OpenCV之邻域运算之最值滤波

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OpenCV之邻域运算之最值滤波

写了一段小程序,分享给大家! //==================================================================== // 作者 : quarryman // 邮箱 : quarrying{at}qq.com // 主页 : http://blog.csdn.net/quarryman // 日期 : 2013年08月03日 // 描述 : 实现最值滤波,非最值抑制 //====================================…

opencv-11-中值滤波及自适应中值滤波

开始之前在上一篇我们实现了读取噪声图像, 然后进行三种形式的均值滤波得到结果, 由于我们自己写的均值滤波未作边缘处理, 所以效果有一定的下降, 但是总体来说, 我们得到的结果能够说明我们的算法执行之后得到的图像噪声更低, 图像更清晰. 但是也会造成图像的模糊, 导致部分细节丢失. 在这一章中,我们介绍一下中值滤波及其实现摘要首先介绍了中值滤波的原理, 给出其实现思路,并根据思路实现了 C++ 的代码, 然后同样测试 opencv 自带的中值滤波, 同样的测试图像, 得到对比结果, 分析…

基于Opencv的自适应中值滤波函数selfAdaptiveMedianBlur（）

7.3.3 自适应滤波器自适应中值滤波器对于7.3.2节所讨论的中值滤波器,只要脉冲噪声的空间密度不大,性能还是可以的(根据经验需Pa和Pb小于0.2).本节将证明,自适应中值滤波器可以处理更大概率的脉冲噪声.自适应中值滤波器的另一个优点是平滑非脉冲噪声时,试图保留细节,这是传统中值滤波器所做不到的.正如前面几节中所讨论的所有滤波器一样,自适应中值滤波器也工作于矩形窗口区域Sxy内.然而,与这些滤波器不同的是自适应中值滤波器在进行滤波处理时,会根据本节列举的某些条件而改变(增大或缩小)Sxy…

OpenCV计算机视觉学习（4）——图像平滑处理（均值滤波，高斯滤波，中值滤波，双边滤波）

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址传送门:请点击我如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice "平滑处理"(smoothing)也称"模糊处理"(bluring),是一项简单且使用频率很高的图像处理方法.平滑处理的用途有很多,最常见的是用来减少图像上的噪点或者失真.在涉及到降低图像分辨率时,平滑处理是非常好用的方法. 图像滤波,就是在尽量保留图像细节特征的条件下对目…

opencv实现图像邻域均值滤波、中值滤波、高斯滤波

void CCVMFCView::OnBlurSmooth()//邻域均值滤波 { IplImage* in; in = workImg; IplImage* out = cvCreateImage(cvGetSize(in),IPL_DEPTH_8U,workImg->nChannels); cvSmooth(in,out,CV_BLUR,3,workImg->nChannels); // 简单平均 m_dibFlag=imageReplace(out,&workImg); In…

opencv —— boxFilter、blur、GaussianBlur、medianBlur、bilateralFilter 线性滤波（方框滤波、均值滤波、高斯滤波）与非线性滤波（中值滤波、双边滤波）

图像滤波,指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,是图像与处理中不可缺少的操作. 邻域算子,指利用给定像素及其周围的像素值,决定此像素的最终输出值的一种算子.线性邻域滤波器就是一种常见的邻域算子,像素的输出值取决于输入像素及其周围像素的加权和,权重是邻域算子相应位置上的值. 线性滤波概念: 原始数据与滤波结果是一种算术运算,即用加减乘除等运算实现,如均值滤波器(模板内像素灰度值的平均值).高斯滤波器(高斯加权平均值)等. 非线性滤波概念: 原始数据与滤波结果是一种逻辑关系,即用…