先,二维高斯函数是旋转对称的,在各个方向上平滑程度相同,不会改变原图像的边缘走向。 第二,高斯函数是单值函数,高斯卷积核的锚点为极值,在所有方向上单调递减,锚点像素不会...
高斯滤波是一种线性滤波,是常用的一种滤波算法,利用二维高斯函数的分布方式来对图像进行平滑。 高斯滤波的优点可以集中在高斯函数的特点上来看 首先,二维高斯函数是旋转对称的,在各个方向上平滑程度相同,不会改变原图像的边缘走向。 第二,高斯函数是单值函数,高斯卷积核的锚点为极值,在所有方向上单调递减,锚点像素不会...
cv2.COLOR_BGR2RGB)# 1.均值模糊# blur = cv2.blur(img,(5,5))# 2.高斯模糊# blur = cv2.GaussianBlur(img,(31,31),0)# 3.中值模糊# blur = cv2.medianBlur(img,5)# 4.双边滤波模糊blur = cv2.bilateralFilter(img,32,75,75)plt.subplot(121),plt.imshow(img...
一、双边滤波算法(Bilateral Filter) 1、原理 高斯滤波是以距离为权重,设计滤波模板作为滤波系数,只考虑了像素间的空间位置上的关系,因此滤波的结果会丢失边缘的信息。 高斯滤波的缺陷如下图所示:平坦区域正常滤波,图像细节没有变化,而在突变的边缘上,因为只使用了距离来确定滤波权重,导致边缘被模糊。
高斯滤波的核心在于对像素进行加权平均，这是一类均值滤波的特例。高斯分布的概率密度函数可以分为一维和二维情况。一维高斯分布的公式为：[公式]。对于二维联合分布，其公式为：[公式]。在图像处理中，高斯滤波器的邻域大小由[公式]确定。中心点位置坐标为 [公式]，其他像素位置坐标如下：[公式]。在高斯...
高斯滤波是一种线性滤波,是常用的一种滤波算法,利用二维高斯函数的分布方式来对图像进行平滑。 高斯滤波的优点可以集中在高斯函数的特点上来看 首先,二维高斯函数是旋转对称的,在各个方向上平滑程度相同,不会改变原图像的边缘走向。 第二,高斯函数是单值函数,高斯卷积核的锚点为极值,在所有方向上单调递减,锚点像素不会...
高斯滤波是一种线性滤波,是常用的一种滤波算法,利用二维高斯函数的分布方式来对图像进行平滑。 高斯滤波的优点可以集中在高斯函数的特点上来看 首先,二维高斯函数是旋转对称的,在各个方向上平滑程度相同,不会改变原图像的边缘走向。 第二,高斯函数是单值函数,高斯卷积核的锚点为极值,在所有方向上单调递减,锚点像素不会...
1. 实现图像的高斯滤波: -通过调整高斯函数的标准差(sigma)来控制平滑程度; -void Gaussian(const MyImage &input, MyImage &output, double sigma); -滤波窗口大小取为[6*sigma-1],[.]表示取整; -利用二维高斯函数的行列可分离性进行加速; -先对每行进行一维高斯滤波,再对结果的每列进行同样的一维高斯滤波...
5. 高斯模糊的应用场景 6. 高斯模糊与其他模糊方式的对比 7. 总结 cv::GaussianBlur()是 OpenCV 中常用的图像模糊函数之一。它使用高斯滤波器对图像进行平滑处理。高斯模糊通过给不同的像素赋予不同的权重来平滑图像,常用于减少图像中的噪声和细节,同时比均值模糊更好地保留图像的边缘。