完整代码可以在 我的AI学习笔记 - github 中获取 原理 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...中值滤波的思想就是比较一定领域内的像素值的大小，取出其中值作为这个领域的中心像素新的值。...中值滤波器受滤波窗口大小影响较大，用于消除噪声和保护图像细节，两者会存在冲突。...此处采用改进的自适应中值滤波算法进行图像恢复： 根据图像处理的空间相关性原则，采用自适应的方法选择不同的滑动窗口大小； 在算法中单滤波窗口大小达到最大值时，采用均值滤波； 代码实现 def get_window...j-1,k]) listx.sort() return listx def restore_image(noise_img, size=4): """ 使用 你最擅长的算法模型
1.1 均值滤波算法介绍 首先要做的是最简单的均值滤波算法。...均值滤波是典型的线性滤波算法，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的临近像素（以目标象素为中心的周围 8 个像素，构成一个滤波模板，即去掉目标像素本身），再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值...算法的理论很简单，对于 C 处理器而言，一幅640*480 图像的均值滤波， 可以很方便的通过数组获得 3*3 的阵列，但对于我们的 Verilog HDL 而言，着实不易。...1.3 Mean_Filter 均值滤波算法的实现 不过相对于 3*3 像素阵列的生成而言，均值滤波的算法实现反而难度小的多，只是技巧性的问题。 继续分析上面这个表格。...，实现了均值滤波算法。
基于FPGA的灰度图像均值滤波算法的实现 作者：lee神 1....背景知识 均值滤波是典型的线性滤波算法，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的临近像素（以目标像素为中心的周围8个像素，构成一个滤波模板，即去掉目标像素本身），再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值...均值滤波也称为线性滤波，其采用的主要方法为邻域平均法。...FPGA的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)...均值滤波结果实现 5.实验结果 ? 原图 ? 灰度图像 ? 经过均值滤波后的灰度图像 结果分析： 从结果效果来看，原始灰度图像的甚多细节被模糊化，实现了灰度图像的均值滤波。
自适应均值滤波算法通过方向差分来寻找噪声像素，从而赋予噪声像素与非噪声像素不同的权重，并自适应地寻找最优窗口大小，优于一般的均值滤波方法。...与均值滤波一样，高斯平滑滤波的尺度因子越大，结果越平滑，但由于其权重考虑了与中心像素的距离，因此是更优的对邻域像素进行加权的滤波算法。...一种对中值滤波的改进是自适应中值滤波，它首先判断窗口内部的中心像素是否是一个脉冲，如果不是，则输出标准中值滤波的结果；如果是，则通过继续增大窗口滤波尺寸来寻找非脉冲的中值，因此该方法相比较原始的统计中值滤波器...02 滤波器抑制噪声比较 对图像进行滤波去噪的算法其实就是一个加权平均的运算过程，滤波后图像中的每个像素点都是由其原图像中该点邻域内多个像素点值得加权平均，不同的滤波器最根本的差异就是权值不同。...高斯滤波器用像素邻域的加权均值来代替该点的像素值，而每一邻域像素点权值是随该点与中心点的距离单调增减的．这一性质是很重要的，因为边缘是一种图像局部特征，如果平滑运算对离算子中心很远的像素点仍然有很大作用
算法介绍 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。...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...算法原理 具体的想法和细节可以查看论文，注意到作者给出了算法的伪代码： ?...在这里插入图片描述 关于最大最小值滤波 上面的算法是对一个序列进行求长度为w的一维窗口的最大最小值，我们只需要把2维的Mat看成2个一维的序列，分别求一下然后综合一下2个维度的结果即可。...我们最后可以发现整个最大最小值滤波的算法复杂度和滤波的半径没有任何关系，确实是一个很优雅的算法。
2、相关工作 2.1、基于运动的多对象跟踪 考虑到目标检测器的快速改进，许多现代端到端的MOT模型仍然比不上经典的基于运动模型的跟踪算法。卡尔曼滤波器是最著名的检测跟踪方法的基础。...尽管具有更复杂的架构，但这些方法无法胜过利用强检测器的简单运动关联算法。最近一些尝试将外观提示添加到基于运动的方法中的尝试使用简单的移动平均值进行外观嵌入更新，取得了适度的成功。...3、本文方法 在本节中将介绍深度OCSORT的3个模块：相机运动补偿（CMC）、动态外观（DA）和自适应加权（AW）。...算法管道如图1所示： 3.1、Preliminary: OC-SORT 本文的工作基于最近的基于卡尔曼滤波器的跟踪算法OC-SORT，它是SORT的扩展。...生成动态外观的操作不会为标准EMA引入新的超参数。 3.4、自适应加权 自适应加权根据外观嵌入的区别性增加了外观特征的权重。
SSE图像算法优化系列二：高斯模糊算法的全面优化过程分享（二）。 ...，还提到了均值滤波逼近高斯滤波以及 扩展二项式滤波逼近高斯滤波两个方法。 ...当然，如果要求精度的，那就要去上下两个半径值分别做处理后，在对结果进行插值。 这个公式在 均值滤波逼近高斯滤波 的文章里也有提到。 ...二、使用多次均值模糊模拟高斯模糊 这个算法的参考文献的正式名字应该是Fast Almost-Gaussian Filtering，而不是celerychen文章里提的 Arbitrary Gaussian...阶多项式滤波器 三级均值模糊 可以通过我的DEMO里动态的看到这些滤波器的结果差异，感觉这些差异是在可接收的范围内的。
预备知识 滤波、核和卷积 滤波器指的是一种由一幅图像(x,y)根据像素点x,y附近的区域计算得到一幅新图像’(x,y)的算法。...其中，模板规定了滤波器的形状以及这个区域内像素的值的组成规律，也称“滤波器”或者核。本章中出现的滤波器多数为线性核，也就是说I"(x,y)的像素的值由(x,y)及其周围的像素的值加权相加得来。...Otsu 算法的思路为遍历所有可能的阈值，选择加权方差最大的那一个作为结果，具体参考 Otsu img = mt.cv_rgb_imread('img1.jpg') res = cv2.threshold...adaptiveMethod, # 要使用的自适应阈值算法 # 用 BORDER_REPLICATE | BORDER_ISOLATED 来处理边界。...两种方法都是逐个像素地计算自适应阈值T(x,y),方法是通过计算每个像素位置周围的b×b区域的加权平均值然后减去常数C,其中b由blockSize给定。
但也存在对初始聚类中心选择敏感、全局搜索能力较差、聚类效率和精度低的局限性问题。类似这种K-means算法在各行各业都会有自己的应用场景，比如我在毕业论文中有提到的基于改进算法的社区划分。...算法的改进思路 鉴于K-means算法和人工蜂群算法各自特性，提出一种基于改进人工蜂群的K-means聚类算法IABC-Kmeans。...然后将改进后的人工蜂群算法应用到K-means算法中完成聚类。 改进算法IABC的流程图如下 ?...相比于原始ABC算法，改进后的ABC算法由于加入有目的性的初始化过程，并引入了全局引导因子，所以在迭代寻优搜索过程中，不论是单峰函数还是多峰函数，在搜索精度和收敛速度上明显高于原始ABC算法，体现了改进的有效性...为了更好的体现改进算法的优越性，除了与原始ABC算法进行纵向比较，下面还将本文算法与文献[32]（一种结合人工蜂群和K-均值的混合聚类算法）中的同类改进算法进行横向对比。
均值滤波（Mean Filter），均值滤波是典型的线性滤波算法，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的临近像素（以目标像素为中心的周围 8 个像素，构成一个滤波模板，即包括目标像素本身...高斯滤波（Gauss Filter），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。...经典的 Retinex 图像增强：单尺度 Retinex 算法（SSR）、多尺度 Retinex 算法（MSR）、带色彩恢复的多尺度 Retinex 算法（MSMCR） 改进的 Retinex 图像增强...分类：基于深度学习的图像增强算法 卷积神经网络图像增强算法 基于深度学习图像增强的改进算法 ---- 下面是 2022.09 月的知识图谱新增内容快照（图片被平台压缩不够清晰，可以加文章后面微信索要清晰原图
我要讲的几种方法 绪论 自适应滤波的基本原理 自适应滤波算法 自适应滤波算法种类 最小均方误差算法（LMS） 递推最小二乘算法（RLS） 变换域自适应滤波算法 仿射投影算法 其他 自适应滤波算法性能评价...基于最小二乘准则，RLS算法决定自适应滤波器的权系数向量W(n)使估计误差的加权平方和 J ( n ) = ∑ i = 0 n λ n − i ⋅ ∣ e ( i ) ∣ 2 J(n)=∑_{i=0}^...为了降低RLS算法的计算复杂度，并保留RLS算法收敛速度快的特点，产生了许多改进的RLS算法。...这些算法的计算复杂度低于RLS算法，但它们都存在数值稳定性问题。 改进的RLS算法着重于用格型滤波器的RLS算法，快速RLS算法就是在RLS格型算法基础上得到的。...其他 图像处理中wiener2()函数用于对图像进行自适应除噪滤波，其可以估计每个像素的局部均值与方差，调用方式如下： J=wiener2(I,[M,N],noise); %表示M*N大小邻域局部图像均值与偏差
高斯滤波器的模板系数随着距模板中心的距离增加而减小。 ? 因此，与平均滤波器相比，高斯滤波器的图像模糊程度较小。 ? 将Rudin等人的降噪技术应用于被高斯噪声破坏的图像的示例。...均值滤波器的处理结果是滤除图像中不相关的细节，其中不相关的细节是指小于滤镜模板大小的像素区域。 块匹配和3D过滤 块匹配和3D过滤（BM3D）可以说是目前最好的算法之一。...w_p是维纳滤波的系数： ? σ是噪声的标准偏差，代表噪声的强度。 聚集：与第一步一样，这些块在此处也合并到其原始位置，但是此时的加权权重取决于维纳滤波器系数和噪声强度。 ?...（d）提出的方法的结果（改进的BM3D）：PSNR = 28.01。 经过最终估算后，BM3D算法已大大消除了原始图像的噪声。 评价 常用的降噪指标是“峰值信噪比”（PSNR）。...通过混合不同算法的输出也可以轻松实现自适应性，每种算法最多只能在图像的不同部分运行。
in image rocessing) 3、自适应中值滤波器 AMF（Adaptive Median Filter）[参考文献](Adaptive median filters : New algorithms...and results) 4、自适应中心加权中值滤波器 ACWMF（Adaptive Center Weighted Median Filter） [参考文献](adaptive impulse detection...using center Weighted median filter) 5、基于决策的算法ＤＢＡ ( Decision Based Algorithm) [参考文献](A new fast and...因为基于中值的滤波方法仅考虑图像局部区域像素点的顺序阶信息，没有充分利用像素点之间的相关性或相似性。噪声像素点的估计值可能与真实值有较大偏差，很难保持图像的细节信息。...高斯噪声完全由其时变平均值和两瞬时的协方差函数来确定，若噪声为平稳的，则平均值与时间无关，而协方差函数则变成仅和所考虑的两瞬时之方差有关的相关函数，它在意义上等效于功率谱密度。
选用背景差分法和形态学算法提取目标骨架，骨架提取经历九步：图像灰度化，背景差分法提取目标轮廓，使用CLAHE算法增强对比度，高斯滤波，Solel算子进行边缘检测，小波去噪，最大类间误差法二值化，形态学运算和中值滤波...本算法灰度化的处理方法用平均值法：利用R，G，B的值求出平均值，即R = G = B =(R+G+B)/3平均值法可以形成相对比较柔和的灰度图像。...图片1.3 目标分割算法（1）使用CLAHE算法增强对比度CLAHE同普通的自适应直方图均衡不同的地方主要是其对比度限幅。...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。跌倒检测可用于许多情况下以提供帮助。
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。...对于高斯滤波的基础理论知识可参考：《基于FPGA的图像高斯滤波算法理论篇》。 2. 高斯滤波算法实现步骤 ? 图1 高斯滤波5x5算子模板 ?...2>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 g(x,y)=（1/16）* (f(x-1,y-1)+2f(x,y-1)+f(x+1,y-1) +2f(x-1,y)+4f(x...推荐阅读： 《 基于FPGA的灰度图像均值滤波算法的实现》 《基于FPGA的中值滤波算法的实现》 《基于MATLAB图像处理的中值滤波、均值滤波以及高斯滤波的实现与对比》
还有一个东西是局部直方图处理(P84)，和空域滤波的方式相同，有一个框，定义一个区域，统计区域中的直方图，用均衡化的最中间的值来映射中心元素的像素值。...分为平滑滤波和锐化滤波。 平滑滤波。 ① 均值滤波 ②加权平均1/16[1,2,1;2,4,2;1,2,1] ③统计排序滤波器。...②加权差分法。sobel算子。 ? ③roberts交叉微分。 ? 实际上使用的时候，这样不对称的微分没有中心点，其实用的很少。...很容易理解，我们是在一个局部区域求图像的举止，所以取均值可以有效把噪声减小（平摊到均值中），一个副作用就是会模糊图像。 ②几何均值滤波器。 ?...5.2.自适应滤波器。 自适应滤波以均值和方差作为基础。 ---- 未完待续！
导读 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。 前言 本文介绍四种常见的图像滤波算法，并附上源码。...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的椒盐噪声，而且能够更好的保护图像的细节，这是常规的中值滤波器做不到的。...算法实现 有了算法的详细描述，借助于OpenCV对图像的读写，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的窗口尺寸以及最大的窗口尺寸。...但值域核是需要对每个像素点滑动进行计算的。 那么如何理解双边滤波呢 高斯滤波的滤波核的意义是，滤波后的像素值等于窗口内的像素值的加权平均值，权值系数是符合高斯分布，距离该点越近，权值越大。...如果 ，在像素强度变化小的区域（或单色区域），有近似于（或等于0，而近似于（或等于） ，即做了一个加权均值滤波；而在变化大的区域，近似于1，近似于0，对图像的滤波效果很弱，有助于保持边缘。
是一个保留边缘的滤波器(导向滤波，Guided Filter)，以图像作为输入，输出表面表征。 导向滤波是一类保留边缘的滤波器，可用于去噪等 结构表征 ?...结构表征 如上图所示，应该有两个步骤： 超像素处理 选择性搜索 作者首先使用felzenszwalb算法对图像进行分割，该算法是一个基于图的分割算法，这里不多赘述。...作者给出了一个改进，自适应的根据像素的方差来调整着色，如下图所示： ? 自适应着色 这公式文中的说明不多，我翻了一下代码，其中的 ? 是均值， ? 是中位数， ? 是方差。 参数选取为 ?...自适应着色的效果 文章认为b和d会更加亮，本人觉得c和d放错位置了，d明显会更暗。 给出结构表征的loss，如下： ? 结构表征误差 这里面 ? 是取预训练过的VGG-16所抽取的特征， ?...整体误差项 基本上是加权求和，多了两项误差，一项是tv误差，即整体偏差-误差（total-variation loss）。另一项是内容误差。 tv误差是为了提高连续性，减少噪声，形式如下： ?
其实这两个解决方案挺像的，都是用更大的检测和更新图像块，训练作用域比较小的相关滤波器，不同点是SRDCF的滤波器系数从中心到边缘平滑过渡到0，而CFLM直接用0填充滤波器边缘。...再来看速度，SMACF没有公开代码，ASMS依然那么快，排在前10的方法中也有两个速度比较快，分别是排第5的Staple，和其改进算法排第9的STAPLE+，而且STAPLE+是今年的推荐实时算法。...、尺度滤波器和颜色概率模型都以固定学习率线性加权更新。...CSR-DCF中的空域可靠性得到的二值掩膜就类似于CFLM中的掩膜矩阵P，在这里自适应选择更容易跟踪的目标区域且减小边界效应；以往多通道特征都是直接求和，而CSR-DCF中通道采用加权求和，而通道可靠性就是那个自适应加权系数...跟踪置信度指标还有，MOSSE中的峰值旁瓣比(Peak to Sidelobe Ratio, PSR)， 由相关滤波峰值，与11*11峰值窗口以外旁瓣的均值与标准差计算得到，推荐： ?
另一种方法是Hamed Kiani提出的MOSSE改进算法，基于灰度特征的CFLM （http://t.cn/RYARkoT）和基于HOG特征的BACF （http://t.cn/RYAEtoA），主要思路是采用较大尺寸检测图像块和较小尺寸滤波器来提高真实样本的比例...其实这两个解决方案挺像的，都是用更大的检测及更新图像块，训练作用域比较小的相关滤波器，不同点是SRDCF的滤波器系数从中心到边缘平滑过渡到0，而CFLM直接用0填充滤波器边缘。...再来看速度，SMACF没有公开代码，ASMS依然那么快，排在前10的方法中也有两个速度比较快，分别是排第5的Staple，和其改进算法排第9的STAPLE+，而且STAPLE+是今年的推荐实时算法。...CSR-DCF中的空域可靠性得到的二值掩膜就类似于CFLM中的掩膜矩阵P，在这里自适应选择更容易跟踪的目标区域且减小边界效应；以往多通道特征都是直接求和，而CSR-DCF中通道采用加权求和，而通道可靠性就是那个自适应加权系数...跟踪置信度指标还有，MOSSE中的峰值旁瓣比(Peak to Sidelobe Ratio, PSR)， 由相关滤波峰值，与11*11峰值窗口以外旁瓣的均值与标准差计算得到，推荐： ?
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