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关于处理之高斯平滑问题
zhongjiangle
2012-03-01 03:08:54
求大神给高斯平滑处理的原理,代码看的二晃二糊的啊。
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关于处理之高斯平滑问题
求大神给高斯平滑处理的原理,代码看的二晃二糊的啊。
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victor0419
2012-03-01
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高斯滤波实质上是一种信号的滤波器,其用途是信号的平滑处理,我们知道数字图像用于后期应用,其噪声是最大的问题,由于误差会累计传递等原因,很多图像处理教材会在很早的时候介绍Gauss滤波器,用于得到信噪比SNR较高的图像(反应真实信号)。于此相关的有Gauss-Lapplace变换,其实就是为了得到较好的图像边缘,先对图像做Gauss平滑滤波,剔除噪声,然后求二阶导矢,用二阶导的过零点确定边缘,在计算时也是频域乘积=>空域卷积。
滤波器就是建立的一个数学模型,通过这个模型来将图像数据进行能量转化,能量低的就排除掉,噪声就是属于低能量部分
其实编程运算的话就是一个模板运算,拿图像的八连通区域来说,中间点的像素值就等于八连通区的像素值的均值,这样达到平滑的效果
若使用理想滤波器,会在图像中产生振铃现象。采用高斯滤波器的话,系统函数是平滑的,避免了振铃现象。
victor0419
2012-03-01
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简单点说,过程是先把图像转化到频域,然后用一个指定大小的高斯滤波器滤波,就是高斯平滑处理了
rar文件MFC 图像
处理
之图像增强 图像
平滑
、
高斯
平滑
、中值滤波、拉普拉斯锐化、Sobel锐化(源码)
该资源主要参考我的博客【【数字图像
处理
】七.MFC图像增强之图像普通
平滑
、
高斯
平滑
、Laplacian、Sobel、Prewitt锐化详解,博客地址http://blog.csdn.net/eastmount/article/details/46378783 主要讲述基于VC++6.0 MFC图像
处理
的应用知识,要通过MFC单文档视图实现显示BMP图片增强,包括图像普通
平滑
、
高斯
平滑
、不同算子(拉普拉斯 Sobel 高通模板 I P)的图像锐化知识。其中代码中含有详细注释。免费资源,希望能结合原文学习,也期望对你有所帮助,尤其是初学者!By:Eastmount BUG修改见原文
matlab时频分析工具箱+安装方法+函数说明.
时频分析工具箱中提供了计算各种线性时频表示和双线性时频分布的函数, 本帖主要列出时频分析工具箱函数简介,以号召大家就时频分析应用展开相关讨论。 一、信号产生函数: amexpo1s 单边指数幅值调制信号 amexpo2s 双边指数幅值调制信号 amgauss
高斯
幅值调制信号 amrect 矩形幅值调制信号 amtriang 三角形幅值调制信号 fmconst 定频调制信号 fmhyp 双曲线频率调制信号 fmlin 线性频率调制信号 fmodany 任意频率调制信号 fmpar 抛物线频率调制信号 fmpower 幂指数频率调制信号 fmsin 正弦频率调制信号 gdpower 能量律群延迟信号 altes 时域Altes信号 anaask 幅值键移信号 anabpsk 二进制相位键移信号 anafsk 频率键移信号 anapulse 单位脉冲信号的解析投影 anaqpsk 四进制相位键移信号 anasing Lipscjitz 奇异性 anaste 单位阶跃信号的解析投影 atoms 基本
高斯
元的线性组合 dopnoise 复多普勒任意信号 doppler 复多普勒信号 klauder 时域Klauder小波 mexhat 时域墨西哥帽小波 二、噪声产生函数 noiseecg 解析复
高斯
噪声 noiseecu 解析复单位
高斯
噪声 tfrgabor Gabor表示 tfrstft 短时傅立叶变换 ifestar2 使用AR(2)模型的瞬时频率估计 instfreq 瞬时频率估计 sqrpdlay 群延迟估计 三、模糊函数 ambifunb 窄带模糊函数 ambifuwb 宽带模糊函数 四、Affine类双核线性时频
处理
函数 tfrbert 单式Bertrand分布 tfrdfla D-Flandrin分布 tfrscalo 尺度图 tfrspaw
平滑
伪Affine类Wigner分布 tfrunter Unterberger分布 五、Cohen类双核线性时频
处理
函数 tfrbj Born-Jordan分布 tfrbud Butterworth分布 tfrcw Choi-Williams分布 tfrgrd 归一化的矩形分布 tfrmh Margenau-Hill分布 tfrmhs Margenau-Hill频谱分布 tfrmmce 谱图的最小平均互熵组合 tfrpage Page分布 tfrwv 伪Wigner-Ville分布 tfrri Rihaczek分布 tfrridb 降低交叉项的分布(Bessel窗) tfrridbn 降低交叉项的分布(二项式窗) tfrridh 降低交叉项的分布(汉宁窗) tfrridt 降低交叉项的分布(三角窗) tfrsp 谱图分布 tfrspwv
平滑
伪Wigner-Ville分布 tfrwv Wigner-Ville分布 tfrzam Zhao-Atlas-Marks分布 六、其他
处理
函数: friedman 瞬时频率密度 htl 图像直线检测中的Hough变换 margtfr 时频表示的能量 momftfr 时频表示的频率矩 momttfr 时频表示的时间矩 renyi Renyi信息度量 ridges 波峰提取 plotifl 绘制归一化的瞬时频率规律 tfrparam 返回用于显示时频表示的参数 tfrqview 时频表示的快速可视化 tfrsave 保存时频表示的参数 tfrview 时频表示的可视化
(三)对图像进行Gauss
高斯
平滑
处理
对图像进行Gauss
高斯
平滑
处理
高斯
平滑
处理
(Gaussian Smoothing)后的图像虽然肉眼上看会模糊,但是图像
处理
时有去除高频噪声的功能。 图像
平滑
是局部图像预
处理
的一种技术。图像经过灰度化、二值
处理
之后,可能存在有噪音,或者图像的不平稳性导致图像
处理
过程中有干扰对图像本质理解的频率信息,我们需要将这些噪音、频率信息等干扰
处理
掉,需要用到
平滑
处理
。
高斯
平滑
是对图片应用一个
高斯
滤波器(Gaussian Filter),来起到模糊图片和消除噪声的效果。 图中的左侧图片中的噪点就是图片中的高频部分,通
【图像
处理
OpenCV(C++版)】——5.2 图像
平滑
之
高斯
平滑
【图像
处理
OpenCV(C++版)】——5.2 图像
平滑
之
高斯
平滑
cv::getGaussianKernel()、cv::GaussianBlur()、cv::sepFilter2D()
【数字图像
处理
】图像增强之
高斯
平滑
图像增强 图像增强是对图像进行
处理
,使其比原始图像更适合于特定的应用,它需要与实际应用相结合。对于图像的某些特征如边缘、轮廓、对比度等,图像增强是进行强调或锐化,以便于显示、观察或进一步分析与
处理
。图像增强的方法是因应用不同而不同的,研究内容包括: 图像
平滑
图像
平滑
是一种区域增强算法,
平滑
算法有邻域平均法、中值滤波、边界保持类滤波等。在图像产生、传输和复制过程中,常常会因为多方面原因而被噪声干扰或出现数据丢失,降低了图像的质量(某一像素,如果它与周围像素点相比有明显的不同,则该点被噪声所感染)。这就需要
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