%简单地说: %A为给定图像,归一化到[,]的矩阵 %W为双边滤波器(核)的边长/ %定义域方差σd记为SIGMA(),值域方差σr记为SIGMA() %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % Pre-process input and select appropriate filter. function B = bfilter2(A,w,sigma) % Verify that the input imag

Bilateral Filtering for Gray and Color Images 双边滤波器:保留边界的平滑滤波器. 在局部上,就是在灰度值差异不大的区域平滑,在灰度值差异比较大的边界地区保留边界.所以双边滤波器作用于每个像素的同时,必然会受到领域像素点的距离.灰度值差的权重影响. 已知低通滤波可以表示为: range filter可以表示为:(range filter 试选定一个数值范围,再做滤波的一个操作) 所以,双边滤波器的定义是: 其中,k(x)是归一化(normalize)函

目录(?)[-] 简介 原理 代码实现 1 Spatial Weight 2 Similarity Weight 3 Color Filtering 在SSAO中的使用 1. 简介 图像平滑是一个重要的操作,而且有多种成熟的算法.这里主要简单介绍一下Bilateral方法(双边滤波),这主要是由于前段时间做了SSAO,需要用bilateral blur 算法进行降噪.Bilateral blur相对于传统的高斯blur来说很重要的一个特性即可可以保持边缘(Edge Perseving),这个特点

本文链接:https://blog.csdn.net/LYduring/article/details/80443573 一.目的实现算术均值滤波器.几何均值滤波器.中值滤波器.修正的阿尔法均值滤波器.自适应中值滤波器,并比较不同滤波器的降噪结果. 二.代码代码的思路如下: (1)先对原始的电路图先后进行加高斯噪声和椒盐噪声:之后设置滤波器的模板大小为5*5,分别对被噪声污染的图像进行算术均值.几何均值.中值.修正的阿尔法滤波,并输出图像,方便结果比较. (2)为了比较中值滤波器和自适应中值滤波

#include <opencv2\highgui\highgui.hpp> #include <iostream> #include<vector> using namespace cv; using namespace std; void GetGaussianKernel(double*& gaus_1, const int size, const double sigma_s); void gaussianFilter2(const vector<

本文链接:https://blog.csdn.net/Dooonald/article/details/78545461算术均值 close all clear all f=imread('D:/testData/filtering.tif'); [w,h]=size(f);image= f(:,:);fsize1=3;fsize2=5;fsize3=9; fssize1=(fsize1-1)/2;fssize2=(fsize2-1)/2;fssize3=(fsize3-1)/2; figure

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

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   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

OpenCL是一个并行异构计算的框架,包括intel,AMD,英伟达等等许多厂家都有对它的支持,不过英伟达只到1.2版本,主要发展自己的CUDA去了.虽然没有用过CUDA,但个人感觉CUDA比OpenCL更好一点,但OpenCL支持面更管,CPU,GPU,DSP,FPGA等多种芯片都能支持OpenCL.OpenCL与D3D中的像素着色器非常相似. 1.双边滤波原理 双边滤波器的原理参考女神Rachel-Zhang的博客 双边滤波器的原理及实现. 引自Rachel-Zhang的博客,原理如下: 双

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

高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程.每个像素点的值,都由其本身和邻域内的其它像素值经过加权平均后得到.高斯滤波的详细操作是:用一个模板(或称卷积.掩模)扫描图像中的每个像素.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. #滤波去噪 lbimg=cv2.GaussianBlur(newimg,(3,3),1.8) cv2.imshow('src',newimg) cv2.imshow('dst',lbimg) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWin

开始之前 这几天由于自己的原因没有写, 一个是因为自己懒了, 一个是感觉这里遇到点问题不想往下写了, 我们先努力结束这个章节吧, 之前介绍了比较常用而且比较好理解的均值和中值滤波, 但是呢,在例程Smoothing Images, 还有给出的其他的滤波方式, 主要是高斯滤波和双边滤波, 我们这一次完结掉滤波与平滑的这个部分, 写的有点多了,反而不想再写了, 加油 目录 目录 开始之前 目录 本文目标 正文 高斯滤波(Gaussian Filter) 高斯滤波原理 C++ 实现 opencv 高斯

最新的效果见 :http://video.sina.com.cn/v/b/124538950-1254492273.html 可处理视频的示例:视频去雾效果 在图像去雾这个领域,几乎没有人不知道<Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior>这篇文章,该文是2009年CVPR最佳论文.作者何凯明博士,2007年清华大学毕业,2011年香港中文大学博士毕业,可谓是功力深厚,感叹于国内一些所谓博士的水平,何这样的博士才可以真正叫做Doctor

在图像去雾这个领域,几乎没有人不知道<Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior>这篇文章,该文是2009年CVPR最佳论文.作者何凯明博士,2007年清华大学毕业,2011年香港中文大学博士毕业,可谓是功力深厚,感叹于国内一些所谓博士的水平,何这样的博士才可以真正叫做Doctor. 关于何博士的一些资料和论文,大家可以访问这里:http://research.microsoft.com/en-us/um/people/kahe/ 最开

<Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior>一文中图像去雾算法的原理.实现.效果及其他. Posted on 2013-08-25 23:36 Imageshop 阅读(242) 评论(3) 编辑 收藏 [由于周五写的很匆忙,导致文中内容不详细,周末又仔细的整理和汇总了下,做了大量的修改,因此把原文删除重新发布了]. 在图像去雾这个领域,几乎没有人不知道<Single Image Haze Removal Using Dark

2013计算机视觉代码合集一: 原文链接:http://www.yuanyong.org/blog/cv/cv-code-one 切记:一定要看原文链接 原文链接: http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8550952 此外,计算机视觉博客的代码库:http://www.cvchina.info/codes/ 一.特征提取Feature Extraction: SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLF

1.图像锐化理论基础 1.锐化的概念 图像锐化的目的是使模糊的图像变得清晰起来,主要用于增强图像的灰度跳变部分,这一点与图像平滑对灰度跳变的抑制正好相反.而且从算子可以看出来,平滑是基于对图像领域的加权求和或者说积分运算的,而锐化则是通过其逆运算导数(梯度)或者说有限差分来实现的. 2.图像的一阶微分和二阶微分的性质 图像的锐化也就是增强图像的突变部分,那么我们也就对图像的恒定区域中,突变的开始点与结束点(台阶和斜坡突变)及沿着灰度斜坡处的微分的性质.微分是对函数局部变化率的一种表示,那么对于一

1.空间滤波基础概念 1.空间滤波基础 空间滤波一词中滤波取自数字信号处理,指接受或拒绝一定的频率成分,但是空间滤波学习内容实际上和通过傅里叶变换实现的频域的滤波是等效的,故而也称为滤波.空间滤波主要直接基于领域(空间域)对图像中的像素执行计算,用滤波器(也成为空间掩膜.核.模板和窗口)直接作用于图像本身完成类似的平滑. 2.空间滤波机理 对空间域中的每一点(x,y),重复如下操作: 对预先定义的以(x,y)为中心的领域内的像素进行预定义运算. 将(1)中运算的结果作为(x,y)点新的响应. 上

持续更新ing~ all *.files come from the author:http://www.cnblogs.com/findumars/p/5009003.html 1 牛人Homepages(随意排序,不分先后): 1.USC Computer Vision Group:南加大,多目标跟踪/检测等: 2.ETHZ Computer Vision Laboratory:苏黎世联邦理工学院,欧洲最好的几个CV/ML研究机构: 3.Helmut Grabner:Online Boost