我们来实现一下, 这方面还是能够找到不少结果的, 感觉这个博主写的还是很不错的,有兴趣的可以看下数字图像处理---中值滤波,还有图像处理之中值滤波介绍及C实现, 或者中值滤波器(Median filter)特性及其实现, 这里我就不再造轮子了, 我们来看下 C++的实现 , 主要参考 第一篇文章, 可以看下效果 这里有一点点需...
高斯滤波:是一种线性平滑滤波,适用于消除高斯噪声,广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲,高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程,每一个像素点的值,都由本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯平滑滤波器对于抑制服从正态分布的噪声非常有效。 效果: 中值滤波:可以平滑图像,去除噪声。此外对应的滤波...
中值滤波在一定的条件下可以克服常见线性滤波器如方框滤波器、均值滤波等带来的图像细节模糊,而且对滤除脉冲干扰及图像扫描噪声非常有效,也常用于保护边缘信息, 保存边缘的特性使它在不希望出现边缘模糊的场合也很有用,是非常经典的平滑噪声处理方法。 但是中值滤波的缺点也很明显,因为要进行排序操作,所以处理的时间长,...
自适应中值滤波器（Adaptive Median Filter）在噪声密度不是很大的情况下（根据经验，噪声的出现的概率小于...
一、线性滤波与非线性滤波 之前一篇文章说的方框滤波、均值滤波和高斯滤波都是线性滤波器的原始数据与滤波结果是一种线性的算术运算,即用加减乘除等运算实现,所以称之为线性滤波。 非线性滤波器的原始数据与滤波结果是一种逻辑关系,即通过比较一定邻域内的灰度值大小来实现的。下面介绍的中值滤波和双边滤波就是非线性...
均值滤波:典型的线性滤波算法,它是指在图像上对目标像素给一个模板,该模板包括了其周围的临近像素(以目标像素为中心的周围8个像素,构成一个滤波模板,即去掉目标像素本身),再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。 中值滤波法是一种非线性平滑技术,它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素...
一、实验目的 掌握opencv如何实现图像的均值滤波、中值滤波和高斯滤波。 二、实验内容 1.题目描述 对图片test.png进行图像的均值滤波、中值滤波和高斯滤波,还有高斯边缘检测,下面是test.png原图片。 下面需要达到的效果: 2.实现过程 通过对老师发给的代码进行分析,再在
将数值按升序或降序排序时,中位数也就是数据的中间值。对于图13.1中右图所示的曲线,通过中值的选取将会得到比平均值更好的一个估计值。但是,与平均值计算相比,这种取中位数的计算成本更高。 使用中值滤波进行背景估计 在温度传感器的例子中,背景可以理解为真实的温度,这是一个一...
均值滤波:blur、 boxFilter 高斯滤波:GaussianBlur 中值滤波:medianBlur 双边滤波:bilateralFilter 非线性滤波:fastNlMeansDenoising 边缘检测滤波:Sobel、 Scharr、 Laplacian 形态学滤波:erode、 dilate、 morphologyEx 频域滤波:dft、 idft 下面的例子,分别展示了原图经过均值滤波、高斯滤波、中值滤波和双边滤波之后的效果图...
线性滤波与非线性滤波 之前一篇文章说的方框滤波、均值滤波和高斯滤波都是线性滤波器的原始数据与滤波结果是一种线性的算术运算,即用加减乘除等运算实现,所以称之为线性滤波。 非线性滤波器的原始数据与滤波结果是一种逻辑关系,即通过比较一定邻域内的灰度值大小来实现的。下面介绍的中值滤波和双边滤波就是非线性滤波。