Author:胡健 1、圖像平滑(smooth)也稱為“模糊處理”,最常見的smooth的使用方法是降低圖像上的噪聲或者失真。 2、圖像濾波 什么是圖像濾波呢?就是在盡量保留圖像細節特征的條件下對目標圖像的噪聲進行抑制。 圖像濾波的目的就是消除圖像的噪聲和抽出對象的特征 ...
基於ArcGIS的柵格圖像平滑處理 柵格數據獲取的途徑多種多樣,造成了柵格數據質量的很大差異,一些質量較差的柵格數據存在大量 噪音 象元,即在表達同類型的地理要素時,出現個別像元值與周邊像元不一致的情況,數據中噪音柵格象元的存在為數據的使用和分析帶來了極大的不便,因此經常需要對柵格進行平滑的預處理操作。 在ArcGIS軟件的空間分析工具箱中,提供了大量的柵格數據處理工具,其中對柵格數據進行平滑處理 ...
2014-02-15 11:27 0 10789 推薦指數:
Author:胡健 1、圖像平滑(smooth)也稱為“模糊處理”,最常見的smooth的使用方法是降低圖像上的噪聲或者失真。 2、圖像濾波 什么是圖像濾波呢?就是在盡量保留圖像細節特征的條件下對目標圖像的噪聲進行抑制。 圖像濾波的目的就是消除圖像的噪聲和抽出對象的特征 ...
原圖片讀入后如下所示,會有很多噪音點 這時就要用到濾波處理來處理這些噪音點,有以下幾種方式: 1、均值濾波 對於一個像素點,可以在它周圍畫一個卷積盒子,用盒子中的均值來代替這個像素點,計算公式為(121+75+...+235)/9 也就相當於一個3×3的卷積矩陣 ...
前文傳送門: 「Python 圖像處理 OpenCV (1):入門」 「Python 圖像處理 OpenCV (2):像素處理與 Numpy 操作以及 Matplotlib 顯示圖像」 「Python 圖像處理 OpenCV (3):圖像屬性、圖像感興趣 ROI 區域及通道處理 ...
一、何為圖像噪聲?噪聲是妨礙人的感覺器官所接受信源信息理解的因素,是不可預測只能用概率統計方法認識的隨機誤差。 舉個例子: 從這個圖中,我們可以觀察到噪聲的特點:1>位置隨機 2>大小不規則。我們將這種噪聲稱為隨機噪聲(random noise),這是一種 ...
1 圖像平滑 圖像平滑,一種圖像空間濾波方法 (低通濾波),可對圖像進行去噪 或 模糊化 (blurring) 以 3X3 的濾波器為例 (即 a=b=1),則矩陣 Mx 和 Mf 對應的元素乘積之和,就是 g(x, y) 其中,$ M_x = \begin{bmatrix ...
圖像平滑從信號處理的角度看就是去除其中的高頻信息,保留低頻信息。因此我們可以對圖像實施低通濾波。低通濾波可以去除圖像中的噪音,模糊圖像(噪音是圖像中變化比較大的區域,也就是高頻信息)。而高通濾波能夠提取圖像的邊緣(邊緣也是高頻信息集中的區域)。 根據濾波器的不同又可以分為均值濾波,高斯加權濾波 ...
主要講解Python調用OpenCV實現圖像平滑,包括四個算法:均值濾波、方框濾波、高斯濾波和中值濾波. 給圖像增加噪聲: 效果如下: 均值濾波: 均值濾波是指任意一點的像素值,都是周圍N*M個像素值的均值, result = cv2.blur(圖像, 核大小 ...
由於種種原因,圖像中難免會存在噪聲,需要對其去除。噪聲可以理解為灰度值的隨機變化,即拍照過程中引入的一些不想要的像素點。噪聲可分為椒鹽噪聲,高斯噪聲,加性噪聲和乘性噪聲等,參見:https://zhuanlan.zhihu.com/p/52889476 噪聲主要通過平滑進行抑制和去除 ...