图像滤波:高斯滤波

计算机视觉与OpenCV
《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:高斯滤波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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用中值滤波和均值滤波去除高斯白噪声
关于数字图像处理，均值滤波可以去除高斯噪声，但是均值滤波会使图像变得模糊，中值滤波能有效滤除椒盐噪声。
图像滤波算法——均值、中值、高斯 图像滤波算法.pdf
图像滤波算法——均值、中值、高斯 图像滤波算法.pdf
图像处理中的中值滤波、均值滤波以及高斯滤波的实现与对比（基于MATLAB）
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。
图像处理（上）：四、图像的均值滤波、方框滤波和高斯滤波的原理及实现
一、线性滤波和非线性滤波 常用的线性滤波：均值滤波、高斯滤波、盒子滤波、拉普拉斯滤波等等，通常线性滤波器之间只是模版系数不同。 非线性滤波：利用原始图像跟模版之间的一种逻辑关系得到结果，如最值滤波器，中值滤波器。比较常用的有中值滤波器和双边滤波器。 二、方框滤波（盒子滤波） 均值滤波是盒子滤波归一化的一种特殊情况。 1、应用：可以说，一切需要求某个邻域内像素之和的场合，都有方框滤波的用武之地，比如：均值滤波、引导滤波、计算Haar特征等等。 2、优势：速度快。它可以使复杂度为O(MN)的求和，求方差等运算降低到O(1)或近似于O(1)的复杂度，也就是说与邻域尺寸无关了，有点类似积分图，但是比积
用matlab实现均值滤波去除高斯白噪声.
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