1.2 边缘保留滤波EPF 进行边缘保留滤波通常用到两个方法:高斯双边滤波和均值迁移滤波。 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 ,它是基于空间分布...
高斯滤波(Gauss Filter)是线性滤波中的一种。在OpenCV图像滤波处理中,高斯滤波用于平滑图像,或者说是图像模糊处理,因此高斯滤波是低通的。其广泛的应用在图像处理的减噪过程中,尤其是被高斯噪声所污染的图像上。 高斯滤波的基本思想是: 图像上的每一个像素点的值,都由其本身和邻域内其他像素点的值经过加权平均后得到。
常见的图像滤波有高通滤波和低通滤波,常见的应用包括去噪,图像增强,检测边缘,检测角点,模板匹配等 2.图像低通滤波 2.1简介 低通滤波主要作用有去噪,模糊化(通过低频分量,滤掉高频分量),通过将图像与低通滤波器内核进行卷积来实现图像模糊,可从图像中去除高频部分(例如噪声,边缘),因此,在操作中边缘有些模糊。 2.2常见...
1. 傅里叶变换实现高通滤波(单通道图像) # -*- coding: utf-8 -*-importcv2ascvimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotasplt#读取图像:此处图像为单通道图像img=cv.imread('Lena.png',0)#傅里叶变换f=np.fft.fft2(img)fshift=np.fft.fftshift(f)#设置高通滤波器rows,cols=img.shape crow,ccol=int...
说了这么多,来上个实验看看到底什么是傅里叶变换吧。在python+opencv下想实现图像傅里叶变换有两种途径,一种采用numpy包可以实现,还有opencv自带的可以实现,其中numpy带的使用方便,直观易懂。 1import cv2 2import numpyas np 3import matplotlib.pyplotas plt ...
3. 低通滤波器 filter2D接口需要我们自己定义卷积核,如何设置一个适合的卷积核,也成为了一个难题,为此OpenCV提供了一系列的滤波器,每个滤波器都有自己的专用卷积核,这样d大大减轻了使用人员的负担。 3.1 方盒滤波和均值滤波 boxFilter() dst = cv2.boxFilter(src, ddepth, ksize , anchor, normalize, borderType...
常用的滤波器有四种:低通滤波器,高通滤波器,带通滤波器,带阻滤波器 低通滤波器 低通滤波器,即保留傅里叶变换的低频信息,过滤掉高频信息,会使图片变得更模糊。常用的低通滤波器包括理想低通滤波器,巴特沃斯低通滤波器,高斯低通滤波器。假设图像傅里叶变换的高,宽为H、W,傅里叶谱的最大值在中心点位置(maxR, max...
3.平滑操作(低通滤波) 均值滤波 中值滤波 高斯滤波 双边滤波 4.锐化操作(高通滤波) 自定义锐化核 USM锐化(UnsharpMask) 5.梯度操作(高通滤波) Sobel算子 Scharr算子 Laplacian算子 一、滤波的概念 滤波是将信号中特定波段频率滤除的操作,是抑制和防止干扰的一项重要措施。
导入OpenCV和NumPy库 import cv2 import numpy as np 加载图像 img = cv2.imread('lena.jpg', 0) 进行傅里叶变换 f = np.fft.fft2(img) fshift = np.fft.fftshift(f) 构造低通滤波器 rows, cols = img.shape crow, ccol = rows/2, cols/2 mask = np.zeros((rows, cols), np.uint8) mask...
python环境用opencv实现多种滤波操作,滤波的概念就是在频域操作的概念,低通高通,目的是去掉高频或者低频噪声噪点,事实上不管低通高通,都会损失掉一部分信息,除非搞好滤掉的全是噪声。有这么好运气吗?因此在图像质量评价概念上有有一种理解是模糊,通过模糊消除噪点,