滤波及梯度提取_51CTO博客
边缘保留滤波及边缘提取边缘保留滤波及边缘提取边缘保留滤波及边缘提取1.视频教程:B站、网易云课堂、腾讯课堂2.代码地址:GiteeGithub3.存储地址:Google
原创 2021-08-02 14:24:06
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图像中的噪声在一副图像上,某些像素点的像素值与周围像素点的值存在大小上的明显差异,反映在图像上时,该点会与周围有明显的色彩差异。这种与整体格格不入的像素点被称为噪声。如下图中的白点:图像平滑处理在保留图像原有信息的基础上,过滤并去除掉图像中的噪声,这一过程就是图像的平滑处理,所得图像被称为平滑图像。 平滑处理的基本原理是:将噪声点的像素值处理为其周围临近像素点像素值的临近值。取近似值的方法很多,主
高斯滤波是一种线性平滑滤波,适用于消除高斯噪声,在图像处理的降噪、平滑中应用较多,特别是对抑制或消除服从正态分布的噪声非常有效。 高斯滤波的过程其实就是对整幅图像进行加权平均操作的过程。滤波后图像上每一个像素的灰度值大小,由其本身和邻域内的其他像素共同决定。具体实现是:用一个大小为(2*N+1)的模板(或称卷积核、掩模)依次扫描图像中的每一个像素,用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度替代模板中心像
转载 2016-08-24 23:59:00
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对于数字图像的去噪,前边我们讲了均值滤波算法与高斯滤波算法,此外很常见的还有中值滤波算法,这些滤波算法都属于空间滤波,即对于每一个像素点,都选取其周围矩形区域中的像素点来计算滤波值。最近在项目中要使用到中值滤波,发现如果调用Opencv的medianBlur函数来实现中值滤波,窗口为3*3或者5*5时耗时为几毫秒,当窗口达到7*7或者9*9以上,耗时将增加至几十毫秒,这很影响实时性,所以自己基于C
1.课题概述 通过高通滤波器对ECG信号进行滤波,然后再统计其心率。 2.系统仿真结果 3.核心程序与模型 版本:MATLAB2022a dt = 1/Fs; N = size(t,1); %调用滤波器进行滤波 sim('Filter',t); subplot(212); plot(t,Dat_filter); title('滤波后的ECG数据'); xlabel('Time(s)');
目录前言原理Sobel算子与Scharr算子Laplace算子自定义内核对图像进行卷积参考问下 前言梯度简单来说就是求导,OpenCV 提供了三种不同的梯度滤波器,或者说高通滤波器: Sobel,Scharr 和 Laplacian。Sobel, Scharr 其实就是求一阶或二阶导数。 Scharr 是对 Sobel(使用小的卷积核求解求解梯度角度时)的优化。 Laplacian 是求二阶导数
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梯度滤波器原理梯度简单来说就是求导,open从v提供了三种不同的滤波器,或者说高通滤波器:Sobel、Scharr和Laplacian;Sobel、Scharr其实就是求一阶或者二阶导数;Scharr是对Sobel的优化;Laplacian是求二阶导数Sobel算子和Scharr算子Sobel算子是高斯平滑和微分操作的结合体,所以它的抗噪声能力很好;我们可以设定求导的方向还可以设定使用的卷积核的大
高斯滤波是一种线性平滑滤波,对于除去高斯噪声有很好的效果。 在其官方文档中形容高斯滤波为”Probably the most useful filter”,同时也指出高斯滤波并不是效率最高的滤波算法。 高斯算法在官方文档给出的解释是高斯滤波是通过对输入数组的每个点与输入的高斯滤波模板执行卷积计算然后将这些结果一块组成了滤波后的输出数组,通俗的讲就是高斯滤波是对整幅图像进行加权平均的过程,每一个像
原创 2021-07-29 11:46:00
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# 梯度锐化提取边缘的Python实现 在计算机视觉和图像处理领域,边缘检测是一个重要的任务。边缘通常代表图像中物体的轮廓或区域的变化,识别边缘可以帮助我们理解图像内容。在这篇文章中,我们将介绍一种有效的边缘检测方法:梯度锐化,并使用Python代码来实现这一方法。 ## 梯度锐化的原理 梯度锐化的基本思想是通过计算图像中像素值的变化(即图像的梯度)来检测边缘。通常我们使用Sobel算子来计
原创 0月前
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感谢周航和郭增岳的投稿,人工智能与量化交易公众号的运营者,他们热衷于人工智能和量化投资方面的研究。前言听过卡尔曼滤波的差不多有两年的时间了,虽然大致上明白其原理,...
转载 2022-08-22 08:47:56
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图像滤波 滤波实际上是信号处理里的一个概念,而图像本身也可以看成是一个二维的信号。其中像素点灰度值的高低代表信号的强弱。 高频:图像中灰度变化剧烈的点。 低频:图像中平坦的,灰度变化不大的点。 根据图像的高频与低频的特征,我们可以设计相应的高通与低通滤波器,高通滤波可以检测图像中尖锐、变化明显的地方;低通滤波可以让图像变得光滑,滤除图像中的噪声。 下面我们来看一下OpenCV中的一些滤
梯度梯度在一些背景下表示梯度向量而在其他情况下可以表示梯度向量的大小。 ITK 滤波器在涉及这个概念时通过强度这个概念来区别该不明确概念。 ITK 提供可以计算图像梯度向量和图像强度大小的滤波器。方向导数:一个函数沿指定方向的变化率。梯度:方向导数变化最大的方向。实例13PNG图像进行不带滤波的二维梯度强度提取图像梯度的强度广泛地应用在图像分析中,主要用来帮助检测对象轮廓和分离均匀区域。 itk::GradientMagnitudeImageFilter 使用一个简单的有限差分方..
原创 2021-08-27 16:44:47
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实例14PNG图像进行带滤波的二维梯度强度提取微分是对一个数字数据的不规则操作。实际中可以方便地定义一个执行微分的比例。在执行这样的滤波时使用一个高斯核被认为是最便捷的选择。通过选择一个特定的高斯标准差(σ) ,就可以选择一个相应的比例来去除通常被认为是噪声的高频部分。itk::GradientMagnitudeRecursiveGaussianImageFilter 计算在每个像素的图像梯度。这个计算过程等同于首先通过将图像和一个高斯核卷积来平滑图像,然后应用一个差分操作。 s 的值是由用户选择的。.
原创 2021-08-27 16:44:45
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通过图像卷积/滤波原理,通过OpenCV和自己的方式实现了图像的梯度图生成。
去除椒盐噪音或脉冲噪音最经典的算法是中值滤波,通常在噪声的密度不是很大的情况下,使用中值效果不错。但当概
原创 精选 1月前
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本文的目的是用C实现生成Gabor模版,并对图像卷积。并简单提一下,Gabor滤波器在纹理特征提取上的应用。一、什么是Gabor函数(以下内容含部分翻译自维基百科)  在图像处理中,Gabor函数是一个用于边缘提取的线性滤波器。Gabor滤波器的频率和方向表达同人类视觉系统类似。研究发现,Gabor滤波器十分适合纹理表达和分离。在空间域中,一个二维Gabor滤波器是一个由正弦平面波调制的
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实例15MHA格式文件进行带滤波三维的梯度强度提取#include "itkImageFileReader.h"#include "itkImageFileWriter.h"#include "itkRescaleIntensityImageFilter.h"#include "itkGradientMagnitudeRecursiveGaussianImageFilter.h"//带滤波梯度强度的头文件int main( int argc, char * argv[] ){ /*i.
原创 2021-08-27 16:44:43
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1. 概述滤波器是组合导航的核心,是把惯性导航的解算结果和其他传感器输出的观测结果连接在一起的纽带,只有借助它,才能使二者优势互补,得到一个精确、稳定的导航系统。组合导航中使用的滤波器有很多,常见的有 卡尔曼滤波(KF)、扩展卡尔曼滤波(EKF)、迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)、粒子滤波(PF),本篇文章会一一介绍他们的原理,只是在这之前,我们需要回忆一下以前学过的一些参
双边滤波很有名,使用广泛,简单的说就是一种同时考虑了像素空间差异与强度差异的滤波器,因此具有保持图像边缘的特性。先看看我们熟悉的高斯滤波器其中W是权重,i和j是像素索引,K是归一化常量。公式中可以看出,权重只和像素之间的空间距离有关系,无论图像的内容是什么,都有相同的滤波效果。再来看看双边滤波器,它只是在原有高斯函数的基础上加了一项,如下其中 I 是像素的强度值,所以在强度差距大的地方(边缘),权
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