背景: 卡尔曼滤波是一种高效率的递归滤波器(自回归滤波器), 它能够从一系列的不完全及包含噪声的测量中,估计动态系统的状态。卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的,包含噪声的,对物体位置的观察序列(可能有偏差)预测出物体的位置的坐标及速度。 这种滤波方法以它的发明者鲁道夫.E.卡尔曼 ...
在图像处理中,会用到对图像的平滑处理。平滑常常被用来消除图像的噪声,下面介绍几个常用于图像平滑处理的函数。 blur 平滑处理常常用到的是线性滤波器。线性滤波器的数学基础建立在卷积的概念之上。对于一个线性滤波器,变换之后图像的输出值其实就是该点的某个邻域内各点输入像素值的加权求和。假如我们现在有一幅M N的图像要进行线性滤波,我们采用的卷积核 kernel 的大小为m n,那么处理之后的图像每一点 ...
2013-12-03 14:22 0 2759 推荐指数:
背景: 卡尔曼滤波是一种高效率的递归滤波器(自回归滤波器), 它能够从一系列的不完全及包含噪声的测量中,估计动态系统的状态。卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的,包含噪声的,对物体位置的观察序列(可能有偏差)预测出物体的位置的坐标及速度。 这种滤波方法以它的发明者鲁道夫.E.卡尔曼 ...
前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性、图像感兴趣 ROI 区域及通道处理 ...
对于图形的平滑与滤波,但从滤波角度来讲,一般主要的目的都是为了实现对图像噪声的消除,增强图像的效果。 对于2D图像可以进行低通或者高通滤波操作 低通滤波(LPF):有利于去噪,模糊图像 高通滤波(HPF):有利于找到图像边界 (一)统一的2D滤波 ...
1、空间滤波基础概念 1、空间滤波基础 空间滤波一词中滤波取自数字信号处理,指接受或拒绝一定的频率成分,但是空间滤波学习内容实际上和通过傅里叶变换实现的频域的滤波是等效的,故而也称为滤波。空间滤波主要直接基于领域(空间域)对图像中的像素执行计算,用滤波器(也成为空间掩膜、核、模板和窗口)直接 ...
opencv库提供了好几种模糊平滑Smooth操作的类型作为cvSmooth的参数传入,从而达到不同的平滑效果,另外复习了一下如何复制一份图像和重新调整图像大小。 调整图像大小目前是按照一下步骤进行: 1、先cvcreate一个新的图像,cvcreate中的参数设为调整之后的大小 ...
,包括基于二维离散卷积的高斯平滑,均值平滑,基于统计学的中值平滑,以及能够保持图像边缘的双边滤波,导向滤波 ...
使用不同的低筒滤波器对图像进行模糊 使用自定义的率弄起对图像进行卷积(2D卷积) 2D卷积 与信号一样,我们也可以对2D图像实施低通滤波,高通滤波等。LPF帮助我们去除噪声,模糊图像。而HPF帮助我们找到图像边缘。 OpenCV提供的函数cv2.filter2D ...
1:高斯平滑与滤波的作用 通过高斯平滑使整个图片过渡均匀平滑,去除细节,过滤掉噪声。 2:高斯平滑滤波器简介 高斯平滑滤波器被使用去模糊图像,和均值滤波器差不多,但是和均值滤波器不一样的地方就是核不同。均值滤波器的核每一个值都是相等,而高斯平滑滤波器的核内的数却是呈现高斯分布的。 对于二维 ...