首先谈一下什么是非局部均值滤波。在此之前，我们先来看一下均值滤波的原理。 #####均值滤波
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。
图像处理中，有几种常见的基础算法，比如“模糊”、“灰度”、“浮雕”、“黑白”、“底片”、“锐化”。这篇文章讲述采用“均值滤波”的算法实现“模糊”。
大家好，在我们上一篇名为“数字图像处理中的噪声”的文章中，我们承诺将再次提供有关过滤技术和过滤器的文章。 所以这里我们还有关于噪声过滤的系列“图像视觉”的另一篇文章。
很多在工业现场调试设备的同行都会遇到干扰问题，马达、电焊机、高频电气装置、电器开关等都会给数据采集通道带来很多高频干扰。
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。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类、目标检测应用。
对单张图像循环进行多次超分辨，图像增强，去模糊等图像处理是否合理？以及如何评价图像质量？
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。均值滤波本身存在着固有的缺陷，即它不能很好地保护图像细节，在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分，从而使图像变得模糊，不能很好地去除噪声点。我们使用MeanImageFilter（）函数来对图像进行平滑去噪。参数设置就是统计均值计算的半径大小，这里可以xyz方向上都一样的半径大小，也可以设置成不同的半径大小，在这里我们设置成5，就意味着是10x10x10区域里计算均值滤波的结果。
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.
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。
Y值越大，越稀释边缘像素的差异，各个点的权重就更接近，可以想象：当Y无限大时，每个点的权重几乎等于1，就没有保边的效果
很多人家的经验，我发现都千篇一律，功能函数没解析，参数不讲解，就一个代码，所以在此将搜集的解析和案例拿出来汇总！！!
在图像处理和计算机视觉领域，滤波是一项常见的图像处理操作，用于平滑图像、去除噪声等。 OpenCV 提供了多种滤波方法，其中包括均值滤波和高斯滤波。本文将以均值滤波和高斯滤波为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行滤波操作的基本步骤和实例。
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方框滤波是均值滤波的一般形式，在均值滤波中，将滤波器中所有的像素值求和后的平均值作为滤波后结果，方框滤波也是求滤波器内所有像素值的之和，但是方框滤波可以选择不进行归一化，就是将所有像素值的和作为滤波结果，而不是所有像素值的平均值。
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。
看完本篇文章的所有操作和实践，就不需要去花钱修复照片了自己也能做到而且保证十分便捷！本篇文章将介绍常用到的图像去噪滤波算法，采用实例代码和处理效果一并展现的方式进行介绍，能够更直观的看到每种算法的效果。本篇文章偏实战，所以不会涉及到过多每种算法的原理理论计算公式，以一篇文章快速了解并实现这些算法，以效率最高的方式熟练这些知识。
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.
数字图像处理是一门涉及获取、处理、分析和解释数字图像的科学与工程领域。这一领域的发展源于数字计算机技术的进步，使得对图像进行复杂的数学和计算处理变得可能。以下是数字图像处理技术的主要特征和关键概念
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。 通用的滤波kernel如下：
该篇主要是对图像滤波算法一个整理 1：图像滤波既可以在实域进行，也可以在频域进行。图像滤波可以更改或者增强图像。通过滤波，可以强调一些特征或者去除图像中一些不需要的部分。滤波是一个邻域操作算子，利用给定像素周围的像素的值决定此像素的最终的输出值。 图像滤波可以通过公式： O(i,j)=∑m,nI(i+m,j+n)∗K(m,n) O ( i , j ) = ∑ m , n I ( i + m , j + n ) ∗ K ( m , n ) O(i,j) = \sum_{m,n}^{ }I(i+m,j+n)*K(m,n) 其中K为滤波器，在很多文献中也称之为核（kernel）。常见的应用包括去噪、图像增强、检测边缘、检测角点、模板匹配等。
其中，m=2a+1,n=2b+1, w(s,t)是滤波器系数，f(x,y)是图像值。一般来说最小尺寸是3。
单片机主要作用是控制外围的器件，并实现一定的通信和数据处理。但在某些特定场合，不可避免地要用到数学运算，尽管单片机并不擅长实现算法和进行复杂的运算。下面主要是介绍如何用单片机实现数字滤波。
在数字图像处理的语境里，图像一般是二维或三维的矩阵，卷积核（kernel）和滤波器（filter）通常指代同一事物，即对图像进行卷积或相关操作时使用的小矩阵，尺寸通常较小，常见的有3*3、5*5、7*7等。卷积操作相当于对滤波器旋转180度后的相关操作，如下图所示，但很多滤波器是中心对称的，而且两者运算上可以等价，所以很多时候不太区分。
均值滤波使用像素点周围一定区域的像素的均值替换当前像素点的值。均值滤波可以平滑图像，但是对噪声几乎没有效果，最多只能让噪点变得更模糊。
概述： 椒盐噪声（salt & pepper noise）是数字图像的一个常见噪声，所谓椒盐，椒就是黑，盐就是白，椒盐噪声就是在图像上随机出现黑色白色的像素。椒盐噪声是一种因为信号脉冲强度引起的噪声，产生该噪声的算法也比较简单。
图像的平滑、锐化都是利用掩模操作来完成的。通过掩模操作实现一种邻域运算，待处理像素点的结果由邻域的图像像素以及相应的与邻域有相同维数的子图像得到。这些子图像被称为滤波器、掩模、核、模板或窗口； 掩模运算的数学含义是卷积（或互相关）运算； 掩模子图像中的值是系数值，而不是灰度值； 卷积示例图：
学习计算机视觉最重要的能力应该就是编程了，为了帮助小伙伴尽快入门计算机视觉，小白准备了【走进OpenCV】系列，主要帮助小伙伴了解如何调用OpenCV库，涉及到的知识点会做简单讲解。
图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。
过滤是信号和图像处理中基本的任务。其目的是根据应用环境的不同，选择性的提取图像中某些认为是重要的信息。过滤可以移除图像中的噪音、提取感兴趣的可视特征、允许图像重采样等等。频域分析将图像分成从低频到高频的不同部分。低频对应图像强度变化小的区域，而高频是图像强度变化非常大的区域。在频率分析领域的框架中，滤波器是一个用来增强图像中某个波段或频率并阻塞（或降低）其他频率波段的操作。低通滤波器是消除图像中高频部分，但保留低频部分。高通滤波器消除低频部分.
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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。
冈萨里斯数字图像处理的那本书的一小点点东西，数字图像处理其实是学过了的，这里我只是把这本书完整看一遍，也是略略的看，查漏补缺，前两张略过了，从第三章开始。
本文以Dalsa sherlock软件为例，一起来了解一下视觉检测中平滑模糊的图像处理方法。
光场相机由于能够捕获相机内部光线的强度和方向而得到整个光场，可以实现重聚焦（refocus）和视角变换等功能。进而可以进行深度估计获取深度图，前面说过利用重聚焦的图像进行深度估计，今天说一下利用不同视角的图像进行深度估计。 仍然是以Lytro Illum为例 由于每一个微透镜后面的15*15个像素能够记录来自主镜头的225条光线信息，因此取每一个微透镜后面同一位置的像素可以得到一个视角下的图像，遍历15*15个像素，就能够得到225个不同视角下的图像。这些图像之间视角上又偏移，即视差，可以使用匹配的方法进行
算法：方框滤波可以自由选择是否对均值滤波的结果进行归一化，即可以自由选择滤波结果是邻域像素值之和的平均值还是邻域像素值之和。
摘要：将视觉SLAM（同步定位与地图创建）方法应用于水下环境时，扬起的沉积物会导致SLAM特征点提取与追踪困难，而且人工光源的光照不均匀还会引起特征点分布不均与数量较少。针对这些问题，设计了一种水下图像半均值滤波除尘与光照均衡化特征增强算法；根据水中杂质的像素特征，按照“检测－滤波”的顺序采取从外至内的半均值滤波过程消除扬起的沉积物在图像内造成的干扰；同时，通过统计光照均匀、充足区域内的像素分布，得到同一地形下不同位置处的环境特征相似的规律，并将其用于求解水下光照模型，将图像还原为光照均衡的状态，以此来增强图像的特征，进而实现更多有效特征点的提取。最后，利用该滤波与增强算法对多种海底地形数据集进行处理，并在ORB-SLAM3算法下测试运行。结果表明，滤波与增强后的数据集能够将特征点提取数量和构建地图的点云数量平均提高200%。综上，图像滤波除尘与特征增强算法能够有效提高视觉SLAM算法的运行效果与稳定性。
均值滤波是典型的线性滤波算法， 主要方法为领域平均法（即用一片图像区域的各个像素的平均值来代替原图像中的各个像素值）
题目描述 有一个长度为n(n<=100)的数列，该数列定义为从2开始的递增有序偶数（公差为2的等差数列），现在要求你按照顺序每m个数求出一个平均值，如果最后不足m个，则以实际数量求平均值。编程输出该平均值序列。 输入 输入数据有多组，每组占一行，包含两个正整数n和m，n和m的含义如上所述。 输出 对于每组输入数据，输出一个平均值序列，每组输出占一行 样例输入 3 2 4 2 样例输出 3 6 3 7 另外，有兴趣的同学还可以加入C语言网官方微信群，一起讨论C语言 有找密码或者其他问题也可以到里面找相关人员解
前些时间，我在知识星球上创建了一个音视频技术社群：关键帧的音视频开发圈，在这里群友们会一起做一些打卡任务。比如：周期性地整理音视频相关的面试题，汇集一份音视频面试题集锦，你可以看看这个合集：音视频面试题集锦。再比如：循序渐进地归纳总结音视频技术知识，绘制一幅音视频知识图谱，你可以看看这个合集：音视频知识图谱。
图像的实质是一种二维信号，滤波是信号处理中的一个重要概念。在图像处理中，滤波是一种非常常见的技术，它们的原理非常简单，但是其思想却十分值得借鉴，滤波是很多图像算法的前置步骤或基础，掌握图像滤波对理解卷积神经网络也有一定帮助。
图像处理算法是应用于数字图像的一系列技术和方法，旨在改善图像的质量、提取图像中的信息或实现特定的图像处理任务。图像处理算法在计算机视觉、图像识别、医学影像、计算摄影等领域具有广泛的应用。
normalize = true 时，方框滤波就变成了均值滤波。也就是说，均值滤波是方框滤波归一化（normalized）后的特殊情况。
引导图滤波器是一种自适应权重滤波器，能够在平滑图像的同时起到保持边界的作用，具体公式推导请查阅原文献《Guided Image Filtering》以及matlab源码：http://kaimingh
图像预处理算法的好坏直接关系到后续图像处理的效果，如图像分割、目标识别、边缘提取等，为了获取高质量的数字图像，很多时候都需要对图像进行降噪处理，尽可能的保持原始信息完整性（即主要特征）的同时，又能够去除信号中无用的信息。
大家有没有听过音叉发出的声音？音叉振动产生的声波很接近正弦波。计算机合成的纯正正弦波，点击下面的音频即可试听。下面是频率为 100 HZ 的音频。
滤波作用 图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪 声(包括高斯噪声、椒盐、噪声、随机噪声等）进行抑制，是图像预 处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到到后续图 像处理和分析的有效性和可靠性。 对不同的噪声的抑制，需要使用不同的滤波进行处理，这边主要 介绍几种滤波方法。
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