1. 均值滤波(Mean Filter) (1)均值滤波:所谓的均值滤波是指在图像上,对待处理的像素给定一个模板,该模板包括了其周围的邻近像素。将模板中的全体像素的均值来替代原来的像素值的方法,即对目标像素及周边像素取平均值,将其填入目标像素来实现滤波目的。 (2)适用场景:均值滤波可以用来对椒盐(脉冲)噪声和高斯噪声进...
它的输出是领域像素的加权平均,同时离中心越近的像素权重越高。因此,相对于均值滤波(mean filter)它的平滑效果更柔和,而且边缘保留的也更好。 2.2.2 高斯滤波步骤 高斯滤波的具体操作是:用一个模板(或称卷积、掩模)扫描图像中的每一个像素,用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。 2.2...
双边滤波(Bilateral filter)是一种非线性的滤波方法,是结合图像的空间邻近度和像素值相似度的一种折中处理,同时考虑空域信息和灰度相似性,达到保边去噪的目的。双边滤波器顾名思义比高斯滤波多了一个高斯方差sigma-d,它是基于空间分布的高斯滤波函数,所以在边缘附近,离的较远的像素不会太多影响到边缘上的像素值,这...
(1)均值滤波(Mean Filter) 均值滤波是一种最简单的滤波处理,它取的是卷积核区域内元素的均值,3×3的卷积核实现如下: 1 2 3 img=cv2.imread('../images/lena.jpg') # 均值滤波 blur=cv2.blur(img, (3,3)) 典型特点:可以去除均匀噪声和高斯噪声,但会对图像造成一定程度的模糊,而且使用的窗口越大,造成...
cv::imshow("Mean filter",result); // 对图像进行中值滤波 cv::medianBlur(image,result,5); cv::namedWindow("Median Filter"); cv::imshow("Median Filter",result); return a.exec(); } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. ...
(1)均值滤波(mean filter) (归一化盒子滤波): 均值滤波是典型的线性滤波算法,它是指在图像上对目标像素给一个滤波模板(即卷积核),模板的值都为1,该模板大小可覆盖目标像素周围的邻近像素(以目标像素为中心的周围8个像素,即去掉目标像素本身)和中心像素,再用模板中的值分别与其覆盖下原图像的像素值对应相乘,并...
均值迁移滤波(Mean Shift Filtering)是一种非线性的滤波方法,它基于图像的局部统计特性来进行滤波。通过迭代的方式将每个像素移动到其相似像素的平均位置,从而达到有效地去除图像噪声,同时保留图像边缘。均值迁移滤波也是一种通用的聚类算法。 它常用于: 边缘保留平滑:它可以减少图像中的噪声,同时保留图像边缘。
根据噪声类型的不同,选择不同的滤波器过滤掉噪声。通常,对于椒盐噪声,选择中值滤波器(Median Filter),在去掉噪声的同时,不会模糊图像;对于高斯噪声,选择均值滤波器(Mean Filter),能够去掉噪声,但会对图像造成一定的模糊。 在OpenCV 中,对应于均值滤波器的函数是 blur,该函数需要5个参数,通常只设置前3个后两个使用...
中值滤波器(Median filter) 中值滤波可去掉椒盐噪声,平滑效果优于均值滤波,在抑制随机噪声的同时能保持图像边缘少受模糊。 这个滤波器经常用来去除椒盐噪声。前面的滤波器都是用计算得到的一个新值来取代中心像素的值,而中值滤波是用中心像素周围(也可以使他本身)的值来取代它。它能有效的去除噪声。卷积核的大小也应...
cv::Mat smooth;switch(method){casemeanFilter:cv::blur(src, smooth, cv::Size(Subsize, Subsize));//均值滤波break;casegaaussianFilter:cv::GaussianBlur(src, smooth, cv::Size(Subsize, Subsize),0,0);//高斯滤波break;casemedianFilter:cv::medianBlur(src, smooth, Subsize);//中值滤波break;def...