图像处理领域的线性滤波器主要包括均值滤波和高斯滤波等平滑滤波器，此外,还有Sobel算子、Laplas算子和梯度运算等锐化滤波器。线性滤波通常的处理方法是利用一个指定尺寸的掩模(mask)对图像进行卷积，通常，这个掩模(mask)也可以称为滤波器(filter)、 核(kernel)、模板 ...

一、实验目的 掌握opencv如何实现图像的均值滤波、中值滤波和高斯滤波。 二、实验内容 1.题目描述 对图片test.png进行图像的均值滤波、中值滤波和高斯滤波，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 ...

目录 卷积计算 均值滤波 高斯滤波 图像模糊,也可以称为图像滤波,主要是为了去除图像中明显的噪声点; 这一节主要介绍两种滤波方式: 均值滤波和高斯滤波; 重点介绍一下两者的原理,并使用OpenCV提供的API进行测试; 卷积计算 其实,不管是均值 ...

　　图像非局部均值滤波的原理和空间局部滤波不相同，局部空间滤波实质上是在频域上对图像进行滤波处理，而非局部均值滤波利用了噪声的非相关的特性。如下图所示，在一幅图像中，具有相同像素的图像块是很多的，而其中的噪声是不相关的。 我们假设无噪声像素块为f(x,y)，加性噪声为n(x,y)，那么加噪后 ...

所谓均值滤波实际上就是用均值替代原图像中的各个像素值。 均值滤波的方法是：对待处理的当前像素，选择一个模板，该模板为其近邻的若干像素组成，用模板中的像素的均值来替代原像素。 优点：算法简单，计算速度快。 缺点：在降低噪声时使图像产生模糊。 matla程序： 均值滤波 ...

均值滤波 一、目的与原理 （1）目的：去除图像上的尖锐噪声，平滑图像。 （2）原理：均值滤波属于线性滤波，它的实现原理是邻域平均法。其中，公式①的Sxy表示中心点在(x,y)处，M表示大小为m×n的滤波器窗口，M=(2m+1)(2n+1)，m和n可以相等。实际上就是用取均值的方式替换 ...

均值滤波 均值滤波，是图像处理中最常用的手段，从频率域观点来看均值滤波是一种低通滤波器，高频信号将会去掉，因此可以帮助消除图像尖锐噪声，实现图像平滑，模糊等功能。理想的均值滤波是用每个像素和它周围像素计算出来的平均值替换图像中每个像素。采样Kernel数据通常是3X3的矩阵，如下表 ...

空间滤波的工作原理 滤波器的邻域中心访问输入图像中的每一个像素，并产生一个对应的信像素，新像素的坐标等于当前访问的像素的坐标，新像素的值是预定义操作的运算结果。 以此类推。 一，图像边界处理方法 1 忽略边界数据 2.拓展图像（四周补上数据） 使用P值填充 ...