噪聲與濾波
知乎:濾波算法
https://www.zhihu.com/topic/19592200/hot、
百度百科:
瑞利分布
https://baike.so.com/doc/5580543-5793421.html
高斯白噪聲及Matlab常用實現方法
http://blog.sina.com.cn/s/blog_4d7c97a00101cv5h.html
https://blog.csdn.net/charlene_bo/article/details/70846218
https://www.cnblogs.com/Keven-Lee/p/6292438.html
自適應濾波
https://blog.csdn.net/HJ199404182515/article/details/52613969
噪聲與濾波
相關推薦
噪聲與濾波
tails 濾波 bsp .html article class com atl https 知乎:濾波算法 https://www.zhihu.com/topic/19592200/hot、 百度百科: 瑞利分布 https://baike.so.com/doc/
圖像卷積與濾波
像素點 aaa uda uri 水平 攝像機 fsp 快速 2.3 一、線性濾波與卷積的基本概念 線性濾波可以說是圖像處理最基本的方法,它可以允許我們對圖像進行處理,產生很多不同的效果。做法很簡單。首先,我們有一個二維的濾波器矩陣(有個高大上的名字叫卷積核)和一個要處理的二
【Shader特效8】著色器濾鏡、影象卷積與濾波、數字影象處理
##說在開頭: PhotoShop和特效相機中有許多特效的濾鏡。片元著色器時基於片元為單位執行的,完全可以實現特殊的濾鏡效果。要想實現這些濾鏡效果還需要簡單的瞭解《數字影象處理》中的影象卷積與濾波的一些
[轉載]影象與濾波-阮一峰
一、為什麼影象是波? 我們知道,影象由畫素組成。下圖是一張 400 x 400 的圖片,一共包含了 16 萬個畫素點。 每個畫素的顏色,可以用紅、綠、藍、透明度四個值描述,大小範圍都是0 ~ 255,比如黑色是[0, 0, 0, 255],白色是[255, 255, 255, 255]。通過 
二維陣列、影象的傅立葉變換(附加反變換與濾波演算法)
FFT演算法原理就不解釋了,可以搜尋一下百度即可。 在二維變換中,需要對矩陣進行一行一行,一列一列的FFT變換,具體公式為: F(u,v)=sum(i=0->M-1)sum(j=0->N-1)f(i, j) * exp(-j2πui/M-j*2π
Python下opencv使用筆記(五)(影象的平滑與濾波)
對於圖形的平滑與濾波,但從濾波角度來講,一般主要的目的都是為了實現對影象噪聲的消除,增強影象的效果。 首先介紹二維卷積運算,影象的濾波可以看成是濾波模板與原始影象對應部分的的卷積運算。關於卷積運算,找到幾篇相關的部落格: 對於2D影象可以進行低通或者高通
步進電機使用總結——噪聲與振動的抑制
http://www.elecfans.com/kongzhijishu/sifuyukongzhi/483099.html http://blog.csdn.net/firestarway/article/details/51226701 振動抑制(NEW) https:
【轉】影象卷積與濾波及高斯模糊(gauss blur)的一些知識點
對非影象邊界的畫素的操作比較簡單。假設我們對I的第四個畫素3做區域性平均。也就是我們用2,3和7做平均,來取代這個位置的畫素值。也就是,平均會產生一副新的影象J,這個影象在相同位置J (4) = (I(3)+I(4)+I(5))/3 = (2+3+7)/3 = 4。同樣,我們可以得到J(3) = (I(2)+
【影象處理】影象濾波去噪聲——均值濾波、中值濾波、對稱均值濾波 低通濾波 高通濾波(opencv)
①觀察灰度分佈來描述一幅影象成為空間域,觀察影象變化的頻率被成為頻域。 ②頻域分析:低頻對應區域的影象強度變化緩慢,高頻對應的變化快。低通濾波器去除了影象的高頻部分,高通濾波器去除了影象的低頻部分。 (1)低通濾波 ①栗子: #include <iostream> #include &l
椒鹽噪聲 中值濾波 高斯噪聲 均值濾波
椒鹽噪聲用中值濾波比較好 原因是:1.椒鹽噪聲是幅值近似相等但是隨機的分佈在不同位置,圖中既有汙染的點,也有乾淨的點。 2.圖中噪聲的均值不為零,所以不適合均值濾波。 3.圖中有乾淨的點也有汙染的點,所以中值濾波可以用乾淨的點代替汙染的點。 中值濾波缺點
c#實現影象影象卷積與濾波——高斯平滑
使用C#語言編寫高斯平滑。 一、線性濾波與卷積的基本概念 2D卷積需要4個巢狀迴圈4-double loop,所以它並不快,除非我們使用很小的卷積核。這裡一般使用3×3或者5×5。而且,對於濾波器,也有一定的規則要求: 1)濾波器的大小應該是奇數,這樣它才有一箇中心
MATLAB影象平滑與濾波實驗
一、實驗題目 1. 拍攝的含有正弦波(ref1.bmp, obj1.bmp)和三角波條紋(T20r1.bmp, T20o1.bmp)投影影象 2. 對影象進行濾波去除噪聲,噪聲來源未知,濾波方法和濾波器可參考課程中的內容 3. 選擇最優的濾波
實驗5 頻譜分析與濾波
5.1 試驗目的 熟悉訊號的頻譜分析與訊號濾波。 5.2實驗內容 5.2.1 訊號的頻譜分析 建立一個含20Hz和100Hz幅值為2的正弦訊號(sin),然後疊加一個幅值為1的隨機訊號,利用Matlab分析其頻譜。 5.2.2 濾波 接上題,濾除噪聲
ADC採集噪聲問題及均方根值濾波與Kalman濾波比較
有一陣子筆者在做一個PT100熱電阻的調理電路的時候採用了,使用恆流源的方式測熱電阻的阻值。為了採集方便,將0.3mA的電流接入PT100直接把ADC輸入端接在了PT100的兩端。之後再輸出溫度的時候資料非常亂。查閱資料受到啟發,採用求該訊號的有效值(均方根值)方法進
形態學濾波:(1)腐蝕與膨脹 (2)開運算,閉運算,形態學梯度,頂帽,黑帽
來講 極小值 -h 明顯 基本 極限 元素 腐蝕 黑帽 一、形態學概述 圖像處理中的形態學一般指的是數學形態學。 數學形態學是一門建立在格論和拓撲學基礎之上的圖像分析學科,是數學形態學圖像處理的基本理論。其基本運算包括:二值腐蝕和膨脹,二值開閉運算,骨架抽取,極限腐
均值濾波去除圖像噪聲的matlab程序
code 速度 當前 nes 分享 blog result .cn mage 所謂均值濾波實際上就是用均值替代原圖像中的各個像素值。 均值濾波的方法是:對待處理的當前像素,選擇一個模板,該模板為其近鄰的若幹像素組成,用模板中的像素的均值來替代原像素。 優點:算法簡單,計算速
數字圖像處理的Matlab實現(3)—灰度變換與空間濾波
彩色圖像 equals 相同 tca 彩色 處理工具 off argc ber 第3章 灰度變換與空間濾波(1) 3.1 簡介 空間域指的是圖像平面本身,這類方法是以對圖像像素直接處理為基礎的。本章主要討論兩種空間域處理方法:亮度(灰度)變換與空間濾波。後一種方法有時涉及到
【OpenCV入門教程之八】線性鄰域濾波專場:方框濾波、均值濾波與高斯濾波
分享一下我老師大神的人工智慧教程!零基礎,通俗易懂!http://blog.csdn.net/jiangjunshow 也歡迎大家轉載本篇文章。分享知識,造福人民,實現我們中華民族偉大復興!  
0025-給影象新增椒鹽噪聲之後用均值濾波和中值濾波過濾影象!
椒鹽噪聲是椒噪聲和鹽噪聲的合稱,它是由影象感測器,傳輸通道,解碼處理等產生的黑白相間的亮暗點噪聲,去除椒鹽噪聲的最常用演算法是中值濾波,在去除椒鹽噪聲的效果上均值濾波不如中值濾波,本文所給的程式碼會證明這個結論。 首先說下怎麼給影象加上椒噪聲和鹽噪聲。我們可以利用C++的srand函式和rand
岡薩雷斯:數字影象處理(三):第三章灰度變換與空間濾波(1)——基本灰度變換函式
一、前言 空間域指影象平面本身。這類影象處理方法直接以影象中的畫素操作為基礎。這是相對於變換域中的影象處理而言的。變換域的影象處理首先把一幅影象變換到變換域,在變換域中進行處理,然後通過反變換把處理結果返回到空間域 空間域處理主要分為灰度變換和空間濾波兩類。 灰度變換在影象的單個畫素上操