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单片机常用滤波算法

单片机常用滤波算法 说明:假定从8位AD中读取数据(如果是更高位AD可定义数据类型为int),子程序为get_ad(); 1、限幅滤波法 (又称程序判断滤波法) A、方法: 根据经验判断,确定两次采样允许最大偏差值 B、优点: ①.能有效克服因偶然因素引起波动干扰 ②.对温度、液位变化缓慢被测参数有良好滤波效果 C、缺点: 对流量、速度等快速变化参数不宜。 (先进先出原则),把队列中 N 个数据进行算术平均运算,就可获得新滤波结果。 A、方法: 相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法”,每次采样到新数据先进行限幅处理,再送入队列进行递推平均滤波处理。 A、方法: 是对递推平均滤波改进,即不同时刻数据加以不同权。

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图像滤波常用算法实现及原理解析

导读 图像滤波是一种非常重要图像处理技术,本文详细介绍了四种常见图像滤波算法,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。 前言 本文介绍四种常见图像滤波算法,并附上源码。 目录 自适应中值滤波 高斯滤波 双边滤波 导向滤波 自适应中值滤波 中值滤波器是一种常用非线性滤波器,其基本原理是:选择待处理像素一个邻域中各像素值中值来代替待处理像素。 自适应中值滤波算法描述 自适应滤波器不但能够滤除概率较大椒盐噪声,而且能够更好保护图像细节,这是常规中值滤波器做不到算法实现 有了算法详细描述,借助于OpenCV对图像读写,自适应中值滤波器实现起来也不是很困难。首先定义滤波器最小窗口尺寸以及最大窗口尺寸。 引导滤波最大优势在于,可以写出时间复杂度与窗口大小无关算法,因此在使用大窗口处理图片时,其效率更高。 同样,OpenCV中也有导向滤波接口。

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    综述:图像滤波常用算法实现及原理解析

    前言 本文介绍四种常见图像滤波算法,并附上源码。图像滤波是一种非常重要图像处理技术,现在大火卷积神经网络其实也是滤波一种,都是用卷积核去提取图像特征模式。 目录 自适应中值滤波 高斯滤波 双边滤波 导向滤波 自适应中值滤波 中值滤波器 中值滤波器是一种常用非线性滤波器,其基本原理是:选择待处理像素一个邻域中各像素值中值来代替待处理像素。 自适应中值滤波算法描述 自适应滤波器不但能够滤除概率较大椒盐噪声,而且能够更好保护图像细节,这是常规中值滤波器做不到算法实现 有了算法详细描述,借助于OpenCV对图像读写,自适应中值滤波器实现起来也不是很困难。首先定义滤波器最小窗口尺寸以及最大窗口尺寸。 引导滤波最大优势在于,可以写出时间复杂度与窗口大小无关算法,因此在使用大窗口处理图片时,其效率更高。 同样,OpenCV中也有导向滤波接口。

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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 把队列中N个数据进行算术平均运算,就可获得新滤波结果。N值选取:一般12. N值选取:3-14 优点:融合了两种滤波优点 对于偶然出现脉冲性干扰,可消除由于脉冲干扰所引起采样值偏差。 缺点: 测量速度较慢,和算法平均滤波一样,浪费RAM。 方法解析: 取a=0-1 本次滤波结果=(1-a)*本次采样值+a*上次滤波结果 优点: 对周期性干扰具有良好抑制作用,适用于波动频率较高场合 缺点: 相位滞后,灵敏度低,滞后程度取决于a值大小 get_ad(); return (100-a)*value + a*new_value; } 7.加权递推平均滤波法 方法解析: 是对递推平均滤波改进,即不同时刻数据加以不同权 通常是

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    单片机ADC常用十大滤波算法(C语言)

    1、方法: 相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法” 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个数据算术平均值 N值选取:3~14 2、优点: 融合了两种滤波优点 对于偶然出现脉冲性干扰 1、方法: 相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法” 每次采样到新数据先进行限幅处理, 再送入队列进行递推平均滤波处理 2、优点: 融合了两种滤波优点 对于偶然出现脉冲性干扰,可消除由于脉冲干扰所引起采样值偏差 1、方法: 取a=0~1 本次滤波结果=(1-a)本次采样值+a上次滤波结果 2、优点: 对周期性干扰具有良好抑制作用 适用于波动频率较高场合 3、缺点: 相位滞后,灵敏度低 滞后程度取决于a值大小 ,并清计数器 2、优点: 对于变化缓慢被测参数有较好滤波效果, 可避免在临界值附近控制器反复开/关跳动或显示器上数值抖动 3、缺点: 对于快速变化参数不宜 如果在计数器溢出那一次采样到值恰好是干扰值 1、方法: 相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法” 先限幅,后消抖 2、优点: 继承了“限幅”和“消抖”优点 改进了“消抖滤波法”中某些缺陷,避免将干扰值导入系统 3、缺点: 对于快速变化参数不宜

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    机器学习--基础常用聚类算法

    基于划分聚类算法(partition clustering) K-means:是一种典型划分聚类算法,它用一个聚类中心来代表一个簇,即在迭代过程中选择聚点不一定是聚类中一个点,该算法只能处理数值型数据 优点:采用随机抽样与分割相结合办法来提高算法空间和时间效率,并且在算法中用了堆和K-d树结构来提高了算法效率,使其可以高效处理大量数据。 缺点:对异常数据比较脆弱。 基于密度聚类算法 DBSCAN:DBSCAN算法是一种典型基于密度聚类算法,该算法采用空间索引技术来搜索对象邻域,引入了“核心对象”和“密度可达”等概念,从核心对象出发,把所有密度可达对象组成一个簇 优点:聚类簇形状没有偏倚,不需要输入要划分聚类个数。 缺点:DBSCAN算法对参数Eps及Minpts非常敏感,且这两个参数很难确定。 ? 其他基于密度聚类算法如下: ? 从以下几个方面对几种常用聚类算法进行综合性能评价,评价结果如下: ?

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    常见几种AD滤波算法

    在进行AD采样时,常常都会对采样数据进行滤波,以达到更好一点效果。下面分享几种较简单而常用滤波算法: 限幅滤波法 限幅滤波法又称程序判断滤波法 。 缺点: 无法抑制那种周期性干扰,平滑度差 。 中位值滤波法 连续采样 N 次(N 取奇数)把 N 次采样值按大小排列取中间值为本次有效值。 、液位变化缓慢被测参数有良好滤波效果。 中位值平均滤波法 相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”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 个数据算术平均值。 缺点: 测量速度较慢,和算术平均滤波法一样比较浪费 RAM 。 End:以上就是本次分享。滤波算法有很多种,本文分享是几种较为简单但却实用。如有错误,欢迎指出!

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    双边滤波算法简易实现bilateralFilter

    没怎么看过双边滤波具体思路,动手写一写,看看能不能突破一下。 最后,感觉算法还是要分开 水平 与 垂直 方向进行分别处理,才能把速度提上去。 没耐性写下去了,发上来,给大伙做个参考好了。 factor; sumPix += (factor *cPix); } } LinePD[X] = (sumPix / sum); } } }  抛砖引玉一下,算法思路比较清晰

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    基于FPGA中值滤波算法实现

    基于FPGA中值滤波算法实现 作者:lee神 1.背景知识 中值滤波法是一种非线性平滑技术,它将每一像素点灰度值设置为该点某邻域窗口内所有像素点灰度值中值. 中值滤波是基于排序统计理论一种能有效抑制噪声非线性信号处理技术,中值滤波基本原理是把数字图像或数字序列中一点值用该点一个邻域中各点值中值代替,让周围像素值接近真实值,从而消除孤立噪声点 中值滤波法对消除椒盐噪声非常有效,在光学测量条纹图象相位分析处理方法中有特殊作用,但在条纹中心分析方法中作用不大. 中值滤波在图像处理中,常用于保护边缘信息,是经典平滑噪声方法。 中值滤波排序过程有很多成熟算法,如冒泡排序、二分排序等,大多是基于微机平台软件算法,而适合硬件平台排序算法则比较少。 ,Lmax_mid,Lmax_min); 第三步:对最大最小,中间中间以及最小最大进行排序(例:由Lmax_min,Lmid_mid,Lmin_max得到midian); FPGA算法实现步骤基本如此

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    OpenCV之快速图像边缘滤波算法

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    灰度图像均值滤波算法 HDL 实现

    1.1 均值滤波算法介绍 首先要做简单均值滤波算法。 均值滤波是典型线性滤波算法,它是指在图像上对目标像素给一个模板,该模板包括了其周围临近像素(以目标象素为中心周围 8 个像素,构成一个滤波模板,即去掉目标像素本身),再用模板中全体像素平均值来代替原来像素值 算法理论很简单,对于 C 处理器而言,一幅640*480 图像均值滤波, 可以很方便通过数组获得 3*3 阵列,但对于我们 Verilog HDL 而言,着实不易。 1.3 Mean_Filter 均值滤波算法实现 不过相对于 3*3 像素阵列生成而言,均值滤波算法实现反而难度小多,只是技巧性问题。 继续分析上面这个表格。 ,实现了均值滤波算法

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    懒惰算法—KNN

    总第77篇 本篇介绍机器学习众多算法里面基础也是“懒惰”算法——KNN(k-nearest neighbor)。你知道为什么是吗? 该算法常用来解决分类问题,具体算法原理就是先找到与待分类值A距离最近K个值,然后判断这K个值中大部分都属于哪一类,那么待分类值A就属于哪一类。 02|算法三要素: 通过该算法原理,我们可以把该算法分解为3部分,第一部分就是要决定K值,也就是要找他周围几个值;第二部分是距离计算,即找出距离他最近K个值;第三部分是分类规则的确定,就是以哪种标准去评判他是哪一类 训练算法:KNN没有这一步,这也是为何被称为算法原因。 测试算法:将提供数据利用交叉验证方式进行算法测试。 使用算法:将测试得到准确率较高算法直接应用到实际中。 5、应用算法: 通过修改inX值,就可以直接得出该电影类型。

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    Linux常用危险命令

    rm -rf 命令 rm -rf命令是删除文件夹及其内容最快方式之一。仅仅一丁点敲错或无知都可能导致不可恢复系统崩坏。 r : 递归删除文件夹 f:不经过询问直接删除"只读文件"。 另外原始rm命令其实也是没有删除提示,只是一般发行版都会将rm通过别名方式增加-i参数来要求删除确认,而-f则抑制了这个提示。 > file > file命令常用来清空文件内容,请在执行前确认输出文件是空或者不存在,否则如果执行了该命令原来文件可真是恢复不了,连数据恢复软件都未必能帮助你了。 另外可能真正想用是>> file,即累加新输出到文件,而不是使用> file刷新那个文件。如果错误或无知执行类似 > xxx.conf命令会覆盖配置文件或其他任何系统配置文件。 但是上面列出来四个命令作为开发人员是会经常用,所以在操作中一定要谨慎使用,在使用前一定要确认清楚、做好备份,否则追悔莫及。

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    基于FPGA灰度图像均值滤波算法实现

    基于FPGA灰度图像均值滤波算法实现 作者:lee神 1. 背景知识 均值滤波是典型线性滤波算法,它是指在图像上对目标像素给一个模板,该模板包括了其周围临近像素(以目标像素为中心周围8个像素,构成一个滤波模板,即去掉目标像素本身),再用模板中全体像素平均值来代替原来像素值 均值滤波也称为线性滤波,其采用主要方法为邻域平均法。 FPGA均值滤波算法实现步骤 (x-1,y-1) (x,y-1) (x+1,y-1) (x-1,y) (x,y) (x+1,y) (x-1,y+1) (x,y+1) (x+1,y+1) f(x,y) 推荐阅读: 基于MATLAB图像处理中值滤波、均值滤波以及高斯滤波实现与对比

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    Python扩展库scipy中值滤波算法应用

    中值滤波是数字信号处理、数字图像处理中常用预处理技术,特点是将信号中每个值都替换为其邻域内中值,即邻域内所有值排序后中间位置上值。 下面的代码演示了scipy库中signal模块中值滤波算法用法。 random.shuffle(x) #打乱顺序 >>> x array([40, 0, 60, 20, 50, 70, 80, 90, 30, 10]) >>> signal.medfilt(x,3) #中值滤波 下面的代码则演示了scipy库中ndimage模块对图像进行中值滤波用法: >>> from scipy import misc >>> from scipy import ndimage >>> import >>> median_face = ndimage.median_filter(face, 7) #中值滤波 >>> plt.imshow(median_face) >>> plt.show() ?

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