原文:图像的卷积(滤波)运算(二)——高斯滤波

目录 . 高斯滤波原理 . 图像二维卷积 . 具体实现 . 参考资料 . 高斯滤波原理 根据数学知识,一维高斯函数可以描述为: 在图像处理中,选定X方向上长度为 的窗口,令 ,中心坐标为 ,由上述公式,其卷积核 Xa,X,Xb 可以如下计算: 可以看到计算过程没有用到常数部分,是因为需要归一化,常数部分可以省略: 通过OpenCV验证下上述结果是否正确,OpenCV可以通过函数getGaussi ...

2019-03-25 11:06 0 5864 推荐指数:

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图像卷积(滤波)运算(一)——图像梯度

[toc] 1. 卷积/滤波原理 首先要明确的一点是图像卷积/滤波运算,是针对原图像每一个像素进行处理,得到一个新的图像的过程。那么进行怎么样的运算呢?要知道图像能够被人所识别,是因为图像中每个像素并不完全是离散而独立的,每个像素都跟周围的像素相关。因此,对每一个像素,选定其周围一定范围内 ...

Sat Mar 23 08:13:00 CST 2019 0 2732
图像高斯平滑滤波

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 ...

Wed Mar 20 01:17:00 CST 2019 0 4144
图像滤波高斯滤波介绍

1 高斯滤波简介   了解高斯滤波之前,我们首先熟悉一下高斯噪声。高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布(即正态分布)的一类噪声。如果一个噪声,它的幅度分布服从高斯分布,而它的功率谱密度又是均匀分布的,则称它为高斯白噪声。高斯白噪声的二阶矩不相关,一阶矩为常数,是指先后信号在时间上的相关性 ...

Fri Mar 18 07:23:00 CST 2016 1 60781
FPGA实现图像的线性滤波高斯滤波

  在进行数学仿真或者误差评估时,往往认为传感器所引入的噪声服从正态分布(高斯白噪声),这个时候用高斯滤波器就可以很好地消除高斯噪声。高斯滤波也是一种线性平滑滤波,通俗地讲,高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程,每一个像素点的值,都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波 ...

Fri Mar 20 21:12:00 CST 2020 4 2007
matlab实现图像高斯滤波

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 ...

Wed Apr 04 22:20:00 CST 2018 0 18538
python opencv图像的均值滤波、中值滤波高斯滤波

一、实验目的 掌握opencv如何实现图像的均值滤波、中值滤波高斯滤波。 二、实验内容 1.题目描述 对图片test.png进行图像的均值滤波、中值滤波高斯滤波,还有高斯边缘检测,下面是test.png原图片。 下面需要达到的效果 ...

Mon Mar 30 08:00:00 CST 2020 0 4903
高斯滤波图像方差有什么影响

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 ...

Fri Sep 28 01:43:00 CST 2018 0 1311
图像处理:高斯滤波

高斯滤波   高斯滤波(也可以说“高斯模糊”)其实就是一种线性平滑滤波,适用于消除高斯噪声,广泛应用于图像处理的减噪过程。简单来说就是整个图像某个像素点的值与周围像素点的值挂钩,是原图像某一像素点的值其实是其本省和周围像素点值的加权平均过程。   处理结果上:整个图像相较于原图像会看 ...

Fri Feb 25 04:34:00 CST 2022 1 2004
 
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