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    医学图像处理教程(四)——医学图像去噪算法

    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。

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    从零开始一起学习SLAM | 给点云加个滤网

    小白:师兄,上次你讲了点云拼接后,我回去费了不少时间研究,终于得到了和你给的参考结果差不多的点云,不过,这个点云“可远观而不可近看”,放大了看就只有一个个稀疏的点了。究竟它能干什么呢? 师兄:这个问题嘛。。。基本就和SLAM的作用一样,定位和建图 小白:定位好理解,可是师兄说建图,这么稀疏的地图有什么用呢? 师兄:地图分很多种,稀疏的,稠密的,还有半稀疏的等,你输出的这个稀疏的地图放大了看就是一个个离散的空间点,不过我们可以把它变成连续的稠密的网格,这个过程也叫点云的网格化 小白:哇塞,听起来好高大上呢,具体怎么做呢? 师兄:点云网格化需要对点云进行一系列处理,今天我们先说说点云处理流程的第一步,叫做点云滤波

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