在SLAM的后端优化中有存在这两大类优化方法:滤波器优化和非线性优化.目前大多数基于视觉的SLAM算法都是采用的非线性优化的相关方法(如应用较多的G2O图优化框架).但是滤波器的方法仍然在某些情况下有应用,且以前不少论文都是基于滤波器优化的方法设计的SLAM算法.因此学习滤波器优化 ...

转自原文：图像处理：中值滤波&均值滤波 在开始我们今天的博客之前，我们需要先了解一下什么是滤波： openCV之中值滤波&均值滤波（及代码实现）首先我们看一下图像滤波的概念。图像滤波，即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，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理 ...

一、概述 　　案例：使用双边滤波对图片进行美化。特性：双边滤波能够很好的保留边缘的同时抑制平坦区域的噪声。也就是下图的人脸看上去更平滑了，而且还不影响头发手的部分。 　　实现步骤：先试用bilateralFilter对图片进行过滤，然后再利用filter2D的锐化算子提升图片的整体的清晰度 ...

中值滤波 一、原理 （1）目的：去除图像上的尖锐噪声，平滑图像。 （2）原理：中值滤波属于非线性滤波，是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立 ...

线性滤波：方框滤波、均值滤波、高斯滤波 平滑处理（smoothing）也叫模糊处理（bluring），常用来减少图像上的噪点或者失真，还能用来降低图像分辨率。 1、图像滤波 在尽量保持图像细节特征的前提下，对图像的噪点进行抑制，消除图像中的噪声成分叫做图像的平滑化或滤波操作。 信号或图像 ...

基本思想 所谓粒子滤波就是指：通过寻找一组在状态空间中传播的随机样本来近似的表示概率密度函数，用样本均值代替积分运算，进而获得系统状态的最小方差估计的过程，这些样本被形象的称为“粒子”，故而叫粒子滤波。采用数学语言描述如下: 对于平稳的随机过程, 假定k - 1 时刻系统的后验概率密度 ...

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 ...

中值滤波 中值滤波也是消除图像噪声最常见的手段之一，特别是消除椒盐噪声，中值滤波的效果要比均值滤波更好。中值滤波是跟均值滤波唯一不同是，不是用均值来替换中心每个像素，而是将周围像素和中心像素排序以后，取中值，一个3X3大小的中值滤波如下： 　 //中值滤波 ...