均值迁移模糊是图像边缘保留滤波算法中的一种,经常用在对图像进行分水岭分割之前去噪声,可以大幅度提升分水岭分割的效果。均值迁移模糊的主要思想如下: 就是在图像进行开窗的时候,考虑像素值空间范围分布,只有符合分布的像素点才参与计算,计算得到像素均值与空间位置均值,使用新的均值位置作为窗口中心位置继续基于给定像素...
高斯模糊本质上是低通滤波器,输出图像的每个像素点是原图像上对应像素点与周围像素点的加权和,原理并不复杂,就是用高斯分布权值矩阵与原始图像矩阵做卷积运算而已。 高斯模糊的python代码 importcv2importnumpy as np"""高斯模糊/噪声 轮廓还在,保留图像的主要特征 高斯模糊比均值模糊去噪效果好"""defclamp(pv):ifpv...
使用opencv 中的cv2.blur(src, ksize)函数。其参数说明是: src: 原图像 ksize: 模糊核大小 原理:它只取内核区域下所有像素的平均值并替换中心元素。3x3 标准化的盒式过滤器如下所示: 特征:核中区域贡献率相同。 作用:对于椒盐噪声的滤除效果比较好。 # -*-coding:utf-8-*- """ File Name: image_deeple...
在图像处理时,灰度图片一般会被视为一个矩阵,而图像上的每一像素所代表的灰度值被视为矩阵中相应位置中的元素,如一幅100×100像素的黑色灰度图片就可以视为100×100的一个矩阵,矩阵中的每一个元素都为0;对图像进行处理也可以视为对这个矩阵进行处理。 在锐化和模糊时,会用到一些模板,这些模板是一个小如3×3...
使用opencv中的cv2.blur(src, ksize)函数。其参数说明是: src: 原图像 ksize:模糊核大小 原理:它只取内核区域下所有像素的平均值并替换中心元素。3x3标准化的盒式过滤器如下所示: 特征:核中区域贡献率相同。 作用:对于椒盐噪声的滤除效果比较好。 # -*-coding:utf-8-*-"""File Name: image_deeplearning....
使用opencv中的cv2.blur(src, ksize)函数。其参数说明是: src: 原图像 ksize: 模糊核大小 原理:它只取内核区域下所有像素的平均值并替换中心元素。3x3标准化的盒式过滤器如下所示: 3×3标准过滤器 特征:核中区域贡献率相同。 作用:对于椒盐噪声的滤除效果比较好。
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、模糊方式以及每种方式的使用场景 模糊操作方式: 均值模糊:一般用来处理图像的随机噪声 中值模糊:一般用来处理图像的椒盐噪声 自定义模糊:对图像进行锐化之类的操作 二、模糊基本原理 基于离散卷积、定义好每个卷积核、不同卷积核得到不同的卷积效果、模糊是卷积的一种表象 ...
均值模糊 -适用于去随机噪声 中值模糊 -适用于去除椒盐噪点 自定义模糊 -适用于图像增强,锐化等操作 基本原理: 1. 基于离散卷积 2. 定义好每个卷积核 3. 不同卷积核得到不同的卷积效果 4. 模糊是卷积的一种表象 卷积原理 代码 import cv2 as cv ...
https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_imgproc/py_filtering/py_filtering.html 给图像加噪声 首先要知道有哪些常见的噪声。参考了https://www.cnblogs.com/lytwajue/p/7381202.html 和https://blog.csdn.net/zh_jessica/article/details/77967650#%E5%AE%89%E8%A3%85ski...