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如何消除图像中对象边缘附近的噪声

消除图像中对象边缘附近的噪声，可以采用以下方法：

图像平滑处理：通过滤波器（如均值滤波器、高斯滤波器等）对图像进行平滑处理，可以消除噪声。
边缘检测：使用边缘检测算法（如Canny算法、Sobel算法等）找到图像中的边缘，然后仅对边缘附近的像素进行平滑处理，以消除噪声。
图像分割：使用图像分割算法（如阈值分割、区域生长法等）将图像中的对象与背景分离，然后仅对分割出的对象进行平滑处理，以消除噪声。
图像修复：使用图像修复算法（如基于梯度下降的修复算法、基于滤波器的修复算法等）对图像进行修复，以消除噪声。

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Topaz Photo AI for Mac(人工智能降噪软件)v1.2.7激活版

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[图像]中值滤波(Matlab实现)

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Canny边缘检测算法（基于OpenCV的Java实现）

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形态学运算与仿真：图像处理中形态学操作的简单解释

形态学是图像处理领域的一个分支，主要用于描述和处理图像中的形状和结构。形态学可以用于提取图像中的特征、消除噪声、改变图像的形状等。其中形态学的核心操作是形态学运算。

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OpenAI发现打破神经网络黑盒魔咒新思路：梯度噪声量表

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ISP基本框架及算法介绍

ISP(Image Signal Processor)，即图像处理，主要作用是对前端图像传感器输出的信号做后期处理，主要功能有线性纠正、噪声去除、坏点去除、内插、白平衡、自动曝光控制等，依赖于ISP才能在不同的光学条件下都能较好的还原现场细节，ISP技术在很大程度上决定了摄像机的成像质量。它可以分为独立与集成两种形式。

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刚开始看到这篇论文的时候，我就很感兴趣想去复现一把看看效果。这篇论文是今年 CVPR oral 且不是深度学习方向的，其核心贡献点就是：不管原来的滤波器保不保边，运用了side-window思想之后，都可以让它变成保边滤波！论文地址为：https://arxiv.org/pdf/1905.07177.pdf

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过滤是信号和图像处理中基本的任务。其目的是根据应用环境的不同，选择性的提取图像中某些认为是重要的信息。过滤可以移除图像中的噪音、提取感兴趣的可视特征、允许图像重采样等等。频域分析将图像分成从低频到高频的不同部分。低频对应图像强度变化小的区域，而高频是图像强度变化非常大的区域。在频率分析领域的框架中，滤波器是一个用来增强图像中某个波段或频率并阻塞（或降低）其他频率波段的操作。低通滤波器是消除图像中高频部分，但保留低频部分。高通滤波器消除低频部分.

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计算机视觉 OpenCV Android | 图像操作之统计排序滤波、边缘保留滤波

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在现有的基础上，燃气火焰的检测主要是基于火焰颜色特征，由于燃气火焰不同于普通火焰，其中蓝色分量较多，一般的检测方法准确度不够，故采取其他方法来检测火焰，下面主要介绍4个步骤的思路和主要的python代码。

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长杆在太阳下的影长度处理方法

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CV学习笔记（六）：均值滤波与高斯滤波

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图像卷积与滤波参考资料：

首先，我们有一个二维的滤波器矩阵（有个高大上的名字叫卷积核）和一个要处理的二维图像。然后，对于图像的每一个像素点，计算它的邻域像素和滤波器矩阵的对应元素的乘积，然后加起来，作为该像素位置的值。这样就完成了滤波过程。注意：卷积和协相关的差别是，卷积需要先对滤波矩阵进行180的翻转，但如果矩阵是对称的，那么两者就没有什么差别了。

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OpenCV的实用图像处理操作案例分享

图像处理适用于图像和视频。良好的图像处理结果会为后续的进一步处理带来很大的帮助，例如提取到图像中的直线有助于对图像中物体的结构进行分析，良好的特征提取会优化深度学习的结果等。今天我们来回顾一下图像处理中的最基础的，但是却非常实用的一些操作。

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Side Window Filtering 论文解读和C++实现转

不管原来的滤波器保不保边，运用了side-window思想之后，都可以让它变成保边滤波！

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基于OpenCV的实用图像处理操作

图像处理适用于图像和视频。良好的图像处理结果会为后续的进一步处理带来很大的帮助，例如提取到图像中的直线有助于对图像中物体的结构进行分析，良好的特征提取会优化深度学习的结果等。今天我们来回顾一下图像处理中的最基础的，但是却非常实用的一些操作。

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OpenCV的实用图像处理操作案例分享

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数字图像处理学习笔记（十四）——频域图像增强（图像的频域分析）

来抑制高频成分，通过低频成分，然后再进行逆傅立叶变换获得滤波图像，就可达到平滑图像的目的。

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在数字图像处理常见的变换核及其用途中，已经说明了线性滤波。线性滤波是算术运算，有固定的模板，即：变换核。

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GEE（Google Earth Engine）——Canny edge detection边缘探测（根据地物形状圈图）

边缘检测适用于广泛的图像处理任务。除了卷积部分中描述的边缘检测内核之外，Earth Engine 中还有几种专门的边缘检测算法。 Canny 边缘检测算法 (Canny 1986) 使用四个单独的过滤器来识别对角线、垂直和水平边缘。该计算提取水平和垂直方向的一阶导数值并计算梯度幅值。较小量级的梯度被抑制。要消除高频噪声，可选择使用高斯内核对图像进行预过滤。一个最简单的代码：

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