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matlab维纳滤波函数_逆滤波

根据滤波器的输出是否为输入的线性函数,可将它分为线性滤波器和非线性滤波器两种。维纳滤波器是一种线性滤波器。 如果能够满足维纳-霍夫方程 [3] ,就可使维纳滤波器达到最佳。根据维纳-霍夫方程,最佳维纳滤波器的冲激响应,完全由输入自相关函数以及输入与期望输出的互相关函数所决定。 对某些问题,还可求出滤波器传递函数的显式解,并进而采用由简单的物理元件组成的网络构成维纳滤波器。 ,Mlag,'biased'); %计算经过维纳滤波器后信号自相关函数 figure(6) subplot(221) plot((-Mlag:Mlag),Ryn) %绘制自相关函数图像 title('经过维纳滤波器后信号自相关函数图像') [f,yi]=ksdensity(yn);

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数字图像处理均值滤波matlab函数_均值滤波怎么计算

用mn大小的滤波器掩模进行线性滤波由下式给出: 模板为1*5的中值滤波和均值滤波的对比: 均值滤波 简单来说就是对某个区域内的像素值取平均值代替原像素值 常用的3*3的滤波器掩模为: 一幅M×N的图像经过m×n的加权均值滤波滤波的过程可由下式给出: 一般选取n*n的模板,便于运算,下面给出示例代码: img = imread(''); [M , N] = size 中值滤波 中值滤波和均值滤波不同的地方是,中值滤波是对图像的像素值进行排序,取中间的像素值赋给新的图像。 主要功能:使拥有不同灰度的点看起来更接近于它的邻近值。 一些其他的中值滤波器: 另: 中值滤波的窗口形状和尺寸对滤波效果影响较大,不同的图像内容和不同的应用要求,往往采用不同的窗口形状和尺寸。 常用的二维中值滤波窗口有线状、方形、圆形、十字形以及圆环形等。 窗口尺寸一般先用3X3,再取5X 5逐渐增大,直到滤波效果满意为止。

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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

    由于高斯函数的傅立叶变换是另外一个高斯函数,所以高斯模糊对于图像来说就是一个低通滤波操作。 高斯滤波器是一类根据高斯函数的形状来选择权值的线性平滑滤波器。 高斯平滑滤波器对于抑制服从正态分布的噪声非常有效。 一维零均值高斯函数为: 其中,高斯分布参数σ决定了高斯函数的宽度。 对于二维图像来说,常用二维零均值离散高斯函数作平滑滤波器。 中值滤波 中值滤波原理: 简言之中值滤波就是把函数框(如图中的3 X 3)内的灰度值按顺序排列,然后中值取代函数框中心的灰度值。 双边滤波器顾名思义比高斯滤波多了一个高斯方差sigma-d,它是基于空间分布的高斯滤波函数,所以在边缘附近,离的较远的像素不会太多影响到边缘上的像素值,这样就保证了边缘附近像素值的保存。 其中空域核表示如下(如图): 值域核表示为: 两者相乘后,就会产生依赖于数据的双边滤波权重函数: d函数是根据像素距离选择权重,距离越近权重越大,这一点和方框滤波,高斯滤波方式相同。

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    OpenCV线性滤波(均值滤波,方框滤波,高斯滤波

    OpenCV中提供了三种常用的线性滤波函数,它们分别是方框滤波,均值滤波和高斯滤波。 均值滤波 均值滤波从频域来看,它是一种低通滤波器,高频信号会被滤掉。 高斯滤波 百度百科是这样介绍高斯滤波的,很清晰明了。 高斯滤波是一种线性平滑滤波,适用于消除高斯噪声(高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布(即正态分布)的一类噪声)。 介绍完了方框滤波,均值滤波和高斯滤波的原理之后,我们来看看OpenCV提供的实现滤波的API。 filter2D函数 首先介绍filter2D函数,这个函数需要给出卷积核即可实现各种滤波操作。 ", dst1); //同时,我们使用filter2D函数来实现模板是3*3的均值滤波 Mat dst11; Mat kernel = (Mat_<double>(3, 3) << \ 1, 可以看到使用filter2D函数和Blur函数实现的效果是一样的。另外当方框滤波的卷积核大小和均值滤波一致并且归一化时,两者的效果也是一样的,所以上面三幅图像处理的效果时相同的。 ?

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    基于matlab的低通滤波器的设计_matlab带阻滤波函数

    基于MATLAB 的带通滤波器设计 滤波滤波后 频谱图 50 100 150 200250300350 400 450 500 0.511.5 2 2.5 Frequency (Hz) T i m

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    四.图像平滑之均值滤波、方框滤波、高斯滤波、中值滤波及双边滤波

    提取1/25可以将核转换为如下形式: ---- 2.函数原型 Python调用OpenCV中的cv2.blur()函数实现均值滤波处理,其函数原型如下所示,输出的dst图像与输入图像src具有相同的大小和类型 高斯滤波引入了数学中的高斯函数(正态分布函数),一个二维高斯函数如下公式所示,其中σ为标准差。 高斯滤波的核心思想是对高斯函数进行离散化,以离散点上的高斯函数值为权值,对图像中的每个像素点做一定范围邻域内的加权平均,从而有效地消除高斯噪声。 ---- 2.代码实现 OpenCV主要调用medianBlur()函数实现中值滤波。图像平滑里中值滤波的效果最好。 ---- 2.代码实现 OpenCV将中值滤波封装在bilateralFilter()函数中,其函数原型如下所示: 下面是调用bilateralFilter()函数实现双边滤波的代码,其中d为15,

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    OpenCV学习+常用函数记录②:图像卷积与滤波

    锐化滤波 最近因项目需要加上自己的兴趣,需要用一些opencv相关的东西,虽然之前零零碎碎学习过一些,但是很久不用就忘了,打算写篇文章总结一下学习的过程以及一些常用的函数。 ", dst4) cv.waitKey() 2.5 Sobel算子 Sobel算子是像素图像边缘检测 中最重要的算子之一,它是一个离散的一阶差分算子,用来计算图像亮度函数的一阶梯度之近似值。 y_sobel) cv.imshow("xy_sobel", xy_sobel) cv.waitKey() 由于使用Sobel算子计算的时候有一些偏差, 所以opencv提供了sobel的升级版Scharr函数 双边滤波其综合了高斯滤波器和α-截尾均值滤波器的特点,同时考虑了空间域与值域的差别,而Gaussian Filter和α均值滤波分别只考虑了空间域和值域差别。 如果这个值是非正数,则函数会从sigmaSpace计算该值。

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    关于滤波和NCL的filwgts_lanczos函数

    即频谱(频谱密度函数/振幅密度函数)的图横坐标应该是频率,纵坐标是振幅。下述中谱即代表频谱(频谱密度函数),从数学角度上看,滤波过程实际上是原始序列经过一定的变换转化为另一序列的过程。 时间序列使用的是数字滤波器,是一个线性运算系统,从输入的时间序列(时间函数)x(t),后到输出新的时间函数y(t),所经过运算是 ? 其中,c(k)是脉冲函数,也称为脉冲响应,亦称权函数。 由此可见,H(f)的模|H(f)|是频率为f 的成分在输出序列中的振幅较之输入序列中的振幅增长的倍数,称为振幅响应函数或增益函数,|H(f)|=1的频率成分滤波前后振幅将不变。 H(f)频率响应函数(振幅响应函数/增益函数/响应函数)的横坐标应是频率frequency,纵坐标是响应response,其峰值应该小于1,显而易见响应值越大的频率区间(截断频率区间),即是滤波后被保留下来的所需的波的区间 NCL中的filwgts_lanczos函数 对于滤波,首先需要构造滤波器,根据需要分为三种:高通滤波器,低通滤波器以及带通滤波器。

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    OpenCV中常见的五个滤波函数

    三:中值滤波函数-medianBlur 参数说明: -参数InputArray表示输入图像Mat对象 -参数OutputArray表示模糊之后输出Mat对象 -参数ksize表示卷积核大小,必须是正数而且必须是大于 四:双边模糊函数-bilateralFilter 参数说明: -参数InputArray表示输入图像Mat对象 -参数OutputArray表示模糊之后输出Mat对象 -参数d表示双边滤波时候中心到周围像素距离 五:滤波函数filter2D 参数说明 -参数InputArray表示输入图像Mat对象 -参数OutputArray表示模糊之后输出Mat对象 -参数d表输出图像的深度,-1表示跟输入图像深度相同。 应用场景: filter2D是OpenCV中相当灵活的滤波函数、灵活使用可以适合多个不同应用场景,实现多种功能包括模糊、锐化、边缘提取、图像增强等等。 总结: OpenCV中为我们提供上述常见5种滤波函数,熟练掌握这五种滤波方法与应用场景是学以致用的关键。

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    opencv中滤波函数的介绍和应用

    v EmguCv 实现方法: EmguCv 采用 CvInvoke 类调用 MedianBlur 函数进行处理。 EmguCv 实现方法: EmguCv 采用 CvInvoke 类调用 Blur 函数进行均值滤波处理。 v EmguCv 实现方法: EmguCv 采用 CvInvoke 类调用 GaussianBlur 函数进行处理。 double sigmaX:表示高斯函数在 X 方向的偏差。 方框滤波 方框滤波属于线性滤波的一种,主要对图像进行模糊操作。 EmguCv 实现方法: EmguCv 采用 CvInvoke 类调用 BoxFilter 函数进行处理。

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    OpenCV非线性滤波(中值滤波和双边滤波

    双边滤波器顾名思义比高斯滤波多了一个高斯方差sigma-d,它是基于空间分布的高斯滤波函数,所以在边缘附近,离的较远的像素不会太多影响到边缘上的像素值,这样就保证了边缘附近像素值的保存。 双边滤波中加入了对灰度信息的权重,即在邻域内,灰度值越接近中心点灰度值的点的权重更 大,灰度值相差大的点权重越小。此权重大小,则由值域高斯函数确定。 两者权重系数相乘,得到最终的卷积模板。 值域sigma选取 值域sigma选取:灰度差△g = abs(gray(xi,yi)- gray(xc,yc))忽略常数的影响,因此其函数可以简化为: Sigma越大,边缘越模糊,极限情况为simga 中值滤波函数medianBlur //函数原型 void medianBlur( InputArray src, OutputArray dst, int ksize ); 参数1:输入图像; 参数2: 双边滤波函数bilateralFilter //函数原型 void bilateralFilter( InputArray src, OutputArray dst, int d,

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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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    四.图像平滑之均值滤波、方框滤波、高斯滤波及中值滤波「建议收藏」

    希望文章对您有所帮助,如果有不足之处,还请海涵~ 本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像平滑,包括四个算法:均值滤波、方框滤波、高斯滤波和中值滤波。全文均是基础知识,希望对您有所帮助。 知识点如下: 1.图像平滑 2.均值滤波 3.方框滤波 4.高斯滤波 5.中值滤波 PS:本文介绍图像平滑,想让大家先看看图像处理的效果,后面还会补充一些基础知识供大家学习。

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    常用滤波器设计之低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器、带阻滤波

    下两个滤波器都是切比雪夫I型数字滤波器,不是巴特沃尔滤波器,请使用者注意! 1.低通滤波器 使用说明:将下列代码幅值然后以m文件保存,文件名要与函数名相同,这里函数名:lowp。 *conj(y_ft)/nfft;%conj()函数是求y函数的共轭复数,实数的共轭复数是他本身。 y_f=fs*(0:nfft/2-1)/nfft;�T变换后对应的频率的序列 % y_p=y_ft. *conj(y_ft)/nfft;%conj()函数是求y函数的共轭复数,实数的共轭复数是他本身。 *conj(y_ft)/nfft;%conj()函数是求y函数的共轭复数,实数的共轭复数是他本身。 y_f=fs*(0:nfft/2-1)/nfft;�T变换后对应的频率的序列 % y_p=y_ft. *conj(y_ft)/nfft;%conj()函数是求y函数的共轭复数,实数的共轭复数是他本身。

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    java 滤波算法_双边滤波算法

    1、原理 高斯滤波是以距离为权重,设计滤波模板作为滤波系数,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。 高斯滤波的缺陷如下图所示:平坦区域正常滤波,图像细节没有变化,而在突变的边缘上,因为只使用了距离来确定滤波权重,导致边缘被模糊。 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: 1)在图像的平坦区域,像素值变化很小,那么像素差值接近于0,对应的像素范围域权重接近于1,此时空间域权重起主要作用,相当于进行高斯模糊; 2)在图像的边缘区域 2、测试实验 OpenCV函数原型: CV_EXPORTS_W void bilateralFilter( InputArray src, OutputArray dst, int d, double 如果这个值是非正数,则函数会从第五个参数sigmaSpace计算该值。 double sigmaColor:颜色空间过滤器的sigma值,这个参数的值越大,更大的值域空间影响结果。

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    matlab中wavedec2函数,小波滤波器–wavedec2函数

    wavedec2函数: 1.功能:实现图像(即二维信号)的多层分解.多层,即多尺度. 2.格式:[c,s]=wavedec2(X,N,’wname’) [c,s]=wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D )(我不讨论它) 3.参数说明:对图像X用wname小波基函数实现N层分解, 这里的小波基函数应该根据实际情况选择,具体办法可以:db1、db2、……db45、haar. 二维小波变换的函数 ————————————————- 函数函数功能 ————————————————— dwt2 二维离散小波变换-单尺度 wavedec2 二维离散小波分解-多尺度 idwt2

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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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    高斯滤波

    高斯滤波和均值滤波的原理一样,在均值滤波中所有的像素点的权重都一样,而在高斯滤波中则是越靠近中心的像素点权重远大,权重的分配由二维高斯公式生成的矩阵决定,矩阵的阶和扫描的窗口大小一致。 关于二维高斯公式这里不再赘述,不了解的可以看看这篇文章:高斯函数的详细分析,这里就只给出一个二维高斯分布的产生函数了: //生成高斯核 double* make_kernel(int size, double

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    bottomhat滤波

    cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow('original',img) auto=sfr.bottomhat(grayImage,disk(5))#半径为5的圆形滤波器 cv2.imshow("result",auto) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 算法:bottomhat滤波是先计算图像的形态学的闭运算,然后用原图像减去运算的结果值

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    双边滤波

    ,在滤波过程中有效地保护图像内的边缘信息。 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。 图(a)是原始图像 图(b)是进行均值滤波后的结果。 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 在滤波处理中,与当前像素值差值小于sigmaColor的像素点,能够参与当前的滤波。sigmaColor的值越大,说明周围越多的像素点参与到运算中。

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