这时就要寻求一种改变,根据预先设定好的条件,在滤波的过程中,动态的改变滤波器的窗口尺寸大小,这就是自适应中值滤波器 Adaptive Median Filter。在滤波的过程中,自适应中值滤波器会根据预先设定好的条件,改变滤波窗口的尺寸大小,同时还会根据一定的条件判断当前像素是不是噪声,如果是则用邻域中值替换掉当前像素;不是,...
接下来介绍另一种滤波算法——移动平均滤波。其原理是确定一个包含一定数量样本点的窗口，该窗口在信号上滑动。在每个位置，都会计算窗口内所有样本点的平均值，并将此平均值作为滤波后的输出。之后，窗口沿信号滑动一定步长，并重复上述步骤。对于离散时间信号x[n]，若使用长度为M的窗口进行移动平均滤波，则滤波后的...
首先要指出的是,Madgwick算法假设加速度计测量的加速度完全由重力提供,即物体本体运动产生的加速度可忽略不计。这一点和Mahony算法是一样的。 假设world系中一个向量在world下的表示为 ,在传感器下的观测为 ,传感器位姿以四元数表示记为 。如果此时的姿态是准确的,应该有: 然而由于姿态不准,等式并不成立。因此,...
滤波算法中,目标点上的像素值通常是由其所在位置上的周围的一个小局部邻居像素的值所决定。在2D高斯滤波中的具体实现就是对周围的一定范围内的像素值分别赋以不同的高斯权重值,并在加权平均后得到当前点的最终结果。而这里的高斯权重因子是利用两个像素之间的空间距离(在图像中为2D)关系来生成。通过高斯分布的曲线...
卡尔曼滤波的原理就是利用卡尔曼增益来修正状态预测值,使其逼近真实值。方法和之前数据融合过程类似地,我们需要对系统状态进行“估计”和“量测”,然后再对两个结果进行“融合”。首先,我们希望把估计值和量测值表示出来: \begin{equation} \hat{x}_{[k]}^{-} = A*\hat{x}_{[k-1]} + B*u_{[k-...
1,基本原理: 卡尔曼滤波器的核心思想是融合系统的动态模型和实际的观测数据,通过对过程和测量噪声的估计,提供对系统状态的最优估计。其基本原理可以分为两个步骤:预测(Predict)和更新(Update)。 预测(Predict): 在预测阶段,卡尔曼滤波器使用系统的动态模型,以及先前的状态估计来预测系统的下一个状态。这一过程基于...
算法巧妙的将加速度相关量转化为角度相关量,因而可以用这个角度值乘一个系数来修正陀螺仪的角速度,因为在偏差角度很小的情况下,我们可以将陀螺仪角速度误差和加速度计求得的角度差看做正比的关系,也就说明陀螺仪积分误差和向量叉积存在正比关系。[2] 欢迎关注微信公众号「3D视觉工坊」,加群/文章投稿/课程主讲,请...
在信号处理和图像处理领域，滤波算法是一类用于去除噪声、平滑信号或提取特定特征的关键技术。中位值滤波算法是一种常用的非线性滤波方法，它通过取一组数据的中位值来有效减小噪声，保留信号的有用特征，所以是最稳重的滤波算法。本文将深入探讨中位值滤波的数学原理、思想、实现过程，并提供C语言示例代码来演示其应用...
卡尔曼滤波器，作为一种基础预测定位算法，其原理相当直观且易于理解。其核心流程可以通过一个简单的图示来概括：本质上，卡尔曼滤波器通过两个核心状态的迭代，即预测与更新，来逐步提升定位的准确性。预测阶段，它基于当前状态信息，计算下一个时间段t的位置估计值。而在更新阶段，传感器提供的位置信息被用来纠正预测...