中值滤波能够有效去除图像中的异常点，具有去除图像噪声的作用。传统中值滤波的算法一般都是在图像中建立窗口，然后对窗口内的所有像素值进行排序，选择排序后的中间值作为窗口中心像素滤波后的值。由于这个做法在每个像素点处都要建立窗口并排序，非常耗时，尤其是有大量的冗余计算。如下图： 黄色区域+中间粉色 ...

在HDevelop中 2.png 在Qt Creator中 ...

　　FIR滤波器，即有限脉冲响应滤波器,指单位脉冲响应h(n)是有限长的。滤波器的输出y(n)可表示为输入序列x(n)与单位脉冲响应h(n) 的线性卷积。通过公式可以看出，每一个滤波器的输出需要M个乘法器和M- 1个加法器，由于滤波器的 系数h(n)具有对称性，这样又可以减少一部分的运算量。 ...

补充知识： 正定矩阵 奇异矩阵 严格对角占优 要理解Gauss消去法，首先来看一个例子： 从上例子可以看出，高斯消去法实际上就是我们初中学的阶二元一次方程组，只不过那里的未知数个数$n=2$ $n>2$时，Gauss消去法的思路实际上和解二元一次方程 ...

高斯滤波器是图像处理中经常用到的滤波器，其滤波核函数为： 为简单起见，这里省略了归一化因子。 由的可分离特性： 得： 其中为输入图像，为输出图像，为滤波模板半径。根据准则，通常使。 由上式可见，我们可以将二维高斯滤波分解为两次一维高斯滤波。 对于二维高斯滤波，设图像 ...

Gauss滤波快速实现方法（转） 　　二维高斯函数具有旋转对称性，处理后不会对哪一个方向上的边缘进行了过多的滤波，因此相对其他滤波器，具有无法比拟的优越性。但是传统Gauss滤波随着图像尺寸的增加，运算复杂度呈平方上涨，因此需要对其优化改进。下面，分别介绍传统型，分解型和递归迭代 ...

大神解答 一.前提 最一般的状态估计问题，我们会根据系统是否线性，把它们分为线性/非线性系统。同时，对于噪声，根据它们是否为高斯分布，分为高斯/非高斯噪声系统。现实中最常见的，也是最 ...

卡尔曼滤波器 英文kalman filter 这里介绍简单的，只有一个状态的滤波器 卡尔曼滤波器经常用在控制系统中、机器人系统中，但是这里主要讲解如何用在AI的大数据分析预测中 为什么要用kalman filter处理时间序列 假设我们有100个时间点的数据，这个数 ...