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 ...
一 何为图像噪声 噪声是妨碍人的感觉器官所接受信源信息理解的因素,是不可预测只能用概率统计方法认识的随机误差。 举个例子: 从这个图中,我们可以观察到噪声的特点: gt 位置随机 gt 大小不规则。我们将这种噪声称为随机噪声 randomnoise ,这是一种非常常见的噪声类型。 二 噪声的类型 噪声可以借用随机过程以及概率密度函数 Probability Density Function,PD ...
2017-07-23 14:02 0 20903 推荐指数:
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图像平滑从信号处理的角度看就是去除其中的高频信息,保留低频信息。因此我们可以对图像实施低通滤波。低通滤波可以去除图像中的噪音,模糊图像(噪音是图像中变化比较大的区域,也就是高频信息)。而高通滤波能够提取图像的边缘(边缘也是高频信息集中的区域)。 根据滤波器的不同又可以分为均值滤波,高斯加权滤波 ...
Author:胡健 1、图像平滑(smooth)也称为“模糊处理”,最常见的smooth的使用方法是降低图像上的噪声或者失真。 2、图像滤波 什么是图像滤波呢?就是在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制。 图像滤波的目的就是消除图像的噪声和抽出对象的特征 ...
相信很多小伙伴都听过“滤波器”这个词,在通信领域,滤波器能够去除噪声信号等频率成分,然而在我们OpenCV中,“滤波”并不是对频率进行筛选去除,而是实现了图像的平滑处理。接下来,这篇随笔介绍使用OpenCV进行图像处理的第六章 图像平滑处理。 6 图像平滑处理 未经处理的图像 ...
主要讲解Python调用OpenCV实现图像平滑,包括四个算法:均值滤波、方框滤波、高斯滤波和中值滤波. 给图像增加噪声: 效果如下: 均值滤波: 均值滤波是指任意一点的像素值,都是周围N*M个像素值的均值, result = cv2.blur(图像, 核大小 ...
原图片读入后如下所示,会有很多噪音点 这时就要用到滤波处理来处理这些噪音点,有以下几种方式: 1、均值滤波 对于一个像素点,可以在它周围画一个卷积盒子,用盒子中的均值来代替这个像素点,计算公式为(121+75+...+235)/9 也就相当于一个3×3的卷积矩阵 ...
基于ArcGIS的栅格图像平滑处理 栅格数据获取的途径多种多样,造成了栅格数据质量的很大差异,一些质量较差的栅格数据存在大量“噪音”象元,即在表达同类型的地理要素时,出现个别像元值与周边像元不一致的情况,数据中噪音栅格象元的存在为数据的使用和分析带来了极大的不便,因此经常需要对栅格进行平滑 ...
1 图像平滑 图像平滑,一种图像空间滤波方法 (低通滤波),可对图像进行去噪 或 模糊化 (blurring) 以 3X3 的滤波器为例 (即 a=b=1),则矩阵 Mx 和 Mf 对应的元素乘积之和,就是 g(x, y) 其中,$ M_x = \begin{bmatrix ...