//高斯滤波器 https://github.com/scutlzk#include <opencv2\highgui\highgui.hpp> #include <iostream> #include <vector> using namespace cv; using namespace std; void Get_Gaussian_Kernel(double*& gaus_1, const int size, const double sigma_s) {…

在matlab中,我们经常用到高斯滤波器,生成滤波器一般都是这样的函数psf =   fspecial('gauss', GaussSize, sigma),但是在vs2010中用到的高斯滤波器不能自己直接定义一个滤波器,所以我就用c++与OPENCV的mat类实现了高斯滤波器,具体代码如下: #include"opencv24.h" using namespace std; Mat MakeGaussFilt(int GauSize, double Sigma) { ; Mat x…

我们以一个二维矩阵表示二元高斯滤波器,显然此二维矩阵的具体形式仅于其形状(shape)有关: def gauss_filter(kernel_shape): 为实现二维高斯滤波器,需要首先定义二元高斯函数: f(x,y)=12πσ2exp(−x2+y22σ2) def gauss(x, y, sigma=3.): Z = 2*np.pi*sigma**2 return 1/Z*np.exp(-(x**2+y**2)/2/sigma**2) 则可进一步给出高斯滤波的实现: def gauss_fi…

Introduction to gaussian filter 我尝试尽可能低门槛的介绍这些好玩的东东-这里只须要正态分布函数作为基础就可以開始玩图像的高斯滤波了. Don't panic ! 在通常的图像中,像素点都非常多,非常多情况都是非常多一大块像素点记录某一个场景区域.那么这就数字离散环境下模拟出了实际生活中颜色变化连续性的事实(注意.计算机的离散环境都是对真实的模拟.) 高斯滤波是怎么回事捏?一句话的事情.就是利用高斯函数取权值,在一个区域内进行加权平均! 简单的事情永远别搞复杂了.p…

#include <opencv2\highgui\highgui.hpp> #include <iostream> #include<vector> using namespace cv; using namespace std; void gaussianFilter2(vector<uchar> corrupted, vector<uchar> &smooth, int width, int height) { int templa…

前言:本程序是我去年实现论文算法时所做.主要功能为标记切割肝脏区域.时间有点久,很多细节已经模糊加上代码做了很多注释,因此在博客中不再详述. NOTE: 程序分几大段功能模块,仔细阅读,对解决医学图像还是有一定的借鉴意义 想借鉴本文的一定要仔细阅读代码和注释,中间有人机交互部分,空跑会抛异常 .dcm数据,我放到了我的百度云盘,有兴趣的可以下载,实测一下代码.dcm数据连接 clc,clear img_1=dicomread('10011.dcm');%读取dcm文件 (所谓的灰度值) meta…

本篇文章中,我们一起仔细探讨了OpenCV图像处理技术中比较热门的图像滤波操作.图像滤波系列文章浅墨准备花两次更新的时间来讲,此为上篇,为大家剖析了"方框滤波","均值滤波","高斯滤波"三种常见的邻域滤波操作.而作为非线性滤波的"中值滤波"和"双边滤波",我们下次再分析. 因为文章很长,如果详细啃的话,或许会消化不良.在这里给大家一个指引,如果是单单想要掌握这篇文章中讲解的OpenCV线性滤波相关的三个函…

Atitit   图像处理 平滑 也称 模糊, 归一化块滤波.高斯滤波.中值滤波.双边滤波) 是一项简单且使用频率很高的图像处理方法 用途 去噪 去雾 各种线性滤波器对图像进行平滑处理,相关OpenCV函数如下: 归一化块滤波器 (Normalized Box Filter) § 最简单的滤波器, 输出像素值是核窗口内像素值的 均值 ( 所有像素加权系数相等) § 高斯滤波器 (Gaussian Filter) § 最有用的滤波器 (尽管不是最快的). 高斯滤波是将输入数组的每一个像素点与 高斯…

一.原理简介 边缘检测原理 - Sobel, Laplace, Canny算子 X方向Sobel算子 -1 -2 -1 0 0 0 1 2 1 Y方向Sobel算子 -1 0 1 -2 0 2 -1 0 1 Laplace算子 1 1 1 1 -8 1 1 1 1 Canny 边缘检测算子 高斯滤波器平滑图像 一阶差分偏导计算梯度值和方向 对梯度值不是极大值的地方进行抑制 用双阈值连接图上的联通点 通俗说一下, 1.用高斯滤波主要是去掉图像上的噪声. 2.计算一阶差分,OpenCV 源码中也是用…

git:https://github.com/linyi0604/Computer-Vision # coding:utf8 import cv2 import numpy as np from scipy import ndimage # 3*3 的高通卷积核 kernel_3x3 = np.array([ [-1, -1, -1], [-1, 8, -1], [-1, -1, -1] ]) # 5*5 高通卷积核 kernel_5x5 = np.array([ [-1, -1, -1, -1…

原文:http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7785365 邻域滤波(卷积)   邻域算子值利用给定像素周围像素的值决定此像素的最终输出.如图左边图像与中间图像卷积禅城右边图像.目标图像中绿色的像素由原图像中蓝色标记的像素计算得到. 通用线性邻域滤波是一种常用的邻域算子,输入像素加权得到输出像素: 其中权重核   为“滤波系数”.上面的式子可以简记为: [方框滤波] 最简单的线性滤波是移动平均或方框滤波,用 窗口中的像素值平均后输出,核…

本文为原创作品,未经本人同意,禁止转载 欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring和http://www.cnblogs.com/xujianqing/ 或许网络上有各位牛人已经对sift算法进行各种的详解和说明,我(小菜鸟)在翻阅各种资料和对opencv中的代码进行反推之后,终于理解该算法.并记录之,供大家一起交流学习!这个博文主要记录了我的学习历程,或许对你有帮助,或许可以启发你,或许你只是一笑而过!没关系,至少自己总结过. 这篇文章主要是对sif…

转自:OpenCV 教程 另附:计算机视觉:算法与应用(2012),Learning OpenCV(2009) 平滑图像:滤波器 平滑 也称 模糊, 是一项简单且使用频率很高的图像处理方法.平滑处理的用途有很多, 但是在本教程中我们仅仅关注它减少噪声的功用 (其他用途在以后的教程中会接触到).平滑处理时需要用到一个 滤波器 .最常用的滤波器是 线性 滤波器.不妨把 滤波器 想象成一个包含加权系数的窗口,当使用这个滤波器平滑处理图像时,就把这个窗口滑过图像. 归一化滤波器 (Normalized…

()代码实现 对原图进行高斯平滑,去除图像中的计算噪声void Bmp::MakeGauss(double sigma,double **pdKernel,int *pnWindowSize){ //循环控制变量 int i; //数组的中心点 int nCenter; //数组的某一点到中心点的距离 double dDis; //中间变量 double dValue; double dSum; dSum = 0; //数组长度,根据概率论的知识,选取[-3*sigma,3*sigma]以内的数…

()高斯理论简介 () ()代码实现 四 使用高斯滤波器进行图像的平滑 ()高斯简介 http://research.microsoft.com/en-us/um/people/kahe/eccv10/ 何凯明 matlab 实现 http://www.ruanyifeng.com/blog/2012/11/gaussian_blur.html 阮一峰 http://www.zwbk.org/MyLemmaShow.aspx?lid=126233  中文百科独特解释 http://academi…

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素点的灰度值. 一维.二维高斯分布 一维高斯函数表述为: 对应图形: 二维高斯函数表述为: 对应图形…

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.64图像高斯滤波算法  [函数名称]   高斯平滑滤波器      GaussFilter(WriteableBitmap src,int radius,double sigma) [算法说明]   高斯滤波器实质上是一种信号的滤波器,其用途是信号的平滑处理.它是一类根据高斯函数的 形状来选择权重的线性平滑滤波器,该滤波器对于抑制服从正态分布的噪声非常有效.高斯函数 的公式如下所示: private static double[,] Ga…

图像平滑 Smoothing, also called blurring, is a simple and frequently used image processing operation. 平滑,也叫模糊. 本质就是把某点的像素值转换为其及其周围像素值的不同权重的叠加.h(k,l)即为卷积核,或者叫滤波器filter. 有几种常见的filter Normalized Box Filter Gaussian Filter Median Filter Bilateral Filter 均值滤波…

一.Canny边缘检测 Canny边缘检测是一系列方法综合的结果.其中主要包含以下步骤: 1.使用高斯滤波器,平滑图像,滤除噪声. 2.计算图像中每个像素点的梯度强度和方向. 3.应用非极大值抑制(NMS:Non-Maximum Suppression),以消除边缘检测带来的杂散相应. 4.应用双阈值(Double-Threshold)检测来确定真实和潜在的边缘. 5.通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测. 1.高斯滤波器 平滑图像. 2.计算梯度和方向 使用X和Y方向的Sobel算子来分别计算…

图像滤波,指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,是图像与处理中不可缺少的操作. 邻域算子,指利用给定像素及其周围的像素值,决定此像素的最终输出值的一种算子.线性邻域滤波器就是一种常见的邻域算子,像素的输出值取决于输入像素及其周围像素的加权和,权重是邻域算子相应位置上的值. 线性滤波概念: 原始数据与滤波结果是一种算术运算,即用加减乘除等运算实现,如均值滤波器(模板内像素灰度值的平均值).高斯滤波器(高斯加权平均值)等. 非线性滤波概念: 原始数据与滤波结果是一种逻辑关系,即用…

写在前面 HIT大三上学期视听觉信号处理课程中视觉部分的实验二,经过和学长们实验的对比发现每一级实验要求都不一样,因此这里标明了是2019年秋季学期的视觉实验二. 由于时间紧张,代码没有进行任何优化,实验算法仅供参考. 实验要求 实现图像直方图均衡化,要求显示均衡化前.后直方图以及均衡化后图像. 对单通道图像进行DFT变换,要求显示幅度图和相位图,并设计理想高通滤波器和高斯低通滤波器对图像进行频域滤波,并显示滤波之后的图像. 注:除DFT和IDFT外,不允许调库 实验代码 代码首先贴在这里,仅供…

为了在每帧点云中滤除噪声点,选择了半径滤波器,也用高斯滤波器测试过,但是没有半径效果好,这里记录下在 octomap_server 中增加半径滤波器的步骤,并在 launch 中配置滤波器参数. 一.半径滤波器基本原理 放一张汇报用的 PPT 截图: 原理很简单就是判断一个点云周围(半径 R)有没有足够多(K)的邻居点,如果没有就删除这个点,否则就保留. 二.基本用法 我一般学习技术喜欢到官网看最原始的教程:Removing outliers using a Conditional or Rad…

原文链接:https://blog.csdn.net/humanking7/article/details/46826105 核心提示 在Matlab中高斯滤波非常方便,主要涉及到下面两个函数: 函数: fspecial函数: imfilter   代码实现   clear all;clc;%----------------------------------------------%对图像进行高斯滤波,并显示图像%----------------------------------------…

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice "平滑处理"(smoothing)也称"模糊处理"(bluring),是一项简单且使用频率很高的图像处理方法.平滑处理的用途有很多,最常见的是用来减少图像上的噪点或者失真.在涉及到降低图像分辨率时,平滑处理是非常好用的方法. 图像滤波,就是在尽量保留图像细节特征的条件下对目…

实验一图像的滤波处理 一.实验目的 使用MATLAB处理图像,掌握均值滤波器和加权均值滤波器的使用,对比两种滤波器对图像处理结果及系统自带函数和自定义函数性能的比较,体会不同大小的掩模对图像细节的影响. 二.实验内容 使用n=3,5,9的正方形均值滤波器和加权均值滤波器对图像Fig1的滤波处理.观察处理前后图像效果,分析实验结果和算法特点. 三.实验原理 1.均值滤波器(平滑线性滤波器):其响应是包含模板内像素平均值,低通滤波器. R = (领域内所有点的值*对应点的掩模系数之和)/(掩模系数之…

Possion重建是Kazhdan等2006年提出的网格重建方法[1].Possion重建的输入是点云及其法向量,输出是三维网格.Poisson有公开的源代码[2].PCL中也有Poisson的实现. 核心思想 Possion重建是一个非常直观的方法.它的核心思想是点云代表了物体表面的位置,其法向量代表了内外的方向.通过隐式地拟合一个由物体派生的指示函数,可以给出一个平滑的物体表面的估计. 给定一个区域\(M\)及其边界\(\partial M\),指示函数\(\chi_M\)定义为 这样,把重…

正如我们上一篇文章中讲到的,线性滤波可以实现很多种不同的图像变换.然而非线性滤波,如中值滤波器和双边滤波器,有时可以达到更好的实现效果. 邻域算子的其他一些例子还有对 二值图像进行操作的形态学算子,用于计算距离变换和寻找连通量的半全局算子 一.理论与概念讲解--从现象到本质 1.1 非线性滤波概述 之前的那篇文章里,我们所考虑的滤波器都是线性的,即俩个信号之和的响应和他们各自响应之和相等.换句话说,每个像素的输出值是一些输入像素的加权和,线性滤波器易于构造,并且易于从频率响应角度来进行分析. 其…

Atitit 边缘检测原理attilax总结 1. 边缘检测的概念1 1.1. 边缘检测的用途1 2. 边缘检测方法分类1 3. 边缘检测的基本方法2 3.1. Roberts边缘检测算子2 3.2. rewitt边缘检测算子2 3.3. sobel边缘检测算子(较为常用)2 4. Canny边缘检测(最常用)2 4.1. 参考资料4 1. 边缘检测的概念 边缘检测是图像处理与计算机视觉中极为重要的一种分析图像的方法,至少在我做图像分析与识别时,边缘是我最喜欢的图像特征.边缘检测的目的就是找到图…

1.Canny边缘检测基本原理      (1)图象边缘检测必须满足两个条件:一能有效地抑制噪声:二必须尽量精确确定边缘的位置.      (2)根据对信噪比与定位乘积进行测度,得到最优化逼近算子.这就是Canny边缘检测算子.      (3)类似与Marr(LoG)边缘检测方法,也属于先平滑后求导数的方法. 2.Canny边缘检测算法:      step1:用高斯滤波器平滑图象:      step2:用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向:      step3:对梯度幅值进行非极大…

http://wenku.baidu.com/link?url=R4Ev8aJNxwmjV0egSUqVBjmnt1KT_llzp8Oy2NbHnwa7Me9UAIHkiMG2Vwucu3RSDKwy_WaYO_5o1RFMWeQ-7gqbFzCEv30sJpoMzjv1dj_ http://wenku.baidu.com/link?url=nzhQ4CVu3Qprvjx2KBVz9XOqDScMIsmLgfbqLlwdxjIcQa1zYIc0iB-kS2MnGaCCUUcAs6oXkETLn1…