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java 滤波算法_双边滤波算法

在高斯基础上,进一步优化,叠加了像素值的考虑,因此也就引出了双边滤波,一种非线性滤波滤波效果对保留边缘更有效。 为了理解双边滤波的距离和像素差两个影响因素,先说明下面两个概念帮助理解。...双边滤波的效果如下图,在突变的边缘上,使用了像素差权重,所以很好的保留了边缘。 双边滤波的原理如下图所示。...OnBilateralFilter(gMedianBlurValue, 0); 3、测试结果 4、参考文献 Bilateral Filtering for Gray and Color Images, C....Manduch Smoothing Images Bilateral Filters(双边滤波算法)原理及实现(一) 关于找一找教程网 本站文章仅代表作者观点,不代表本站立场,所有文章非营利性免费分享...[双边滤波算法]http://www.zyiz.net/tech/detail-120403.html 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/139458.

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双边滤波算法原理

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。...高斯滤波在低通滤波算法中有不错的表现,但是其却有另外一个问题,那就是只考虑了像素间的空间位置上的关系,因此滤波的结果会丢失边缘的信息。...对两者进行结合即可以得到基于空间距离、相似程度综合考量的Bilateral滤波: 上式中的单位化分部 综合了两种高斯权重于一起而得到,其中的c与s计算可以详细描述如下: 且有 且有...使用上述实现的算法对几张带有噪声的图像进行滤波后的结果如下所示: 上图从左到右分别为:双边滤波;原始图像;高斯滤波。...从图片中可以较为明显地看出两种算法的区别,最直观的感受差别就是使用高斯算法后整张图片都是一团模糊的状态;而双边滤波则可以较好地保持原始图像中的区域信息,看起来仍然嘴是嘴、眼是眼(特别是在第一张美女图像上的效果

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双边滤波

import cv2 o=cv2.imread("C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png")#原始图像 r=cv2.bilateralFilter(o,25,100,100)#双边滤波...cv2.imshow("original",o) cv2.imshow("result",r) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 算法双边滤波是综合考虑空间信息和色彩信息的滤波方式...双边滤波在计算某一个像素点的值时,不仅考虑距离信息(距离越远,权重越小),还考虑色彩信息(色彩差别越大,权重越小)。双边滤波综合考虑距离和色彩的权重,既能够有效地去除噪声,又能够较好地保护边缘信息。...在双边滤波中,与当前点色彩相近的像素点(颜色距离很近)会被给予较大的权重值;与当前色彩差别较大的像素点(颜色距离很远)会被给予较小的权重值(极端情况下权重可能为0,直接忽略该点),这样就保护了边缘信息。...缺点:在进行均值滤波时,只考虑空间信息,此时左右两侧的像素的处理结果是综合考虑周边元素像素值,并对它们取均值得到的结果 图(c)是进行双边滤波后的结果 dst=cv2.bilateralFilter(src

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Bilateral Filters(双边滤波算法)原理及实现

双边滤波算法原理: 双边滤波是一种非线性滤波器,它可以达到保持边缘、降噪平滑的效果。...公式1a,1b给出了双边滤过的操作,Iq为输入图像,Ipbf为滤波后图像: mark下双边滤波里的两个权重域的概念:空间域(spatial domain S)和像素范围域(range domain...下面是我找到的对比说明,更好地理解双边滤波,首先是高斯滤波的情况: 然后对比再看一下双边滤波的过程: 双边滤波的核函数是空间域核与像素范围域核的综合结果:在图像的平坦区域,像素值变化很小,对应的像素范围域权重接近于...为了更加形象的说明两个权重的影响,作者还给出了二维图像的直观说明: 双边滤波算法实现: 在原理部分,从双边滤波的公式就可以得到该算法的实现途径。...cols, etc % i.e. size(v,1), then size(v,2), ... output = interpn( normalizedBlurredGrid, di, dj, dz ); 双边滤波算法实例

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opencv 滤波 方框滤波 均值滤波 高斯滤波 中值滤波 双边滤波

线性滤波 1.1. 方框滤波 demo 1.2. 均值滤波 demo 1.3. 高斯滤波 demo 二. 非线性滤波 2.1. 中值滤波 demo 2.2. 双边滤波 demo 结构体参考 一....该函数使用内核对图像进行平滑处理: 未归一化的框式滤波器可用于计算每个像素邻域的各种积分特征, 例如图像导数的协方差矩阵(用于密集光流算法等)。...双边滤波 双边滤波(Bilateral filter)是一种非线性的滤波方法,是结合图像的空间邻近度和像素值相似度的一种折衷处理,同时考虑空域信息和灰度相似性,达到保边去噪的目的。...但是由于保存了过多的高频信息,对于彩色图像里的高频噪声,双边滤波器不能够干净的滤掉,只能够对于低频信息进行较好的滤波。...下图是双边滤波的原理示意图: 在双边滤波器中,输出像素的值依赖于邻域像素值的加权值组合: 而加权系数w(i,j,k,l)取决于空域核和值域核的乘积。

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OpenCV非线性滤波(中值滤波双边滤波

中值滤波对脉冲噪声(椒盐噪声)有良好的滤除作用,特别是在滤除噪声的同时,能够保护信号的边缘,使之不被模糊。这些优良特性是线性滤波方法所不具有的。此外,中值滤波算法比较简单,也易于用硬件实现。...双边滤波 双边滤波(Bilateral filter)是一种非线性的滤波方法,是结合图像的空间邻近度和像素值相似度的一种折中处理,同时考虑空域信息和灰度相似性,达到保边去噪的目的。...双边滤波器的好处是可以做边缘保存(edge preserving),一般过去用的维纳滤波或者高斯滤波去降噪,都会较明显地模糊边缘,对于高频细节的保护效果并不明显。...BORDER_DEFAULT 下面来看一下具体的实例: #include using namespace cv; //全局变量 Mat src1 = imread("C:.../Users/zhou_/Desktop/2.jpg"); Mat src2 = imread("C:/Users/zhou_/Desktop/3.jpg"); Mat dst1, dst2; int

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双边滤波加速「建议收藏」

(2)模仿高斯滤波的分离,将二维双边滤波分解为两个一维的双边滤波。...(3)完全使用C语言的指针操作,也可稍许提高代码运行速度。 双边滤波的类高斯分离加速分析:双边滤波严格是不可分离加速的,分离加速可得到近似结果(一般情况下,结果较好)。...) 2.模板与图像分别进行傅里叶变换DFT(FFT快速算法) 3.对DFT结果进行相乘(元素级相乘) 4.对频域相乘结果进行傅里叶反变换IDFT(IFFT) 5.对傅里叶反变换得到的时域结果进行截取,获得模板与图像的卷积结果...所以,因“基FFT滤波加速”是一次运算直接得到全图的滤波结果,要求滤波模板对全图是固定、独立的,而双边滤波滤波模板对全图非独立、固定,所以,双边滤波无法进行“基FFT滤波加速”。...注:因“基FFT滤波加速”要进行补0扩大,DFT,IDFT等操作,DFT和IDFT虽有快速算法,计算复杂度也还是较高,通常,模板尺寸(直径)小于50时,传统方法速度快于“基FFT”。

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【代码详解】Python实现基于双边网格的实时双边滤波

三维重建14-立体匹配10,经典视差优化算法Fast Bilateral-Space Stereo 主要阐述了一种基于全局能量优化的立体匹配算法,这个算法的核心思想是通过将大规模的问题转换到小规模的空间上去求解...其中我提到,这个算法的思想来源是2007年Chen JiaWen等人提出的基于双边网格的快速双边滤波算法。...原始的双边滤波速度非常慢,而此算法能够实现实时的双边滤波,使得可以在交互式应用中使用。...dis_k=20fbc31fafa728a62c8e3a6b830a05ba&dis_t=1669796875&vid=wxv_2624270745115803648&format_id=10004&support_redirect...虽然看作者的演示资料,似乎原理很容易理解,但真正要实现这个算法还是比较有技巧的,因为其中会用到稀疏矩阵。

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OpenCV 入门教程:中值滤波双边滤波

OpenCV 入门教程:中值滤波双边滤波 导语 在图像处理和计算机视觉领域,中值滤波双边滤波是两种常见的滤波方法,用于平滑图像、去除噪声等。...OpenCV 提供了中值滤波双边滤波的实现函数,使得图像处理更加灵活和高效。本文将以中值滤波双边滤波为中心,为你介绍使用 OpenCV 进行滤波操作的基本步骤和实例。...二、双边滤波 双边滤波是一种保边平滑的滤波方法,它考虑了像素之间的空间关系和像素值之间的差异,从而在平滑图像的同时保留边缘信息。...通过调整这些参数,可以控制滤波的程度和保边效果。 三、示例应用 现在,我们来看一些常见的示例应用,演示中值滤波双边滤波的操作: 3.1 图像去噪 中值滤波双边滤波都可以用于去除图像中的噪声。...3.2 图像平滑 中值滤波双边滤波还可以用于图像的平滑处理,使图像更加柔和。

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四.图像平滑之均值滤波、方框滤波、高斯滤波、中值滤波双边滤波

这篇文章详细讲解讲解Python调用OpenCV实现图像平滑,包括五种算法:均值滤波、方框滤波、高斯滤波、中值滤波双边滤波。...这就需要通过图像平滑方法来消除这些噪声并保留图像的边缘轮廓和线条清晰度,本文将详细介绍五种图像平滑的滤波算法,包括均值滤波、方框滤波、高斯滤波、中值滤波双边滤波。...图像平滑是一种区域增强的算法,平滑算法有邻域平均法、中指滤波、边界保持类滤波等。...---- 二.均值滤波 1.原理 均值滤波是最简单的一种线性滤波算法,它是指在原始图像上对目标像素给一个模板。...数字图像处理与机器视觉——Visual C++与Matlab实现. [7]网易云课堂_高登教育. Python+OpenCV图像处理

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Joint Bilateral Filter 联合双边滤波

之前我们介绍了 双边滤波 的原理,本文记录在双边滤波基础上简单封装的常见应用 —— 联合双边滤波。...简介 双边滤波(bilateral filter, BF)的思想是利用当前图像的纹理信息结合高斯滤波核为每个像素提供单独的平滑滤波器,以达到在保留图像边缘的同时执行平滑操作。...如果我们需要用其他图像的边缘纹理信息来平滑当前图像时,BF 就不能直接用了,在这种场景下,其实原理是一样的,只是计算像素权重那一步使用的图像不是当前图像,这种应用场景的双边滤波叫做 联合双边滤波 (Joint...(\|p-q\|) g\left(\left\|\tilde{I}_{p}-\tilde{I}_{q}\right\|\right) $$ 实现 在opencv的contrib模块中,也提供了联合双边滤波的...C++ 1234567891011121314151617 #include #include int main(){ cv::Mat

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空域增强之图片去噪(中值滤波、均值滤波、高斯滤波双边滤波)---python

在空域图像处理中,常用的去噪方法:均值滤波、中值滤波、高斯滤波。 如果不想仔细看这篇文章的,也可以直接下载这个设计的完整程序。本文下面是有程序的,大家也可以一边阅读一边试程序。 ?...中值滤波及均值滤波 中值滤波 中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术,中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一个像素点的值,用该像素点的一个邻域中各点值的中间值代替,让周围的像素值接近的真实值...使用中值滤波对图像中的脉冲噪声、椒盐噪声去除效果明显,能够保护信号的边缘,使之不被模糊[1]。...理论方法 中值滤波方法:对一个数字信号序列xj (-∞<j<∞)进行滤波处理时,首先要定义一个长度为奇数的L长窗口,L=2N+1,N为正整数。...对这L个信号样本值按从小到大的顺序排列后,其中值,在i处的样值,便定义为中值滤波的输出值y(i)=med[x(i-N),…,x(i),…,x(i+N)] 步骤如下: 建立一个奇数长度L=2N+1的滑动滤波窗口

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简单常用滤波算法C语言实现「建议收藏」

1.限幅滤波算法(程序判断滤波算法) 方法解析: 根据经验判断,确定两次采样允许的最大偏差值(设定为A),每次检测到新值时判断: 如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效, 如果本次值与上次值只差>A...(防脉冲干扰平均滤波法) 方法解析: 相当于中位值滤波+算术平均滤波,连续采样N个数据,去掉一个最大值和一个最小值,然后计算N-2个数据的算术平均值。...N值的选取:3-14 优点:融合了两种滤波法的优点 对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差。 缺点: 测量速度较慢,和算法平均滤波一样,浪费RAM。...解析: 低通滤波也称一阶滞后滤波,方法是第N次采样后滤波结果输出值是(1-a)乘第N次采样值加a乘上次滤波结果输出值。...该方法适用于变化过程比较慢的参数的滤波C程序函数如下: float low_filter(float low_buf[]) { float sample_value; float X=

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python设计-基于空域增强的图片去噪(中值滤波、均值滤波、高斯滤波双边滤波

在空域图像处理中,常用的去噪方法:均值滤波、中值滤波、高斯滤波。 如果不想仔细看这篇文章的,也可以直接下载这个设计的完整程序。本文下面是有程序的,大家也可以一边阅读一边试程序。 ?...中值滤波及均值滤波 中值滤波 中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术,中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一个像素点的值,用该像素点的一个邻域中各点值的中间值代替,让周围的像素值接近的真实值...使用中值滤波对图像中的脉冲噪声、椒盐噪声去除效果明显,能够保护信号的边缘,使之不被模糊[1]。...理论方法 中值滤波方法:对一个数字信号序列xj (-∞<j<∞)进行滤波处理时,首先要定义一个长度为奇数的L长窗口,L=2N+1,N为正整数。...对这L个信号样本值按从小到大的顺序排列后,其中值,在i处的样值,便定义为中值滤波的输出值y(i)=med[x(i-N),…,x(i),…,x(i+N)] 步骤如下: 建立一个奇数长度L=2N+1的滑动滤波窗口

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