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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

　　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 ...

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 ...

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 ...

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 ...