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高斯滤波(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/46826105 ---- 简述原理说明 ?...核心提示在Matlab中高斯滤波非常方便，主要涉及到下面两个函数：函数： fspecial 函数： imfilter 代码实现 clear all; clc; %------------------...---------------------------- %对图像进行高斯滤波，并显示图像 %---------------------------------------------- %读进图像 [...subplot(1,2,1); imshow(Image); title('原图像'); subplot(1,2,2); imshow(gaus); title('滤波后

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简谈FPGA实现高斯滤波

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。今天和大侠简单聊一聊FPGA实现高斯滤波，话不多说，上货。...1、高斯滤波器的实现方式方法1：与高斯核直接进行卷积实现，这样使用的资源和乘法器加法器都会很多。例如3*3窗口的滤波核进行卷积运算，一共需要进行9次乘法和8次加法。...方法2：采用两个一维的高斯滤波进行两次滤波，即先对行进行一维滤波，然后再对列进行一维滤波，这样计算简单，降低了复杂度。比较两种方法，采用第二种实现方法。...2、行列分离计算方法采用下图的计算方法，其中对边界的处理填0处理。 ?...3、实现结果 always begin #10 clk = ~clk; //100Mhz end 时间：5201520000ps=5.2ms always begin #5

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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

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作者：lee神 1....5 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。...加入高斯噪声的灰度图像 ? 加入椒盐噪声的灰度图像 ? 经过中值滤波后的高斯噪声灰度图像 ? 经过中值滤波后的椒盐噪声灰度图像 ? 经过均值滤波的高斯噪声灰度图像 ?...经过均值滤波的椒盐噪声灰度图像 ? 经过高斯滤波的高斯噪声灰度图像 ? 经过高斯滤波的椒盐噪声的灰度图像结果分析：图像经过中值滤波后，高斯噪声没有被完全去除，椒盐噪声几乎被完全去除效果较好。...经过均值滤波后不管是高斯噪声还是椒盐噪声大部分都没有被去除，只是稍微模糊化。经过高斯滤波后，高斯噪声和椒盐噪声几乎被很大程度的模糊化，原图好像被加上了一层蒙版。

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图像的卷积(滤波)运算(二)——高斯滤波

高斯滤波原理 2. 图像二维卷积 3. 具体实现 4. 参考资料 1. 高斯滤波原理根据数学知识，一维高斯函数可以描述为： ?...具体实现在OpenCV中，可以直接使用GaussianBlur()函数实现高斯滤波,但是为了验证和学习高斯滤波算法，也可以自己构建高斯卷积核，使用滤波函数filter2D()进行滤波。...Mat c; compare(dst1, dst2, c, CMP_EQ); // imshow("原始", img); imshow("高斯滤波1", dst1...); imshow("高斯滤波2", dst2); imshow("比较结果", c); waitKey(); return 0; } 可以看到这里分别用GaussianBlur...参考资料 1.OpenCV实现二维高斯核GaussianKernel 2.opencv3.2.0图像处理之高斯滤波GaussianBlur API函数 3.OpenCV高斯滤波器详解及代码实现

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基于FPGA灰度图像高斯滤波算法的实现

基于FPGA灰度图像高斯滤波算法的实现作者：lee神 1. 内容概要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。...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 ?...FPGA实现首先将RGB图像转换成Gray图像方法1： ? 图4 R/G/B lane形成灰度图像进行高斯滤波方法2： ? 图5 Y lane形成灰度图像进行高斯滤波 ?...利用公式（1）进行高斯滤波的实现仿真代码： ? 产生行为480的循环数据。仿真结果： ? 图6 形成3x3的图像矩阵 ? 图7 高斯滤波的计算结果实验结果： ? 图8 实验使用原图 ?...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》

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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）

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 (-∞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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简单常用滤波算法C语言实现「建议收藏」

把队列中的N个数据进行算术平均运算，就可获得新的滤波结果。N值的选取：一般12....N值的选取：3-14 优点：融合了两种滤波法的优点对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差。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的抑制作用，适用于波动频率较高的场合缺点：相位滞后，灵敏度低，滞后程度取决于a值的大小...get_ad(); return (100-a)*value + a*new_value; } 7.加权递推平均滤波法方法解析：是对递推平均滤波法的改进，即不同时刻的数据加以不同的权通常是...该方法适用于变化过程比较慢的参数的滤波的C程序函数如下: float low_filter(float low_buf[]) { float sample_value; float X=

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高斯滤波成形电路的Multisim和Spice仿真

引言滤波成形是核信号处理过程中的重要一步，而高斯滤波成形是其中一种极其重要的方法。Sallen-Key 电路和 CR-(RC)m滤波成形电路是常用的高斯滤波成形电路。...级数m的选择也会影响滤波下效果，m 越大，成形的波形越趋于高斯型，脉冲的宽度越大，波形越趋于对称，但是信号的幅度变小。...Sallen-Key 电路 Sallen-Key 电路是一种二阶有源滤波电路，可以用较少的元件和级数实现更多次的积分，使输出的波形更接近高斯形状，还可以获得共轭复数极点，改善滤波成形电路的性能。...，利用 Multisim 软件的模拟示波器观察 A、B、C、D 点的输出波形，如图 4所示。...，两个输出波形的高斯拟合相关系数均大于0.99，可以验证两个电路高斯滤波成形的有效性。

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卡尔曼(Kalman)滤波算法原理、C语言实现及实际应用

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。文章目录卡尔曼滤波一、滤波效果展示二、简介三、组成 1. 预测状态方程（1）目的：（2）方程：（3）备注 2....跟新最优值方程（卡尔曼滤波的输出）（1）目的（2）方程（3）备注 5. 更新协方差方程（1）目的（2）方程（3）备注四、C 程序代码实现 1. 参数列表 2....代码实现（一维数据滤波）五、发送波形到上位机显示卡尔曼滤波一、滤波效果展示蓝色的波形是实际测得的数据，红色的波形是经 Kalman 滤波后的数据波形。...四、C 程序代码实现 1. 参数列表 2. 代码实现（一维数据滤波）实际参数是参照别人已经选好的参数，不过也可以自己改变参数，去观察波形的效果，体会每个参数对于滤波效果的影响，这里不详细介绍。...* float input 需要滤波的参数的测量值（即传感器的采集值） *@return 滤波后的参数（最优值） */ float kalmanFilter(KFP *kfp,float input

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R语言：EM算法和高斯混合模型的实现

. :748.0 期望最大化（EM）期望最大化（EM）算法是用于找到最大似然的或在统计模型参数，其中该模型依赖于未观察到的潜变量最大后验（MAP）估计的迭代方法。...期望最大化（EM）可能是无监督学习最常用的算法。似然函数似然函数找到给定数据的最佳模型。 ?...我们可以选择伯努利分布或者，如果我们有以厘米为单位的人的身高（男性和女性）的数据。高度遵循正常的分布，但男性（平均）比女性高，因此这表明两个高斯分布的混合模型。 ?...log.likelihood：这是BIC值的对数似然值 n：这是X点的数量 df：这是自由度 BIC：这是贝叶斯信息标准; 低是好的 ICL：综合完整X可能性 - BIC的分类版本。...EM的绘图命令会生成以下四个绘图： BIC值用于选择簇的数量聚类图分类不确定性的图表簇的轨道图 ? ? ?

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如何确定高斯滤波的标准差和窗口大小

高斯函数与高斯滤波 image.png一维高斯函数我们都熟悉，形式如下： ? 标准差 image.png ? image.png 窗口大小 image.png ?...OpenCV中标准差与窗口大小的换算在OpenCV函数createGaussianFilter中，若未指定窗口大小，通过\(\sigma\)推算窗口大小方式如下，半径为\(\sigma\)的3或4倍：...image.png 具体地，在函数getGaussianKernel中，当ksize不大于7时，直接从内部的\(small_gaussian_tab\)取对应大小的高斯核，若大于7，则使用上式计算出\(...\sigma\)然后套用高斯公式，最后再归一化。...size of a Gaussian filter Optimal Gaussian filter radius Fast Almost-Gaussian Filtering 本文出自本人博客：如何确定高斯滤波的标准差和窗口大小

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再谈快速的高斯模糊算法（使用多次均值滤波逼近和扩展的二项式滤波滤波器）及其优化。

，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。 ...这个文章的末尾提供了相关的参考代码，但是那个参考代码有点凌乱，而且不知道是啥语言，好像是可以为PS写插件的脚本一样，不过大概还是能猜到是什么意思。 ...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。 ...4个像素的处理是毫无关系的，就可以借助于SSE之类的指令予以处理了，这部分方式可以参考我的博文： SSE图像算法优化系列五：超高速指数模糊算法的实现和优化（10000*10000在100ms左右实现）。...2阶的有个比较好的特性，就是他的全部的计算过程里的累加量都在整形的有效范围呢，因此确实可以用整形计算实现效果。

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【蓝桥OJ—C语言】高斯日记、马虎的算式、第39级台阶

文章目录高斯日记马虎的算式第39级台阶总结 ---- 高斯日记题目：大数学家高斯有个好习惯：无论如何都要记日记。...他的日记有个与众不同的地方，他从不注明年月日，而是用一个整数代替，比如：4210。后来人们知道，那个整数就是日期，它表示那一天是高斯出生后的第几天。...高斯出生于：1777 年 4 月 30 日。在高斯发现的一个重要定理的日记上标注着：5343，因此可算出那天是：1791 年 12 月 15 日。...高斯获得博士学位的那天日记上标着：8113。请你算出高斯获得博士学位的年月日。提交答案的格式是：yyyy−mm−dd, 例如：1980−03−21。...=b){ for(int c = 1;cc++){ if(c!=a && c!=b){ for(int d = 1;d<10;d++){ if(d!

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C语言循环的实现

在C语言中采用3中语法来实现循环，它们分别是while、for、do while，本文将分别说明这三种循环的实现，并对它们的运行效率进行比较。...do while 首先来看do while的实现：下面是简单的代码： int nCount = 0; int nMax = 10; do { nCount++; } while (nCount...nCount++; 00401276 mov eax,dword ptr [ebp-4] 00401279 add eax,1 0040127C...eax,dword ptr [ebp-8] 0040127B add eax,1 0040127E mov dword ptr [ebp-8],eax;这三句话实现的是循环变量自增操作...push edx 0040128D push offset string "%d\n" (0042e01c) 00401292 call printf

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C# 实现 FFT 正反变换和频域滤波

要进行FFT运算首先要构造复数类，参考 http://blog.csdn.net/iamoyjj/archive/2009/05/15/4190089.aspx 下面的程序在依赖上述复数类的基础上实现了...FFT正反变换算法和频域滤波算法，另外由于一般如果是对实数进行FFT的话，要将FFT得到的复数数组转为实数数组，下面类中的Cmp2Mdl方法的作用就是这个。...频域滤波的基本原理是： 1、对输入序列进行FFT 2、得到的频谱乘以一个权函数（滤波器，系统的传递函数） 3、得到的结果进行IFFT 4、如果是实数运算的话用Cmp2Mdl方法转为实数代码如下...return output; } /// /// 频域滤波器 /// /// 待滤波的数据 /// 滤波器截止波数 /// 滤波器的权函数 /// 滤波后的数据

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C语言队列的实现

（串不考虑），分类的理由就是每一类有规律可循，即你能通过修改极少数的代码把链表变成队列、栈。...，队列是先进先出的结构，允许插入成为队尾，允许删除成为队头如上图就是一个队列，这里我相信你已经对队列有了一个概念了吧，于是就可以继续看下面了队列同样存在插入删除操作，由于我们这里讨论的是链式队列的实现...，所以不存在队列满的情况学了这么多章数据结构我相信你能很容易的写出队列的结构了： struct node{ char data; struct node *next; }; struct queue...我们能很容易写出下面插入节点到队列的代码（如果不能你就要发反思是否认真学习了）： void en_queue(struct queue *q,char c){ struct node *e=new...n){ return; } e->data=c; e->next=NULL; if(q->rear==NULL){ q->front=q->rear

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C语言栈的实现

你可以把栈视作一个有下底的盒子，然后你把各种书放进去，如果你想拿书，你拿到的第一步一定是你最后放进去的，这就是栈首先考虑他的形势，我们需要一个top指针和一个buttom指针分别指向栈顶和栈底的下一个节点...因为方便：试想一下我们要判断栈是否空就只需要判断top是否等于buttom，如果buttom指向栈底显然就会麻烦许多下面我们先用C语言来实现一下：首先我们需要对这个装东西的“盒子”定义，而这个盒子就是栈...，而且我们没有把链表和节点的概念分开，我们始终认为链表是由节点组成的，而栈我们认为他是一个概念，然后节点可以放在里面（不过实际上的代码是一个概念，只是形象的用了两个结构体表示）回到上面的话题，栈定义完了...struct stack *sk){ node *n=sk->top; sk->top=n->next; delete n; } 就像上面，另还要注意出栈需要考虑栈是否为空，我没有写至此，一个C语言版本的栈及其主要操作就完成了...，这也是我第一次写栈结构，因为我用C++ stack sk; sk.push(5); //..

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半径无关快速高斯模糊实现(附完整C代码)

之前,俺也发过不少快速高斯模糊算法. 俺一般认为,只要处理一千六百万像素彩色图片,在2.2GHz的CPU上单核单线程超过1秒的算法,都是不快的....而众所周知,快速高斯模糊有很多实现方法: 1.FIR (Finite impulse response) https://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%AB%98%E6%96%...实现高斯模糊的方法虽然很多,但是作为算法而言,核心关键是简单高效. 目前俺经过实测,IIR是兼顾效果以及性能的不错的方法,也是半径无关(即模糊不同强度耗时基本不变)的实现....之前也有网友问过这个算法的实现问题. 想了想,还是将代码共享出来,供大家参考学习....还是要一步一个脚印去实现一些最基本的算法,扎实的基础才是构建上层建筑的基本条件. 俺目前只是把opencv当资料库来看,并不认为opencv可以用于绝大多数的商业项目.

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单片机ADC常用的十大滤波算法(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个数据的算术平均值 N值的选取：3~14 2、优点：融合了两种滤波法的优点对于偶然出现的脉冲性干扰...1、方法：相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法” 每次采样到的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：融合了两种滤波法的优点对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差...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的抑制作用适用于波动频率较高的场合 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：对于变化缓慢的被测参数有较好的滤波效果，可避免在临界值附近控制器的反复开/关跳动或显示器上数值抖动 3、缺点：对于快速变化的参数不宜如果在计数器溢出的那一次采样到的值恰好是干扰值...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”的优点改进了“消抖滤波法”中的某些缺陷，避免将干扰值导入系统 3、缺点：对于快速变化的参数不宜

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C语言--顺序表的实现

,之所以设置为ElemType是考虑到可扩展行的原因,如果想把数据元素的类型修改成其他的话,只需要在这里修改一次据好了,比较方便 typedef int Status; /* **定义线性表的数据结构...*/ Status listInsert(SqList *L, int i, ElemType e){ //我们这里传入的i是用户眼中的位置,意思就是从1开始,而不是从程序员熟悉的0...*/ Status listDelete(SqList *L, int i, ElemType *e){ int k; //这里的e是用来暂存被删除的元素的...p = L->base; // p的初值为第1个元素的存储位置 while(i length && *(p++) !...listTraverse(&L); scanf("%c", &ch); return 0; }

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