图像滤波:均值滤波

编程大师兄

《学习OpenCV4基于Python的算法实战》作者

博客专家认证

2023-01-13 03:43:03

课时名称	课时知识点
图像滤波:均值滤波	imgproc模块是一个巨无霸的模块，是OpenCV图像算法最庞大最核心的模块，常用的图像处理算法基本上都在这里定义的，所以这个是重点讲解的模块。

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图像处理中值滤波与均值滤波 matlab算法实现

图像滤波算法——均值、中值、高斯图像滤波算法.pdf

更普适的快速自适应图像滤波算法——近均值滤波 图像滤波算法.pdf

1. 主要工作：基于MATLAB图像处理的中值滤波、均值滤波以及高斯滤波的实现与对比: a) 中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值. b) 均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标像素为中心的周围8个像素，构成一个滤波模板，即去掉目标像素本身），再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。 c) 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平均灰度值去替代模板中心像素点的值。 2. 代码功能：实现中值滤波、均值滤波以及高斯滤波，并对图像进行输出 3. 结果分析 a) 图像经过中值滤波后，高斯噪声没有被完全去除，椒盐噪声几乎被完全去除效果较好。经过均值滤波后不管是高斯噪声还是椒盐噪声大部分都没有被去除，只是稍微模糊化。经过高斯滤波后，高斯噪声和椒盐噪声几乎被很大程度的模糊化，原图好像被加上了一层蒙版。【注】若添加图片分辨率过高会发出警报，如果可以正常输出则可以忽视。

一、环境配置与测试二、cuda与OpenCV结合方法三、代码实例：图像均值滤波和图像反色 3.1 代码 3.2 代码说明 3.3 网格大小与线程块大小的确定 3.3.1 网格与线程块大小的限制 3.3.2 如何确定网格大小与线程块大小？ 3.4 并行与串行的加速比四、总结

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