滤波器 均值滤波器 均值滤波器（Mean Filter）是最简单的一种滤波器，它是最粗糙的一种模糊图像的方法，高斯滤波是均值滤波的高级版本。...高斯滤波器是基于二维的高斯分布函数，因此首先介绍二维高斯分布函数。二维高斯分布函数和图如下： ? 其中x和y表示卷积核中某个元素横坐标和纵坐标距离中心点的距离。...如果高斯滤波器的卷积核是二维的（m*n），则算法复杂度为O(m*n*M*N)，复杂度较高，因此接下来我们对算法复杂度进行优化。 一维的高斯分布函数和图如下： ?...实际上，二维高斯分布函数可以分解为两个一维高斯分布函数相乘，如下： ? 因此原本的源矩阵和二维卷积核做卷积等价于源矩阵先与1*m的一维卷积核做卷积，再与m*1的一维卷积核做卷积。...高斯模糊的实现 Java版本 这里实现了简单版本的高斯模糊，通过使用横向和纵向的一维高斯滤波器分别对源矩阵卷积，通过设置sigma的大小能控制图片的模糊程度，值越大越模糊。
LPF有助于去除噪音、模糊图像等。HPF滤波器有助于寻找图像的边缘。 OpenCV提供了一个函数cv.filter2D()来将一个核与图像进行融合。作为一个例子，我们将在一个图像上尝试一个平均滤波器。...因此，在这个操作中，边缘会被模糊一些（也有一些模糊技术是不模糊边缘的）。OpenCV提供了四种主要的模糊技术。 1. 均值模糊 这是通过用一个归一化的盒式滤波器对图像进行卷积来完成的。...高斯模糊 在这个方法中，使用了高斯核而不是盒式滤波器。它是通过函数cv.GaussianBlur()完成的。我们应该指定核的宽度和高度，应该是正数和奇数。...这个高斯滤波器是一个单独的空间函数，也就是说，在过滤时考虑附近的像素。它不考虑像素是否有几乎相同的灰度。它不考虑一个像素是否是一个边缘像素。因此，它也模糊了边缘，这是我们不希望看到的。...空间的高斯函数确保只有附近的像素被考虑用于模糊处理，而灰度差的高斯函数则确保只有那些与中心像素灰度相似的像素被考虑用于模糊处理。所以它保留了边缘，因为边缘的像素会有很大的灰度变化。
为什么这个滤波器可以寻找到水平边缘呢？因为用这个滤波器卷积相当于求导的离散版本：你将当前的像素值减去前一个像素值，这样你就可以得到这个函数在这两个位置的差别或者斜率。...D：浮雕 5、运动模糊Motion Blur 运动模糊可以通过只在一个方向模糊达到，例如下面9×9的运动模糊滤波器。注意，求和结果要除以9。...看了一些好玩的滤波器后我们可以进入主题了，首先来看均值模糊： 均值模糊Box Filter (Averaging) 我们可以将当前像素和它的四邻域的像素一起取平均，然后再除以5，或者直接在滤波器的...所以，如果你想要更模糊的效果，加大滤波器的大小即可。或者对图像应用多次模糊也可以。...高斯模糊 其实模糊滤波器就是对周围像素进行加权平均处理，均值模糊很简单，周围像素的权值都相同，所以不是很平滑。高斯模糊就有这个优点，所以被广泛用在图像降噪上。
1、2D卷积 与一维信号一样，还可以使用各种低通滤波器（LPF），高通滤波器（HPF）等对图像进行滤波。LPF有助于消除噪声，使图像模糊等。HPF滤波器有助于在图像中找到边缘。...（3） 中位模糊 在这里，函数cv.medianBlur() 提取内核区域下所有像素的中值，并将中心元素替换为该中值。这对于消除图像中的椒盐噪声非常有效。...我们已经看到，高斯滤波器采用像素周围的邻域并找到其高斯加权平均值。高斯滤波器仅是空间的函数，也就是说，滤波时会考虑附近的像素。它不考虑像素是否具有几乎相同的强度。它不考虑像素是否是边缘像素。...因此它也模糊了边缘，这是我们不想做的。 双边滤波器在空间中也采用高斯滤波器，但是又有一个高斯滤波器，它是像素差的函数。...空间的高斯函数确保仅考虑附近像素的模糊，而强度差的高斯函数确保仅考虑强度与中心像素相似的那些像素的模糊。由于边缘的像素强度变化较大，因此可以保留边缘。
这种滤波器通过增加滤波器的阶数来实现平滑过渡的模糊效果。随着阶数的增加，图像的模糊效果逐渐明显，并且振铃现象也变得更加明显。 3.尝试高斯低通滤波器。...理想低通滤波器引入了严重的模糊效果和振铃现象，巴特沃思低通滤波器的模糊程度随着阶数的增加而增加，并伴随着更明显的振铃现象，而高斯低通滤波器产生了平滑效果，并且没有观察到振铃现象。...第40行代码使用fspecial函数创建了一个运动模糊点扩散函数PSF，该模糊函数具有7个像素的长度和45度的角度。...第42行代码使用imfilter函数将原始图像F与点扩散函数PSF进行卷积操作，得到模糊图像MF。...第47行代码计算了噪声信号与模糊图像的能量比值，用于后续维纳滤波的参数。 第49行代码使用imshow函数显示加噪声后的图像MFN，并使用title函数设置图像的标题为'加高斯噪声后的图像'。
由于线性滤波器是算术运算，有固定的模板，因此滤波器的转移函数是可以确定并且是唯一的（转移函数即模板的傅里叶变换）。 非线性滤波 非线性滤波器的原始数据与滤波结果是一种逻辑关系，即用逻辑运算实现。...通过比较一定邻域内的灰度值大小来实现的，没有固定的模板，因而也就没有特定的转移函数（因为没有模板作傅里叶变换），另外，膨胀和腐蚀也是通过最大值、最小值滤波器实现的。...滤波、模糊等之间的关系 一张图明白易懂 ?...高斯滤波：采用高斯掩膜对输入信号进行卷积的滤波方式叫高斯滤波； 1.均值滤波 均值滤波是低通滤波，线性滤波器，其输出为邻域模板内像素的平均值，用于图像的模糊和降噪。 ?...均值滤波器使用滤波器窗口内的像素的平均灰度值代替图像中的像素值，这样的结果就是降低图像中的“尖锐”变化。这就造成，均值滤波器可以降低噪声的同时，也会模糊图像的边缘。
相比于均值滤波，中值滤波对于脉冲干扰信号和图像扫描噪声的处理效果更佳，同时在一定条件下中值滤波对图像的边缘信息保护效果更佳，可以避免图像细节的模糊，但是当中值滤波尺寸变大之后同样会产生图像模糊的效果。...ksize：滤波器尺寸，必须是大于1的奇数，例如：3、5、7…… 该函数只能处理符合图像信息的Mat类数据，2通道或者更多通道的Mat类矩阵不能被该函数处理，并且对于图像数据类型的要求也和滤波器的尺寸有着密切的关系...函数第一个参数是待中值滤波的图像，可以是单通道，三通道和四通道，数据类型与滤波器的尺寸相关。...最后一个参数是滤波其的尺寸，区别于之前的线性滤波，中值滤波的滤波器必须是正方形且尺寸为大于1的奇数。该函数对于多通道的彩色图像是针对每个通道的内部数据进行中值滤波操作。...5-22、图5-23给出，通过结果可以看出，9×9的中值滤波同样会对整个图像造成模糊的现象。
均值模糊 函数 cv.blur(image,(5,5)) 这是一个平滑图片的函数，它将一个区域内所有点的灰度值的平均值作为这个点的灰度值。...像该函数对领域点的灰度值进行权重相加最后设置灰度值，这样的操作又叫卷积，这样的滤波器叫线性滤波器。...中值模糊 函数cv.medianBlur(image,5) 该函数不同于上一个函数，它是非线性滤波器，它是取领域的中值作为当前点的灰度值。...劣势是，中值滤波花费的时间是均值滤波的5倍以上。 注意：中值滤波虽然可以克服线性滤波器所带来的图像细节模糊，但是在线、尖顶等细节多的图像不宜用中值滤波。...自定义模糊（锐化） 锐化就是突出图像细节或者增强图像被模糊的地方，锐化原理就是细节增强，图像的导数就是图像的细节，随着导数阶数升高，能代表的东西也不同。
可以看到，这个模糊还是比较温柔的，我们可以把滤波器变大，这样就会变得粗暴了：注意要将和再除以13. ? 所以，如果你想要更模糊的效果，加大滤波器的大小即可。或者对图像应用多次模糊也可以。...2.6 高斯模糊（Gaussian Blur） 均值模糊很简单，但不是很平滑。高斯模糊就有这个优点，所以被广泛用在图像降噪上。特别是在边缘检测之前，都会用来移除细节。高斯滤波器是一个低通滤波器。 ?...高斯模糊卷积核 2.7 运动模糊（Motion Blur） 简单看一下实现浮雕效果所使用的卷积核： 运动模糊可以通过只在一个方向模糊达到，例如下面9x9的运动模糊滤波器。注意，求和结果要除以9。...常用的传递函数有梯形函数、指数函数、巴特沃思函数等。...由于线性滤波器是算术运算，有固定的模板，因此滤波器的转移函数是可以确定并且是唯一的（转移函数即模板的傅里叶变换）。
，例如模糊效果，这就要用到滤波器。...以模糊效果为例，我们常用的滤波器有以下几个： 盒式滤波器。就是简单地用周围的点的平均值来模糊，计算简单，效果勉强 线性滤波器。用斜向上的点的值来模糊，能产生朝一个方向动态模糊一样的效果 高斯滤波器。...效果很好的非线性滤波器，模糊效果很自然 其各自的效果可以从下图明显看出 ?...而锐化效果常使用的是负模糊和原图像叠加的滤波器，如下公式中，锐化滤波器的特点是先对原图像进行模糊，然后让原图像减去模糊图像，这样操作后高频细节会被提取出来，这个过程中只要对原图像和模糊图像进行加权就能达到保留原图像亮度的情况下强化高频细节...还有一种常用来在物体下方模拟出阴影效果的滤波器，其如下图是模糊滤波器和移动滤波器的组合，移动滤波器可以将目标的每个像素都移动同样方向距离到想要的位置 ? ? ?
; ②随滤波器半径的增加,越来越少的功率被滤出掉,使模糊减弱。...时，滤波器下降到它最大值的0.607处 ? 图像描述 ? 采用高斯低通滤波器滤波在抑制噪声的同时，图像边缘的模糊程度较用Butterworth滤波产生的大些，无明显的振铃效应。...1.5 低通滤波器的应用实例：模糊,平滑等 字符识别：通过模糊图像，桥接断裂字符的裂缝 ?...2.3 高斯（指数）高通滤波器 截频距原点为D0的高斯高通滤波器(GHPF)定义为 ? ? 高斯高通滤波示例： ? 2.4 三种高通滤波器小结 三种滤波函数的选用类似于低通。...因此不能随意地使用 2.5 频率域的拉普拉斯算子 频率域的拉普拉斯算子定义 ? ? ? ? 原点从(0,0)移到 ? ,所以，滤波函数平移为 ?
，因为这些噪声会在图像中形成特定的模式，而均值滤波只能模糊图像，无法针对特定模式的噪声进行处理。...，它采用高斯函数作为权值函数进行图像滤波。...高斯滤波器会使用一个高斯函数来计算权重，距离中心点越近的像素拥有越大的权重，距离越远的像素拥有越小的权重。...这意味着附近的像素对于滤波的影响更大，而远离的像素对滤波的影响更小。相似性权重：双边滤波器使用高斯函数来度量像素值之间的相似性。如果两个像素的值非常相似，它们的权重较大。...在实践中，通过理解各种去噪算法的原理和特性，可以更好地应用它们来解决实际问题，从而提升图像处理的质量和效率。我正在参与2024腾讯技术创作特训营第五期有奖征文，快来和我瓜分大奖！
注：此滤波器w是一唯滤波器，因此扩展在其两侧扩展 相关就是操作完再翻转 卷积就是先翻转再操作 卷积的基本特性是某个函数与某个单位冲激卷积，得到一个在该冲激处的这个函数的拷贝。...（相关操作也是得到一个函数的拷贝，但该拷贝旋转了180°） 相关与此不同的是： ①相关是滤波器位移的函数。...) 结论：一个函数与离散单位冲激相关，在该冲激位置产生这个函数的一个翻转版本 二唯滤波器 ?...[即x,y轴翻转两次]） 若滤波器模板对称，那么相关和卷积得到的结果是一致的 相关还可用于寻找图像中的匹配 平滑空间滤波器的作用 ☞模糊处理:去除图像中一些不重要的细节 ☞减小噪声 平滑空间滤波器的分类...，所以也存在边缘模糊的问题 ☞非线性滤波器：最大值滤波器、中值滤波器、最小值滤波器 ?
/ ** @brief使用框过滤器模糊图像。 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）。...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。...二维高斯函数为： / ** @brief使用高斯滤镜模糊图像。 该函数将源图像与指定的高斯内核进行卷积。就地过滤是 支持的。...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
目标 模糊/平滑图片来消除图片噪声 OpenCV函数：cv2.blur(), cv2.GaussianBlur(), cv2.medianBlur(), cv2.bilateralFilter() 教程...关于滤波和模糊，很多人分不清，我来给大家理理（虽说如此，我后面也会混着用,,ԾㅂԾ,,）： 它们都属于卷积，不同滤波方法之间只是卷积核不同（对线性滤波而言） 低通滤波器是模糊，高通滤波器是锐化 低通滤波器就是允许低频信号通过...，在图像中边缘和噪点都相当于高频部分，所以低通滤波器用于去除噪点、平滑和模糊图像。...= cv2.blur(img, (3, 3)) # 均值模糊Copy to clipboardErrorCopied 所有的滤波函数都有一个可选参数borderType，这个参数就是番外篇：卷积基础...，尤其前面介绍的线性滤波器，图像的边缘信息很难保留下来。
空间滤波 空间滤波是一种采用滤波处理的图像处理方法，目的是达到某种目的（让它更模糊或者让它更清晰）。 滤波是将信号中特定波段频率滤除的操作。...原理 空间滤波通过把每个像素的值替换成该像素及其邻域的函数值来修改图像。 动图 平滑滤波 滤波器分为线性滤波器和非线性滤波器。 线性平滑滤波器就是求一个邻域内像素的加权均值。...非线性平滑滤波器（统计排序滤波器）就是将滤波器区域像素的值进行各种排序，然后选择最大值、最小值、中值等填入中间的像素，所以这些平滑滤波器又叫最大值滤波器，最小值滤波器，中值滤波器，其中中值滤波器是使用最广泛的统计排序滤波器...下面给出中值领域3X3的对比 从中我们可以看出，邻域的大小与平滑的效果直接相关，领域越大平滑的效果越好（朦胧感），但邻域过大，平滑会使边缘信息损失的越大，从而使输出的图像变得模糊。...锐化的方法有很多，像梯度锐化，拉普拉斯和sobel等。 Unsharp Mask Step 1 使用平滑滤波对原始图像进行模糊操作，产生模糊图像。
比如图像的模糊就是将图像和低通滤波器进行卷积，比如盒子滤波器，高斯滤波器等，效果如下： image.png 图像的锐化就是增强图像的高频部分，凸显图像的细节，简单的方法就是将原始图像减去一个因子乘以模糊后的图像...计算公式如下： image.png 锐化后的效果如下： image.png d就是离散脉冲信号。 图像的投影本质上就是模糊滤波器和平移滤波器的综合。...使用B样条时摩尔纹少一些，图像更加模糊了，因此就需要权衡走样和锐化来选择对应的滤波器。...实际中，第三种效果是最好的。第一种会有问题，第二种实现起来最简单。 选择滤波器对于重采样是很重要的，面临的问题就是如何选择合适的滤波函数和滤波范围。...在图像重采样时，如果使用可分离的滤波函数，正如前面介绍提到的，这时候就可以先进行行重采样，再进行列重采样，这样性能比同时采样高，流程效果如下： image.png
我在GaussianBlur()函数中输入的（25，25）是内核的大小。 由于我们使用高斯模糊，因此内核中像素值的分布遵循正态分布。核数越大，标准偏差将越大，因此模糊效果越强。...接下来，不使用高斯模糊，而是应用中值模糊。为此，我们使用OpenCV中的medianBlur() 函数。中值模糊通过计算与内核重叠的像素值的中值，然后将其中心像素替换为中值。...但是，我们可以根据需要先使用高斯模糊。 接下来，我们需要检测图像的边缘。为此，将自适应阈值与OpenCV中的adaptiveThreshold() 函数一起应用。...接下来，我们使用大小为25的内核对图像进行模糊处理。 接下来，我们应用拉普拉斯滤波器来检测边缘。根据内核的大小，拉普拉斯滤波器中的值可以不同。...第一步，需要将创建图像卡通化滤波器的所有代码放入一个函数中，以便于访问。到目前为止，我们已经对每个参数值进行了硬编码，例如内核的大小等等。
但是这种滤波方式会缩小像素值之间的差距，使得细节信息变得更加模糊，滤波器范围越大，变模糊的效果越明显。...OpenCV 4中提供了blur()函数用于实现图像的均值滤波，该函数的函数原型在代码清单5-8中给出。...第三个参数是滤波器的尺寸，输入滤波器的尺寸后函数会自动确定滤波器，其形式如式所示。 ?...函数的第四个参数为确定滤波器的基准点，默认状态下滤波器的几何中心就是基准点，不过也可以根据需求自由的调整，在均值滤波中调整基准点的位置主要影响图像外推的方向和外推的尺寸。...通过结果可以发现，滤波器的尺寸越大，滤波后图像变得越模糊。
高通滤波器（HPF) 高通滤波器根据像素与邻近像素的亮度差值来提示改像素的亮度。...它主要用于去噪和模糊化。比如，高斯模糊是最常用的模糊滤波器之一，它是一个削弱高频信号的低通滤波器。例子见图像模糊中的例子。 核(卷积矩阵) OpenCV许多预定义的滤波器都会使用核。...filter2D()函数 运用用户指定的任意卷积矩阵进行滤波。...图像模糊 除了高斯模糊外，还可以自定义模糊滤波器。为了达到模糊效果，通常权重的和应该为1，而且零件像素的权重全为正。下面实现了一个简单的平均滤波器。...还可以考虑非常方便的Canny()函数： ''' Canny(...)
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