影象濾波演算法之guide filter導向濾波

阿新 • • 發佈：2019-01-06

引導濾波演算法原理：影象引導濾波是一個線性移可變的濾波過程，包括引導影象I，輸入影象P，和輸出影象q。其中引導影象I是需要根據具體應用事先設定的，也可以直接取為輸入影象P。對於輸出影象中第i個畫素而言，其計算方法可表達為

matlab程式碼連結如下所示：

引導濾波演算法原理：影象引導濾波是一個線性移可變的濾波過程，包括引導影象I，輸入影象P，和輸出影象q。其中引導影象I是需要根據具體應用事先設定的，也可以直接取為輸入影象P。對於輸出影象中第i個畫素而言

1. 導向濾波簡介導向濾波是何凱明在學生時代提出的一個保邊濾波（edge-preserving smoothing）演算法。何凱明在cv圈應該算是名人了，學生時代關於影象去霧的研究就以第一作者的身份獲得Best Paper Award（CVPR 2009），而且今年剛剛又斬獲

關於Retinex的基礎知識這裡就不再說了，http://blog.csdn.net/piaoxuezhong/article/details/78248219已經介紹過了，本篇將繼續講一下基於鄰域的

這兩天學習了一些卡爾曼濾波演算法的相關知識。相比其它的濾波演算法，卡爾曼濾波在對計算量需求非常之低，同時又能達到相當不錯的濾波結果。 1. 演算法原理網上看到一篇文章http://www.bzarg.com/p/how-a-kalman-filter-works-in-pictures/對

和濾鏡一樣，美顏也是影象類app必不可少的功能之一，也有的app叫人像美容，主要包括美膚及美白等幾大功能。甚至有很多專門美顏的app，比如美顏相機什麼的，可見美顏功能需求量之大。很多女孩

一、自適應直方圖均衡化(Adaptive histgram equalization/AHE) 1.簡述自適應直方圖均衡化(AHE)用來提升影象的對比度的一種計算機影象處理技術。和普通的直方圖均衡演算法不同，AHE演算法通過計算影象的區域性直方圖，然後重新分佈亮度來來改變影象對比

Graph Cut 與Grab Cut 都是基於圖論得分割方法。另外OpenCV實現了Grab Cut。Graph cuts 是一種有用和流行的能量優化演算法，在計算機視覺領域應用於前背景分割，立體視覺，摳圖。此類問題與圖的最小割問題相關聯。首先

#include <cv.h> #include<opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> #include

現在很多影象美顏app，處理後不但使人物面板變得平滑、白皙，還會稍微瘦下臉、放大眼睛，給人眼前一亮的感覺。這其中涉及人臉檢測及特徵點提取演算法，一般提取68個特徵點就足夠了，同時也涉及影

影象處理之積分圖應用二(快速邊緣保留濾波演算法) 一：基本原理傳統的影象邊緣保留濾波演算法-如高斯雙邊模糊、Mean-Shift模糊等計算複雜、效率比較低，雖然有各種手段優化或者快速計算方法，當時演算法相對一般碼農來說理解起來比較費勁，不是一個的選擇，而通過積分影象實現區域性均方差

一、學習心得：在我學習基本濾波演算法原理的時候，因為剛接觸不是很理解演算法具體是怎樣實現的，不過在學習了影象形態學之後，發現濾波演算法其實很簡單。所以在此建議初學者在學習濾波演算法之前，可以先學習一下影象形態學，會達到事半功倍的效果。二、對於濾

十一種通用濾波演算法 1、限幅濾波法（又稱程式判斷濾波法） A、方法：根據經驗判斷，確定兩次取樣允許的最大偏差值（設為A）每次檢測到新值時判斷：如果本次值與上次值之差<=A,則本次值有效如果本次值與上次值之差>A,則本次值無效,放棄本次值,用

現在從一個最簡單的情形來開始我們的討論。假設有一個原始影象 pp較遠的畫素則具有更小的權重。無論是簡單平滑，還是高斯平滑，它們都有一個共同的弱點，即它們都屬於各向同性濾波。我們都知道，

本文介紹非區域性均值濾波，這種濾波器效果非常好，但是演算法耗時嚴重，這裡以效果為先，來給大家講解。非區域性均值濾波(Non-Local Means,NLM)是Buades等人於2005年在論文“A non-local algorithm for image denoisi

　　CUDA是GPU通用計算的一種，其中現在大熱的深度學習底層GPU計算差不多都選擇的CUDA，在這我們先簡單瞭解下其中的一些概念，為了好理解，我們先用DX11裡的Compute shader來和CUDA比較下，這二者都可用於GPU通用計算。　　先上一張微軟MSDN上的圖. 　　　　Compute

一，經典濾波演算法的基本原理 1，中值濾波和均值濾波的基本原理參考以前轉載的部落格：http://blog.csdn.net/ebowtang/article/details/38960271

Gabor濾波演算法維基裡給出的解釋，“In image processing, aGabor filter is a linear filter used fortextureanalysis,

二維離散傅立葉（DFT）變化及其反傅立葉變換（IDFT）傅立葉變換通用形式對通用形式來講，c=1，s=-1即為傅立葉變化（影象空間域轉頻域）；c=1/MN，s=1即為逆變換（頻域轉空間域） halcon運算元fft_generic(Image : ImageFFT

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

選擇性濾波在很多應用中，其中感興趣是處理指定的頻段或頻率矩形。第一類濾波器分別稱為帶阻濾波器或帶通濾波器。第二類濾波器稱為陷波濾波器。 1、帶阻濾波和帶通濾波 D(u,v)是距離頻率矩形中心的距離，D0是頻寬的徑向中心，W是頻寬。一個帶同濾波器可以用從低通濾波器得到高通