基于ArcGIS的栅格图像平滑处理 栅格数据获取的途径多种多样,造成了栅格数据质量的很大差异,一些质量较差的栅格数据存在大量“噪音”象元,即在表达同类型的地理要素时,出现个别像元值与周边像元不一致的情况,数据中噪音栅格象元的存在为数据的使用和分析带来了极大的不便,因此经常需要对栅格进行平滑的预处理操作. 在ArcGIS软件的空间分析工具箱中,提供了大量的栅格数据处理工具,其中对栅格数据进行平滑处理的工具在去除图像上的椒盐噪音的处理中有非常重要的作用 1. 主滤波工具 1.1 主滤波工具原理 主滤

在arcgis中,我们常用的数据类型有点,线,面数据,但是有时候我们在转换数据的时候经常会带有ZM值,而带ZM值的数据在有些软件中是不会显示的,也就是说显示存在问题,所以我们需要去除掉ZM值 在arcgis中去除ZM是通过工具实现的. 第一步:浏览到ArcToolbox > Conversion Tools > To Geodatabase. 打开Feature Class to Geodatabase (multiple)工具,如下图 第二步 点击“环境设置”,设置Z,M为disable,点

"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“ 教学效果: 策略: 1. 拉普拉斯,突出小细节: . 梯度,突出边缘: . 平滑过的梯度图像用于掩蔽: . 灰度变换,增加灰度动态范围. 扩展阅读: 使用模糊技术进行 灰度变换 和 空间滤波 . 线性空间滤波 Some neighborhood operations (邻域算子): (a) original image; (b) blurred; (c) sharpened; (d) smoothed with edge-preservin

原文地址http://jncumter.blog.51cto.com/812546/243961   图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤.去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割.边缘检测等.图像信号在产生.传输过程中都可能会受到噪声的污染,一般数字图像系统中的常见噪声主要有:高斯噪声(主要由阻性元器件内部产生).椒盐噪声(主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声)等: 目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种: 均值滤波算法:也称线性滤波,主要思想

一,先来谈抽象吧,因为抽象跟后面的API的设计是息息相关的 有句话说的好(不知道谁说的了):计算机科学中的任何问题都可以抽象出一个中间层就解决了. 抽象是指在思维中对同类事物去除其现象的.次要的方面,抽取其相同的.主要的方面,从而做到从个别中把握一般,从现象中把握本质的认识工程和思维方法. 在计算机学科中,抽象也称为模型化,源于实验科学,主要要素为数据采集方法和假设的形式说明.模型的构造与预测.实验分析.结果分析.在为可能的算法. 数据结构和系统结构等构造模型时使用此过程.抽象的结果为概念.符号

OpenCV之Python学习笔记 直都在用Python+OpenCV做一些算法的原型.本来想留下发布一些文章的,可是整理一下就有点无奈了,都是写零散不成系统的小片段.现在看 到一本国外的新书<OpenCV Computer Vision with Python>,于是就看一遍,顺便把自己掌握的东西整合一下,写成学习笔记了.更需要的朋友参考. 阅读须知: 本文不是纯粹的译文,只是比较贴近原文的笔记:         请设法购买到出版社出版的书,支持正版. 从书名就能看出来本书是介绍在Pytho

注:本系列来自于图像处理课程实验,用Matlab实现最主要的图像处理算法 本文章是Matlab图像处理系列的第二篇文章.介绍了空间域图像处理最主要的概念----模版和滤波器,给出了均值滤波起和中值滤波器的Matlab实现.最后简要讨论去躁效果. 1.空间域增强 (1)模版运算 图像处理中.模版能够看作是n*n(n通常是奇数)的窗体.模版连续地运动于整个图像中,对模版窗体范围内的像素做相应处理. 模版运算主要分为: 模版卷积 模版排序 模版卷积是把模版内像素的灰度值和模版中相应的灰度值相乘,求平均

一:概念: 滤波是信号处理机图像处理中的一个基本操作.滤波去除图像中的噪声,提取感兴趣的特征,允许图像重采样. 图像中的频域和空域:空间域指用图像的灰度值来描述一幅图像:而频域指用图像灰度值的变化来描述一幅图像.而低通滤波器和高通滤波器的概念就是在频域中产生的. 低通滤波器指去除图像中的高频成分,而高通滤波器指去除图像中的低频成分. 后面将介绍低通滤波器—均值和高斯滤波器:中值滤波器—非线性滤波器:高通滤波器—sobel算子(方向滤波器)和拉普拉斯变换(二阶导数).其中利用方向滤波器和拉普拉斯变

本篇文章介绍如何用OpenCV-Python来实现初级滤波功能. 提示: 转载请详细注明原作者及出处,谢谢! 本文介绍使用OpenCV-Python实现基本的滤波处理 本文不介绍滤波处理的详细概念,所以读者需要预先对其有一定的了解. 简介 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.其源自于一般的信号和系统理论,这里将不介绍该理论的细节.但本章会介绍关于过滤的基本概念,

数字图像处理方法的重要性源于两个主要应用领域: 改善图像信息以便解释. 为存储.传输和表示而对图像数据进行处理,以便于机器自动理解. 图像处理(image processing): 用计算机对图像进行分析,以达到所需结果的技术.又称影像处理.一般指数字图像处理.数字图像是指用工业相机.摄像机.扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组,该数组的元素称为像素,其值称为灰度值.图像处理技术一般包括图像压缩,增强和复原,匹配.描述和识别3个部分. 常用方法: 图像变换:由于图像阵列很大,直接在空间域中

先解释一个单词 blur:使...模糊不清 滤波与模糊 滤波和模糊都属于卷积,不同的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.高通滤波器则反之,用来增强图像边缘,进行锐化处理. 常见噪声有:椒盐噪声和高斯噪声,椒盐噪声可以理解为斑点,随机出现在图像中的黑点或白点:高斯噪声可以理解为拍摄图片时由于光照等原因造成的噪声. 一.均值滤波 均值滤波是一种最简

OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows.Android和Mac OS操作系统上.它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法. OpenCV-Python是OpenCV的Python的API接口,它拥有OpenCV C++ API的功能,同时也拥有Python语言的特性,可以做到跨平台使用.但值得注意的是在Pyt

在前面我们已经陆续介绍了许多特征检测算子,我们可以根据图像局部的自相关函数求得Harris角点,后面又提到了两种十分优秀的特征点以及他们的描述方法SIFT特征和SURF特征.SURF特征是为了提高运算效率对SIFT特征的一种近似,虽然在有些实验环境中已经达到了实时,但是我们实践工程应用中,特征点的提取与匹配只是整个应用算法中的一部分,所以我们对于特征点的提取必须有更高的要求,从这一点来看前面介绍的的那些特征点方法都不可取. 一 FAST算法原理 为了解决这个问题,Edward Rosten和To

部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 16 图像平滑 目标 • 学习使用不同的低通滤波器对图像进行模糊 • 使用自定义的滤波器对图像进行卷积(2D 卷积) 2D 卷积 与一维信号一样,我们也可以对 2D 图像实施低通滤波(LPF),高通滤波(HPF)等.LPF 帮助我们去除噪音,模糊图像.HPF 帮助我们找到图像的边缘OpenCV 提供的函数 cv.filter2D() 可以让我们对一幅图像进行卷积操作.下面我们将对一幅图像使用平均滤波器.下面是

 思路: 1.通过形态学操作.阈值处理.距离变换等方法,使得各个轮廓分开 2.计算轮廓数量 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("计数.jpg"); //medianBl

Kalman滤波器的历史渊源 We are like dwarfs on the shoulders of giants, by whose grace we see farther than they. Our study of the works of the ancients enables us to give fresh life to their finer ideas, and rescue them from time’s oblivion and man’s neglect.

前言 opencv-python教程学习系列记录学习python-opencv过程的点滴,本文主要介绍图像平滑,坚持学习,共同进步. 系列教程参照OpenCV-Python中文教程: 系统环境 系统:win7_x64; python版本:python3.5.2: opencv版本:opencv3.3.1: 内容安排 1.知识点介绍: 2.测试代码: 具体内容 1.知识点介绍: 本文主要基于cv2包介绍几种常见的平滑滤波方法,比如2D卷积.均值滤波.高斯模糊.中值滤波.双边滤波. 对于图像的平滑与

对于图形的平滑与滤波,但从滤波角度来讲,一般主要的目的都是为了实现对图像噪声的消除,增强图像的效果. 对于2D图像可以进行低通或者高通滤波操作 低通滤波(LPF):有利于去噪,模糊图像 高通滤波(HPF):有利于找到图像边界 (一)统一的2D滤波器cv2.filter2D Opencv提供的一个通用的2D滤波函数为cv2.filter2D(),滤波函数的使用需要一个核模板,对图像的滤波操作过程为:将和模板放在图像的一个像素A上,求与之对应的图像上的每个像素点的和,核不同,得到的结果不同,而滤波的

推文:图像平滑处理(归一化块滤波.高斯滤波.中值滤波.双边滤波) 推文:图像的平滑与滤波 模糊操作 三种模糊操作方式 均值模糊 中值模糊 自定义模糊(可以实现上面两种模糊方式) 原理: 图像处理:基础(模板.卷积运算) 图像处理-模板.卷积的整理 基于离散卷积定义好每个卷积核不同卷积核得到不同的卷积效果模糊是卷积的一种表象 一:均值模糊blur def blur_demo(image): #均值模糊 dst = cv.blur(image,(,)) #ksize是卷积核大小1行3列,列数越大模糊

原文为段立辉翻译,感谢Linux公社www.linuxidc.com此文档为自学转述,如有侵权请联系本人. 目标: • 学习使用不同的低通滤波器对图像进行模糊 • 使用自定义的滤波器对图像进行卷积(2D 卷积)   1.2D卷积 同一维信号一样,我们也可以对2D图像实施低通滤波(LPF),高通滤波(HPF)等,LPF帮我们去除噪音,模糊图像.HPF帮我们找到图像的边缘. Opencv 提供的函数cv2.filter2D() 可以对一副图像进行卷积操作.如下图是一个5✖️5的平均滤波器核. 操作如

实在是太喜欢Richard Szeliski的这本书了.每一章节(after chapter3)都详述了该研究方向比較新的成果.还有很多很多的reference,假设你感兴趣.全然能够看那些參考论文 Point operators(点算子) 点运算是最简单的一类图像处理运算.如简单的对照度变换,亮度变换 Pixel transform(像素变换) g(x) = af (x) +b    a和b有时被觉得用来控制对照度和亮度,在我的opencv栏目有个样例是简单的对照度和亮度变换,用的就是这个公式