原文:图像平滑处理(滤波处理)

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: 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 ... 也就相当于一个 的卷积矩阵,每个位置的值都为 ,该卷积矩阵与像素点矩阵做乘法,然后除以矩阵的大小 经过均值滤波处理后,结果如下: 可以看到噪音点比原始图像少了很多,但还是有一些噪音点 方框滤波 方框滤 ...

2019-10-19 11:47 0 1354 推荐指数:

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图像平滑处理滤波

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 ...

Fri Jul 28 19:24:00 CST 2017 0 3154
Python 图像处理 OpenCV (7):图像平滑滤波处理

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 ...

Sat Jun 06 17:46:00 CST 2020 0 3459
[Python图像处理]四.图像平滑中四种常用的滤波

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 ...

Mon May 11 04:30:00 CST 2020 0 1440
基于ArcGIS的栅格图像平滑处理(转)

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 ...

Sat Feb 15 19:27:00 CST 2014 0 10789
图像处理与matlab实例之图像平滑(一)

  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:1>位置随机 2>大小不规则。我们将这种噪声称为随机噪声(random noise),这是一种 ...

Sun Jul 23 22:02:00 CST 2017 0 20903
【数字图像处理图像平滑

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 ...

Thu Jul 05 01:07:00 CST 2018 1 11307
关于平滑处理图像滤波滤波

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、图像滤波滤波图像滤波,即在尽量保留图像 ...

Thu Aug 30 16:44:00 CST 2018 0 4451
13、OpenCV实现图像的空间滤波——图像平滑

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 ...

Tue May 21 04:58:00 CST 2019 0 574
 
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