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(1)滤波:边缘检测的 算法 主要是基于图像强度的一阶和二阶导数,但导数通常对噪声很敏感,因此必须采用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测的性能。常见的滤波方法主要有 高斯滤波,即采用离散化的高斯函数产生一组归一化的高斯核(具体见“高斯滤波原理及其编程离散化实现方法”一文),然后基于高斯核函数对图像灰度矩阵的...
(2)高斯滤波,也是将一个区域的像素值求取平均值替换区域中心的像素值,但是是加权平均,权重按照二维正态分布。 GaussianBlur(源Mat对象,目标Mat对象,Size对象,x方向正太分布参数,y方向正太分布参数) (3)中值滤波,之前的两个滤波都有个问题,如果区域中有极端值,很可能影响滤波效果,中值滤波采用区域中的中值来替换,有...
有了算法的详细描述，借助于OpenCV对图像的读写，⾃适应中值滤波器实现起来也不是很困难。int minSize = 3; // 滤波器窗⼝的起始尺⼨ int maxSize = 7; // 滤波器窗⼝的最⼤尺⼨ Mat im1;// 扩展图像的边界 copyMakeBorder(im, im1, maxSize / 2, maxSize / 2, maxSize / 2, maxSize...
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