自适应的中值滤波算法_自适应中值滤波算法_自适应中值滤波 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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改进的自适应中值滤波算法去除椒盐噪声 python 代码实现

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。...（要么很小，要么很大），这样子取出的中值点可以很好地保留像素信息，而滤除了噪声点的影响。...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

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中值滤波

中值滤波使用当前像素点和它周围的8个像素点的中值来代替当前点额像素点，这个办法对去除椒盐噪声非常有效。...如果图片中某一块像素的数值如下： 120 130 134 122 123 122 125 146 124 9个数值排序后为：120 122 122 123 124 125 130 134 146...所以使用中值滤波后中间的像素点会替换为 124 中值滤波的 C语言实现： void medianBlur(Mat img, Mat dst, int ksize) { //ksize必须为奇数...ksize - 1) / 2 - 1 < img.cols && (ksize - 1) / 2 - 1 < img.rows) { return; } //边到中心点的距离...for (int i = 0; i < img.cols; i++) { for (int k = 0; k < img.rows; k++) { //获取周围的元素

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中值滤波

import cv2 o=cv2.imread("C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png")#原始图像 r=cv2.medianBlur(o,99)#中值滤波 cv2.imshow(..."original",o) cv2.imshow("result",r) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 算法：中值滤波取当前像素点及其周围临近像素点（...中值滤波对极限像素额敏感度远不如像素平均值，克服了线性滤波器模糊图像细节的缺点，达到既消除中值滤波常用于保护图像边缘信息，对消除椒盐噪声非常有效，在光学测量条纹图像的相位分析处理中有特殊作用，但在条纹中心分析方法中作用不大...dst=cv2.medianBlur(src,ksize) dst表示返回值，表示进行中值滤波后的结果 src表示输入图像，图像深度是CV_8U、CV_16U、CV_16S、CV_32F、CV_64F...=93 注意：滤波核的大小必须是比2大的奇数，比如3、5、7等。

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基于FPGA的中值滤波算法的实现

基于FPGA的中值滤波算法的实现作者：lee神 1.背景知识中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值....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点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点...2.中值滤波理论中值滤波是一种非线性滤波，在数字图像处理中，对于 N X N (N 为奇数) 中值滤波器，可以滤除小于或等于邻域中(N 2- 1)／2 个像素的噪声并且较好地保持图像的边缘[3]。...中值滤波排序的过程有很多成熟的算法，如冒泡排序、二分排序等，大多是基于微机平台的软件算法，而适合硬件平台的排序算法则比较少。...中值滤波后的结果结果分析：中值滤波后的灰度图像明显去除了所有的椒盐噪声，与原始灰度图像相比图像本身被轻微模糊化。

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快速中值滤波算法之黄氏算法

算法原理传统的中值滤波是通过滑动窗口不断在图像上移动，求出窗口内的中值作为中心像素点的像素，在这个过程中显然存在大量的重复计算，所以效率很低。...所以有人提出了一个利用直方图来做中值滤波的算法，请看下图： ?...算法过程 1.读取图像I，并且设定滤波窗口大小(winX*winY)，一般winX=winY，奇数。...将MediaValue值赋值给窗口中心像素，表明第一个像素中值滤波完成。 5.此时窗口需要向右移动一个像素，开始滤波第二个像素，并且更新直方图。...记录此时的灰度层级代表的灰度值，更新MediaValue值，作为第二个像素的滤波后的值。 7. 窗口逐行依次滑动，求得整幅图像的中值滤波结果。

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自适应滤波算法综述

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...其中，自适应滤波算法的研究是自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一，包括线性自适应算法和非线性自适应算法。非线性自适应算法具有更强的信号处理能力，但计算比较复杂，实际应用最多的仍然是线性自适应算法。...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）由Widrow和Hoff提出的最小均方误差(LMS)算法，因其具有计算量小、易于实现等优点而在实践中被广泛采用。...基于子带分解的自适应滤波算法基于QR分解的自适应滤波算法其他其他不再具体说明。...自适应滤波算法性能评价下面对各种类型的自适应滤波算法进行简单的总结分析。

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2D 中值滤波算法实现

使用高级综合HLS，开发 2D 中值滤波器算法 (HLS) 。概述该项目包含使用高级综合 (HLS) 的 2D 中值滤波器算法的实现。...该项目的目标是在不到 3 ms的时间内对测试图像进行去噪，同时消耗不到 25% 的可用 PL 资源。特征如下：包含具有任意精度数据类型的高效数据类型管理。...内容该项目包含以下内容： 2D中值滤波器算法的源代码文件 C 仿真文件协同仿真文件综合文件包含干净和有噪声的图像数据的 CSV 文件仿真和综合过程的屏幕截图设置和安装该项目已在 Vivado...加载包含图像数据的 CSV 文件。运行 C 仿真以确保算法正常运行。进行综合和协同仿真。用法将项目导入 Vivado HLS 后：运行 C 仿真以验证中值滤波器的功能。...执行综合过程以查看资源利用率报告并进行必要的调整。执行协同仿真以确保综合设计的行为符合预期。请注意：可能需要根据所使用的 FPGA 板调整代码中的 HLS 编译指示以获得最佳性能。

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OpenCV中值滤波

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。中值滤波是非线性滤波，没有固定的变换核。...百度百科中是这样描述中值滤波的原理：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点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值...中值滤波对脉冲噪声（椒盐噪声）有良好的滤除作用，特别是在滤除噪声的同时，能够保护信号的边缘，使之不被模糊。这些优良特性是线性滤波方法所不具有的。此外，中值滤波的算法比较简单，也易于用硬件实现。...中值滤波的原理和应用我们也搞明白了，下面来看一个实际的例子。例子中的图片仍旧是来自百度百科的。...可以看到中值滤波的效果还是非常显著的，它有效的去除了图中的椒盐噪声。

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中值滤波(Matlab实现)

转载请注明：转载自祥的博客原文链接：http://blog.csdn.net/humanking7/article/details/46826009 ---- 原理简述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...它也是一种邻域运算，类似于卷积，但是计算的不是加权求和，而是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围像素灰度值的差比较大的像素改取与周围的像素值接近的值，从而可以消除孤立的噪声点...它能减弱或消除傅立叶空间的高频分量，但影响低频分量。因为高频分量对应图像中的区域边缘的灰度值具有较大较快变化的部分，该滤波可将这些分量滤除，使图像平滑。...值滤波技术在衰减噪声的同时能较好的保护图像的边缘。...--------------------------- %中值滤波 %输入： %image：原图 %m：模板的大小3*3的模板，m=3 %输出： %img：中值滤波处理后的图像 %----------

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Python扩展库scipy中值滤波算法的应用

中值滤波是数字信号处理、数字图像处理中常用的预处理技术，特点是将信号中每个值都替换为其邻域内的中值，即邻域内所有值排序后中间位置上的值。...下面的代码演示了scipy库中signal模块的中值滤波算法的用法。...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的用法： >>> 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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opencv 滤波方框滤波均值滤波高斯滤波中值滤波双边滤波

中值滤波 demo 2.2. 双边滤波 demo 结构体参考一. 线性滤波 1.1. 方框滤波方框滤波是所有滤波器中最简单的一种滤波方式。每一个输出像素的是内核邻域像素值的平均值得到。...该函数使用内核对图像进行平滑处理：未归一化的框式滤波器可用于计算每个像素邻域的各种积分特征，例如图像导数的协方差矩阵（用于密集光流算法等）。...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。...中值滤波在一定的条件下可以克服常见线性滤波器如方框滤波器、均值滤波等带来的图像细节模糊，而且对滤除脉冲干扰及图像扫描噪声非常有效，也常用于保护边缘信息, 保存边缘的特性使它在不希望出现边缘模糊的场合也很有用...但是中值滤波的缺点也很明显，因为要进行排序操作，所以处理的时间长，是均值滤波的5倍以上。 / ** @brief使用中值滤镜模糊图像。

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卷积，相关，中值滤波

什么是中值滤波？看下例子吧。有如下输入 ? 模板为 ? 这怎样计算卷积呢？首先将模板旋转180度如下： ? 然后将上图这个3*3的矩阵与输入的矩阵的左上角 ?...再对应元素相乘再相加得： 3 模板到头了，将模板放到下一行的最左边与 ? 对齐，再计算得：4 如此往复得到卷积后的结果： ? 输出的与输入的阶数不同，那输出阶数怎么计算呢？...w为输入阶数，f为模板阶数，p为补0的层数（后面会讲到，不要急），s为移动的步长，那么输出的阶数为： ?...为了输出与输入的阶数相同，通常会在卷积前做padding（看题目要求）；在输入矩阵上下左右均补0， f为输入的卷积核的阶数补0的层数为 ?...步长为2的自己画图就可以了。那么相关怎么算呢？就不用旋转180度就可以了。中值滤波怎么算呢？看下面的链接就可以了。

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直方图实现快速中值滤波

中值滤波能够有效去除图像中的异常点，具有去除图像噪声的作用。传统中值滤波的算法一般都是在图像中建立窗口，然后对窗口内的所有像素值进行排序，选择排序后的中间值作为窗口中心像素滤波后的值。...黄色区域+中间粉色区域是第一个像素为中心建立的滤波窗口，粉色区域+右边蓝色区域为同一行第二个像素为中心建立的滤波窗口。...一、直方图实现快速中值滤波算法流程： 1.读取图像I，并且设定滤波窗口大小(winX*winY)，一般winX=winY，奇数。...记录此时的灰度层级代表的灰度值，更新MediaValue值，作为第二个像素的滤波后的值。 7.窗口逐行依次滑动，求得整幅图像的中值滤波结果。...二、滤波结果以下图手机拍摄的moon.jpg为例： ? OpenCV中值滤波结果： ? 直方图快速滤波结果： ?

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OpenCV非线性滤波（中值滤波和双边滤波）

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。现在来介绍非线性滤波技术。中值滤波中值滤波是非线性滤波，没有固定的变换核。...百度百科中是这样描述中值滤波的原理：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点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值...中值滤波对脉冲噪声（椒盐噪声）有良好的滤除作用，特别是在滤除噪声的同时，能够保护信号的边缘，使之不被模糊。这些优良特性是线性滤波方法所不具有的。此外，中值滤波的算法比较简单，也易于用硬件实现。...中值滤波在一定的条件下可以克服常见线性滤波器如最小均方滤波、方框滤波器、均值滤波等带来的图像细节模糊，而且对滤除脉冲干扰及图像扫描噪声非常有效，也常用于保护边缘信息, 保存边缘的特性使它在不希望出现边缘模糊的场合也很有用...", dst1); } 可以看到中值滤波的效果还是非常显著的，它有效的去除了图中的椒盐噪声。

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常见的图像增强方法有_图像中值滤波的算法实现

Gamma校正采用了非线性函数（指数函数）对图像的灰度值进行变换这两种方式的实质是对感兴趣的图像区域进行展宽，对不感兴趣的背景区域进行压缩，从而达到图像增强的效果 3....直方图均衡化将原始图像的直方图通过积分概率密度函数转化为概率密度为1（理想情况）的图像，从而达到提高对比度的作用。直方图均衡化的实质也是一种特定区域的展宽，但是会导致整个图像向亮的区域变换。...当原始图像给定时，对应的直方图均衡化的效果也相应的确定了。 4. 直方图规定化针对直方图均衡化的存在的一些问题，将原始图像的直方图转化为规定的直方图的形式。...同态滤波器图像的灰度图像f(x,y)可以看做为入射光分量和反射光分量两部分组成：f(x,y)=i(x,y)r(x,y).入射光比较的均匀，随着空间位置变化比较小，占据低频分量段。...反射光由于物体性质和结构特点不同从而反射强弱很不相同的光，随着空间位置的变化比较的剧烈。占据着高频分量。基于图像是由光照谱和反射谱结合而成的原理设计的。

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OpenCV 入门教程：中值滤波和双边滤波

OpenCV 入门教程：中值滤波和双边滤波导语在图像处理和计算机视觉领域，中值滤波和双边滤波是两种常见的滤波方法，用于平滑图像、去除噪声等。...OpenCV 提供了中值滤波和双边滤波的实现函数，使得图像处理更加灵活和高效。本文将以中值滤波和双边滤波为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行滤波操作的基本步骤和实例。...❤️ ❤️ ❤️ 一、中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，它通过将像素周围邻域内的像素值排序，并取中值作为滤波后的像素值，从而实现平滑图像的效果。...三、示例应用现在，我们来看一些常见的示例应用，演示中值滤波和双边滤波的操作： 3.1 图像去噪中值滤波和双边滤波都可以用于去除图像中的噪声。...总结通过本文的介绍，你已经了解了使用 OpenCV 进行中值滤波和双边滤波的基本步骤。

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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

这篇文章详细讲解讲解Python调用OpenCV实现图像平滑，包括五种算法：均值滤波、方框滤波、高斯滤波、中值滤波和双边滤波。...这就需要通过图像平滑方法来消除这些噪声并保留图像的边缘轮廓和线条清晰度，本文将详细介绍五种图像平滑的滤波算法，包括均值滤波、方框滤波、高斯滤波、中值滤波和双边滤波。...图像平滑是一种区域增强的算法，平滑算法有邻域平均法、中指滤波、边界保持类滤波等。...---- 4.常见图像平滑算法接下来将详细介绍OpenCV中常用的一些滤波器，包括均值滤波、方框滤波、高斯吕波、中值滤波等，如表所示。...---- 五.中值滤波 1.原理中值滤波通过计算每一个像素点某邻域范围内所有像素点灰度值的中值，来替换该像素点的灰度值，从而让周围的像素值更接近真实情况，消除孤立的噪声。

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OpenCV图像处理专栏九 | 基于直方图的快速中值滤波算法

前言这是OpenCV图像处理专栏的第9篇文章，主要介绍一个基于直方图的快速中值滤波算法，希望对大家有帮助。...算法原理传统的中值滤波是通过滑动窗口不断在图像上移动，求出窗口内的中值作为中心像素点的像素。在这个过程中显然存在大量的重复计算，所以效率很低。...因此有人提出了一个利用直方图来做中值滤波的算法，如下图所示： ?...记录此时的灰度层级代表的灰度值，更新MediaValue值，作为第二个像素的滤波后的值。窗口逐行依次滑动，求得整幅图像的中值滤波结果。...在分辨率比较大的图像上执行中值滤波可以考虑一下这个算法，而且这个算法使用SSE指令可以进一步加速。

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【AI PC端算法优化】八，小半径中值滤波的极速优化

前言大家应该经常碰到这种需求，那就是使用或者这种相对比较小的窗口进行中值滤波，而如果在图像的分辨率比较大的情况下这种操作也是比较耗时的。所以在这种固定场景下定制一个优化算法是有意义的。...普通的3*3中值滤波实现普通的实现没什么好说，就是直接在窗口区域内遍历寻找中位数即可，这里获取中值直接使用了c语言的qsort。...这个算法的流水情况比第一个算法好多了，自然也会得到较大的速度提升。...SSE优化这里是本文的重点了，似乎这个算法看起来是不好做SSE优化的，因为窗口中像素的次比较不能直接用SIMD指令来做。...总结本文以一个的中值滤波作为切入点，讨论了一下针对这个具体问题的优化思路，速度也从最开始普通实现的8293.79ms优化到了9.32ms，还是有一定的参考意义的。

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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

本设计基于python+pyqt5实现一款图像增强的图片去噪，有UI界面，大家可以自行使用。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。...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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