原文:圖像平滑處理(濾波)

Author:胡健 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。 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。圖像濾波的要求是:不能損壞圖像的重要特征信息 如輪廓和邊緣 。還須要使得濾波處理后的圖像更加清晰。 對於平滑濾波來說,他的目的有兩類: ...

2017-07-28 11:24 0 3154 推薦指數:

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圖像平滑處理濾波處理

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 ...

Sat Oct 19 19:47:00 CST 2019 0 1354
Python 圖像處理 OpenCV (7):圖像平滑濾波處理

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 ...

Sat Jun 06 17:46:00 CST 2020 0 3459
[Python圖像處理]四.圖像平滑中四種常用的濾波

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 ...

Mon May 11 04:30:00 CST 2020 0 1440
基於ArcGIS的柵格圖像平滑處理(轉)

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 ...

Sat Feb 15 19:27:00 CST 2014 0 10789
13、OpenCV實現圖像的空間濾波——圖像平滑

1、空間濾波基礎概念 1、空間濾波基礎 空間濾波一詞中濾波取自數字信號處理,指接受或拒絕一定的頻率成分,但是空間濾波學習內容實際上和通過傅里葉變換實現的頻域的濾波是等效的,故而也稱為濾波。空間濾波主要直接基於領域(空間域)對圖像中的像素執行計算,用濾波器(也成為空間掩膜、核、模板和窗口)直接 ...

Tue May 21 04:58:00 CST 2019 0 574
淺談圖像平滑濾波和銳化的區別及用途總結

空域濾波技術根據功能主要分為平滑濾波與銳化濾波平滑濾波能減弱或消除圖像中的高頻率分量而不影響低頻分量,高頻分量對應圖像中的區域邊緣等灰度值具有較大變化的部分,平滑濾波可將這些分量濾去減少局部灰度起伏,使圖像變得比較平滑。也可用於消除噪聲,或在提取較大目標前去除太小的細節或將目標的小間 ...

Wed Aug 17 21:55:00 CST 2016 0 1515
圖像平滑去噪之高斯濾波

高斯濾波器是根據高斯函數來選擇權值的線性平滑濾波器,對隨機分布和服從正態分布的噪聲有很好地濾除效果。本文從opencv內置的高斯濾波函數入手,深入介紹高斯濾波器的原理與實現。 一、高斯分布函數與高斯卷積核 高斯分布函數指的就是概率論中的正態分布的概率密度函數,均值μ=0時 ...

Mon Oct 07 02:40:00 CST 2019 0 3867
圖像處理與matlab實例之圖像平滑(一)

  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 ...

Sun Jul 23 22:02:00 CST 2017 0 20903
 
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