高斯滤波器是根据高斯函数来选择权值的线性平滑滤波器,对随机分布和服从正态分布的噪声有很好地滤除效果。本文从opencv内置的高斯滤波函数入手,深入介绍高斯滤波器的原理与实现。 一、高斯分布函数与高斯卷积核 高斯分布函数指的就是概率论中的正态分布的概率密度函数,均值μ=0时 ...
: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。 :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。 对于二维高斯分布: 高斯函数具有 个重要性质: 二维高斯函数具有旋转对称性, 高斯函数是单值函数。这表明,高斯滤波器用像 ...
2019-03-19 17:17 0 4144 推荐指数:
高斯滤波器是根据高斯函数来选择权值的线性平滑滤波器,对随机分布和服从正态分布的噪声有很好地滤除效果。本文从opencv内置的高斯滤波函数入手,深入介绍高斯滤波器的原理与实现。 一、高斯分布函数与高斯卷积核 高斯分布函数指的就是概率论中的正态分布的概率密度函数,均值μ=0时 ...
卷积 LPF(低通滤波) 帮助我们去除噪音,模糊图像,降低图像的高频成分。 如 kernel = [[0, -1, 0], [-1, 5, -1], [0, -1, 0]] HPF (高通滤波)帮助我们找到图像的边缘 ...
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 ...
1、关于平滑处理 “平滑处理“(smoothing)也称“模糊处理”(bluring),是一项简单且使用频率很高的图像处理方法。平滑处理的用途有很多,最常见的是用来减少图像上的噪点或者失真。在涉及到降低图像分辨率时,平滑处理是非常好用的方法。 2、图像滤波与滤波器 图像滤波,即在尽量保留图像 ...
OriImage=imread('D:\图片\Pinned\2_110624211810_1.jpg'); %读入图片sigma1 = 10; %高斯正态分布标准差grayImg=rgb2gray(OriImage); %转为灰度图像gausFilter ...
,高斯白噪声包括热噪声和散粒噪声。 高斯滤波器是一类根据高斯函数的形状来选择权值的线性平滑滤波器。高 ...
噪声 1.噪声表现形式 噪声在图像上常表现为一引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。一般,噪声信号与要研究的对象不相关,它以无用的信息形式出现,扰乱图像的可观测信息。通俗的说就是噪声让图像不清楚。 2.噪声对数字图像的影响 对于数字图像信号,噪声表为或大或小的极值,这些极值通过加减作用于 ...
均值与方差 首先回忆下均值和方差的定义,若存在\(n\)个数为\(x_1, x_2, \dots, x_n\),则均值\(\mu\)为: \[\mu = \frac{x_1+x_2+\dot ...