一、简介 主要包括以下四点： 频域变换：傅里叶变换和离散余弦变换及其反变换，可将图像在空域上的特性转化到频域上； 叠加噪声：对图像添加高斯噪声和椒盐噪声； 空域滤波：对噪声污染后的图像添加不同模板下的平滑滤波和锐化滤波，可选择不同模板尺寸； 频域滤波：对噪声污染后的图像添加理想低通滤波器、巴特沃斯低 ...
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2021-06-21 20:09:40
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平滑滤波与边缘检测是图像处理中非常基础与重要的部分。平滑滤波器主要有均值滤波，中值滤波，高斯滤波与双边滤波等，边缘检测主要有Sobel算子，Laplace算子，Canny算子等。本文主要就高斯滤波与Sobel算子进行原理上的介绍，并用Python进行实现。 第一部分，高斯滤波 原理 高斯滤波是一种线 ...
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2021-05-24 01:53:40
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前文传送门： 「Python 图像处理 OpenCV （1）：入门」 「Python 图像处理 OpenCV （2）：像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV （3）：图像属性、图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图 ...
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2020-06-10 00:03:04
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前文传送门： 「Python 图像处理 OpenCV （1）：入门」 「Python 图像处理 OpenCV （2）：像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV （3）：图像属性、图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图 ...
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编程语言 时间：
2020-06-06 10:47:24
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信号采集是非常常见的需求，我们也总是希望采集到的数据是纯净而真实的，但这只是我们的希望。环境中存在太多的干扰信号，为了让我们得到的数据尽可能地接近实际值，我们需要降低这些干扰信号的影响，于是就有了滤波器的用武之地。这里我们讨论的主要是软件实现的数字滤波器，这一篇我们就来讨论基于递推算术平均算法的带阻 ...
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2020-05-23 11:38:41
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1、图像滤波理论 1.1图像滤波理论 图像滤波即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作。消除图像中的噪声又叫做图像滤波或平滑，滤波的目的有两个，一是突出特征以方便处理，二是抑制噪声。 空间域滤波就是在图像平面上对像素进行操作。空间域滤波大体分为两类：平滑 ...
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2020-02-14 00:58:59
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高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是：用一个模板（或称卷积、掩模）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 ...
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2020-01-27 22:02:31
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原文:https://www.cnblogs.com/zfyouxi/p/5144068.html 1.空间域增强 （1）模版运算 图像处理中。模版能够看作是n*n（n通常是奇数）的窗体。模版连续地运动于整个图像中，对模版窗体范围内的像素做相应处理。 模版运算主要分为： 模版卷积 模版排序 模版卷积 ...
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2019-09-22 18:02:05
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1.算法功能简介 SFIM 融合方法全称为基于平滑滤波的亮度变换。基本原理是将高分辨率影像通过低通滤波抑制其高频空间信息保留低频信息，再将原高分辨率影像与通过低通滤波的高分辨率影像进行比值运算，以抵消光谱及地形反差，增强纹理结构信息，最后将比值运算结果融入低分辨率影像中。 PIE支持算法功能的执行， ...
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2018-12-28 14:36:38
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高斯滤波 第一个问题：高斯函数为什么能作为图像处理中的滤波函数？ 高斯平滑滤波器无论在空间域还是在频率域都是十分有效的低通滤波器，且在实际图像处理中得到了工程人员的有效使用．高斯函数具有五个十分重要的性质，它们是： （1）二维高斯函数具有旋转对称性，即滤波器在各个方向上的平滑程度是相同的．一般来说， ...
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2018-01-01 21:57:16
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