最近有点忙，今天水一下。来为大家介绍一个之前看到的一个有趣的常量阶最大值最小值滤波算法，这个算法可以在对每个元素的比较次数不超过3次的条件下获得任意半径区域内的最大值或者最小值，也即是说可以让最大最小值滤波算法的复杂度和半径无关。
常用的图像处理技术有图像读取，写入，绘图，图像色彩空间转换，图像几何变换，图像形态学，图像梯度，图像边缘检测，图像轮廓，图像分割，图像去噪，图像加水印以及修复水印等
其中，m=2a+1,n=2b+1, w(s,t)是滤波器系数，f(x,y)是图像值。一般来说最小尺寸是3。
在进行AD采样时，常常都会对采样数据进行滤波，以达到更好一点的效果。下面分享几种较简单而常用的滤波算法：
作者: 左飞 著有《算法之美——隐匿在数据结构背后的原理（C++版）》 原文 http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/50521348 〇、序言 创新对于学术研究或产业应用都具有不言而喻的重要作用，现在国家也提出了要建立创新型国家的发展战略。如果回到我们所探讨的图像处理或数据挖掘研究，细细品读其中的某些点滴，你是否能窥探出些许启迪？首先，创新可以分成两种，一种是原始创新，另外一种就是所谓的二次创新。如果一个东西过去完全不存在，你鬼使神差的就想出来
摘要：将视觉SLAM（同步定位与地图创建）方法应用于水下环境时，扬起的沉积物会导致SLAM特征点提取与追踪困难，而且人工光源的光照不均匀还会引起特征点分布不均与数量较少。针对这些问题，设计了一种水下图像半均值滤波除尘与光照均衡化特征增强算法；根据水中杂质的像素特征，按照“检测－滤波”的顺序采取从外至内的半均值滤波过程消除扬起的沉积物在图像内造成的干扰；同时，通过统计光照均匀、充足区域内的像素分布，得到同一地形下不同位置处的环境特征相似的规律，并将其用于求解水下光照模型，将图像还原为光照均衡的状态，以此来增强图像的特征，进而实现更多有效特征点的提取。最后，利用该滤波与增强算法对多种海底地形数据集进行处理，并在ORB-SLAM3算法下测试运行。结果表明，滤波与增强后的数据集能够将特征点提取数量和构建地图的点云数量平均提高200%。综上，图像滤波除尘与特征增强算法能够有效提高视觉SLAM算法的运行效果与稳定性。
Created with Raphaël 2.2.0 开始 选择正交变换，把时域信号转变为变换域信号 变换后的信号用其能量的平方根归一化 采用某一自适应算法进行滤波 结束
能有效克服因偶然因素引起的波动干扰，对温度，液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果
现场的模拟量信号跳动有点大，我想做个平均滤波程序处理一下，如何实现？ 用户需要在PLC内记录一些历史数据，方便在触摸屏或SCADA上展示最近一定次数的操作数据，如何做比较简单？ 。。。。。。 本文将从FIFO队列聊起，给出笔者在处理上述问题时的方法。其中涉及的算法未必是最简洁的，欢迎大家在评论里互动讨论。本文约1900字，预计阅读时间10分钟。 1. 什么是FIFO队列 FIFO（First Input First Output）队列，即先入先出队列。这种数据处理方式就类似于我们去检测点排队做核酸检测：队伍里第一个到达护士小姐姐那里的居民会是第一个从集中检测点走出来的人，小姐姐每检测完一位，整个队伍里所有的居民就向前挪动一个位置。（一般解释这个都用的是超市排队结账模型） 如果我们规定这个队列最多有N个人，并且有很多的居民正在广场上等着进入这个检测队列，每检测完一人则队伍出去一人并进来一人，则FIFO队列有以下特点： (1) 队列中始终保持着N个数据元素； (2) 队列中的数据元素包含最新的数据以及N-1个较老的数据； 利用以上两个特点，我们似乎可以搞点事情。 2. 利用FIFO队列做平均值滤波 回到开篇的第一个问题，我们经常会遇到现场的模拟量输入信号跳动的问题，在做完现场所有的屏蔽、接地、电源滤波、隔离之后，模拟量还是像看了一眼白云的隔壁吴老二一样发抖。
最近在做武术擂台，发现对于红外测距传感器的返回值速度很快，但是误差值很大，经过简单函数调校之后，发现还是有误差，有干扰数据，于是导入了math.h，进行的绝对值滤波，但是用循环暂存了十组数据，进行简单的加权算法，发现还是不行，于是去找了一些经典的滤波算法，算是简单记录一下。分享给大家。
图像预处理算法的好坏直接关系到后续图像处理的效果，如图像分割、目标识别、边缘提取等，为了获取高质量的数字图像，很多时候都需要对图像进行降噪处理，尽可能的保持原始信息完整性（即主要特征）的同时，又能够去除信号中无用的信息。
之前做过最大值最小值滤波基本上复杂度是非常高的，因为涉及到遍历w*h的滑动窗口中的所有值然后求出这个窗口所有值的最大和最小值。尽管可以使用sse优化，但速度仍然快不起来，最近在ImageShop博主的一篇博客中遇见了这篇论文，https://files-cdn.cnblogs.com/files/Imageshop/O(1)%E6%9C%80%E5%A4%A7%E5%80%BC%E6%9C%80%E5%B0%8F%E5%80%BC%E7%AE%97%E6%B3%95.pdf ，讲的就是O(1)实现最大最小值滤波，所以希望与大家一起分享这个算法。
保边滤波器的代表包括双边滤波、引导滤波，但是这类滤波器有一个问题，它们均将待处理的像素点放在了方形滤波窗口的中心。但如果待处理的像素位于图像纹理或者边缘，方形滤波核卷积的处理结果会导致这个边缘变模糊。
上述代码将会生成一个3×3大小的矩形结构元素。 使用该结构元素实现最大值或者最小值滤波的代码如下：
在很多信号处理系统中，并没有信号的先验统计特性，不能使用某一固定参数的滤波器来处理，比如信道均衡、回声消除以及其他因素之间的系统模型等，均采用了调整系数的滤波器，称为自适应滤波器。这样的滤波器结合了允许滤波器系数适应于信号统计特性的算法。
Y值越大，越稀释边缘像素的差异，各个点的权重就更接近，可以想象：当Y无限大时，每个点的权重几乎等于1，就没有保边的效果
单片机主要作用是控制外围的器件，并实现一定的通信和数据处理。但在某些特定场合，不可避免地要用到数学运算，尽管单片机并不擅长实现算法和进行复杂的运算。下面主要是介绍如何用单片机实现数字滤波。
滤波优缺点： 优：可克服偶然误差；对缓慢变化的数据有很好的滤波效果。 缺：不适用于快速变化的数据。
一阶滤波，又叫一阶惯性滤波，或一阶低通滤波。是使用软件编程实现普通硬件RC低通滤波器的功能。
算法：enhance_contrast滤波器是对比度增强滤波，首先计算局部区域最大值和最小值，然后查看当前点像素值最接近最大值还是最小值，最后替换为最大值或最小值。原始图像中每个像素与模糊图像中对应像素之间的亮度差异表示像素针对其相邻者的对比程度。该像素的亮度随后会与局部坐标对比度成比例变化。模糊之后更暗的像素必须比其相邻者更亮，因此其亮度会进一步提高，而如果像素在模糊之后更暗，则它甚至将变暗更多，在细节最显著的图像区域中选择性地增大对比度。钝化遮蔽的参数是像素半径（越过该半径的颜色会模糊）、该效果对亮度的改变程度以及对比度“阈值”（低于该阈值不会进行任何亮度变化）。
基本原理来源于何凯明大神的CVPR09的论文Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior
由于MPU6050的深入，我也学会了一些滤波算法，自己写了一些算法，收集了一些算法，供大家一起学习分享，我的代码都是经过反复试验，复制到Arduino中就能开跑的成品代码，移植到自己的程序中非常方便。而且都仔细研究了各个算法，把错误都修正了的，所以也算个小原创吧，在别人基础上的原创。
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。
元宵节看样子快到了，才立春、才春节、才开工，不知不觉到了元宵，估摸着2019确实过得挺快的！
表1 图像处理操作按处理对象数量分类表格
在计算机监控软件中，滤波算法可是个非常重要的技术，它的任务是处理监控数据里烦人的噪声和那些没用的东西，然后提高数据的质量和准确性。对于电脑监控软件来说，滤波算法的性能分析和优化也是至关重要的，这两个可是能让软件跑得更快、更稳定的关键。下面就来给大家介绍一下相关的性能分析与优化方法：
说明：假定从8位AD中读取数据（如果是更高位的AD可定义数据类型为int）,子程序为get_ad();
（本文为笔者早期所写，当时对卡尔曼滤波器理解尚未透彻，如今回顾，该模型还有所缺陷，推荐读者看卡尔曼的推导过程或者B站大佬Dr_CAN的空间）
卡尔曼滤波器是传感器融合工程师用于自动驾驶汽车的工具。想象一下，你有一个雷达传感器，告诉你另一辆车距离15米，一个激光传感器说车辆距离20米。你如何协调这些传感器测量？这就是卡尔曼滤波器的功能。卡尔曼滤波在自动驾驶汽车上的应用十分广泛，本文讲述卡尔曼滤波算法，希望对你有所帮助。
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/279602383
将噪声和信号区分开来是影响去噪效果好坏的重要因素之一。近年来，学者们提出了诸多噪声判断方法，其中较经典的方法包括：开关阈值法、极值法、两级门限法，下面对这三种方法进行介绍，并进行对比。
自从发表了用于验证码图片识别的类（C#代码）后，不断有网友下载这个类后，问如何用于一些特定的验证码。总结一下网友们的提问，很多都是不会从复杂背景中提到干净的字符图片来，这主要就是一个去噪问题，即除去图片上的背景、干扰点、干扰线等信息。这当中要用到很多图像学数学算法，首先声明，本人不是学图像学的，以下方法理论说得不对，敬请多批评指正。 1、如何设前景/背景的分界值 UnCodebase类中有一个GetPicValidByValue( int dgGrayValue) 函数，可以得到前景的有效区域，常有
写文章的目的在于之前面试的时候，提到某一个时间序列项目的特征工程处理。我说的大多数都是一些数据清洗、数据去除异常点、针对数据特性做出的特别的特征工程的操作，然后面试官给我的建议是下一次面试多说一下常规的特征工程处理，因为这样面试官才会跟你有共鸣，能更好的理解你说的特征工程是什么。
我们经常需要通过扫描将纸上的全部内容转换为图像。有很多在线工具可以提高图像的亮度，或者消除图像中的阴影。但是我们可以手动删除阴影吗？当然可以，我们只需要将图像加载到相应的代码中，无需任何应用程序即可在几秒钟内获得输出。这个代码可以通过Numpy和OpenCV基本函数来实现。为了说明该过程，使用了以下图像进行操作。
冈萨里斯数字图像处理的那本书的一小点点东西，数字图像处理其实是学过了的，这里我只是把这本书完整看一遍，也是略略的看，查漏补缺，前两张略过了，从第三章开始。
膨胀与腐蚀是数学形态学在图像处理中最基础的操作。在笔者之前的文章《图像的卷积(滤波)运算(一)——图像梯度》、《图像的卷积(滤波)运算(二)——高斯滤波》具体介绍了图像卷积\滤波的具体的概念与操作，图像的膨胀与腐蚀其实也是一种类似的卷积操作。其卷积操作非常简单，对于图像的每个像素，取其一定的邻域，计算最大值/最小值作为新图像对应像素位置的像素值。其中，取最大值就是膨胀，取最小值就是腐蚀。
卡尔曼滤波（Kalman Filtering）是一种用于状态估计和信号处理的全局最优滤波器。它基于状态空间模型，通过将观测数据和模型进行融合，实现对未知变量和噪声的估计。在Matlab中，我们可以使用内置的kalman滤波函数来实现Kalman滤波算法。 本文将介绍如何在Matlab中使用Kalman滤波器对数据进行滤波和估计。
惯性传感器在航空航天系统中主要用于姿态控制和导航。微机电系统的进步促进了微型惯性传感器的发展，该装置进入了许多新的应用领域，从无人驾驶飞机到人体运动跟踪。在捷联式 IMU 中，角速度、加速度、磁场矢量是在传感器固有的三维坐标系中测量的数据。估计传感器相对于坐标系的方向，速度或位置，需要对相应的传感数据进行捷联式积分和传感数据融合。在传感器融合的研究中，现已提出了许多非线性滤波器方法。但是，当涉及到大范围的不同的动态/静态旋转、平移运动时，由于需要根据情况调整加速度计和陀螺仪融合权重，可达到的精度受到限制。为克服这些局限性，该项研究利用人工神经网络对常规滤波算法的优化和探索。
传统的中值滤波算法在椒盐噪声的去除领域有着比较广泛的应用，其具有较强的噪点鉴别和恢复能力，也有比较低的时间复杂度：其基本思想是采用像素点周围邻接的若干像素点的中值来代替被污染的像素点；但也存在一定的缺陷，随着图像被污染程度的加深，此方法恢复的图像细节模糊、边缘损失也会越严重。
滤波算法是一类用于处理信号和图像中噪声的算法。它们通常通过在信号或图像上应用一个滤波器来实现这一目的。常见的滤波算法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
视频流的每个单独帧将具有对应于红色、绿色和蓝色的三个通道。视频帧中的颜色信息不会增强特征检测。此外，与单通道 8 位图像相比，3 通道 8 位图像的计算需要更多时间。因此，RGB 视频帧被转换为 8 位灰度图像。生成的灰度图像噪声更小，阴影细节更多，计算效率更高，如下图所示。
概述： 椒盐噪声（salt & pepper noise）是数字图像的一个常见噪声，所谓椒盐，椒就是黑，盐就是白，椒盐噪声就是在图像上随机出现黑色白色的像素。椒盐噪声是一种因为信号脉冲强度引起的噪声，产生该噪声的算法也比较简单。
大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。
图像滤波是一种非常重要的图像处理技术，本文详细介绍了四种常见的图像滤波算法，并附上源码，包括自适应中值滤波、高斯滤波、双边滤波和导向滤波。
本文介绍了状态空间建模，其观测值来自指数族，即高斯、泊松、二项、负二项和伽马分布。在介绍了高斯和非高斯状态空间模型的基本理论后，提供了一个泊松时间序列预测的说明性例子。最后，介绍了与拟合非高斯时间序列建模的其他方法的比较。
状态空间建模是一种高效、灵活的方法，用于对大量的时间序列和其他数据进行统计推断（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
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