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 ...

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 ...

相信很多小伙伴都聽過“濾波器”這個詞，在通信領域，濾波器能夠去除噪聲信號等頻率成分，然而在我們OpenCV中，“濾波”並不是對頻率進行篩選去除，而是實現了圖像的平滑處理。接下來，這篇隨筆介紹使用OpenCV進行圖像處理的第六章 圖像平滑處理。 6 圖像平滑處理 未經處理的圖像 ...

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 ...

　　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 ...

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 ...

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 ...

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 ...