文章目录 1 预备知识 2 simulink 仿真 3 simulink 运行结果 4 matlab实现 5 matlab运行结果 6 C语言实现 7 C语言运行结果 如果本文帮到了你,帮忙点个赞: 如果本文帮到了你,帮忙点个赞: 如果本文帮到了你,帮忙点个赞: HPF 一阶RC高通滤波器详解(仿真+matlab+C语言实现) LPF 一阶RC低通滤波器详解(仿真+matlab+C语言实现) 1 预备知识 低通滤波器(LPF)可以滤除频率高于截止频率的信号,类似的还有高通滤波器,带通滤波器,带阻

  2015年龚博士的曲率滤波算法刚出来的时候,在图像处理界也曾引起不小的轰动,特别是其所说的算法的简洁性,以及算法的效果.执行效率等方面较其他算法均有一定的优势,我在该算法刚出来时也曾经有关注,不过那个时候看到是迭代的算法,而且迭代的次数还蛮多了,就觉得算法应该不会太快,所以就放弃了对其进一步优化.最近,又偶尔一次碰触到该文章和代码,感觉还是有蛮大的优化空间的,所以抽空简单的实现他的算法.   该算法作者已经完全开源,项目地址见:https://github.com/YuanhaoGong/C

CUDA是GPU通用计算的一种,其中现在大热的深度学习底层GPU计算差不多都选择的CUDA,在这我们先简单了解下其中的一些概念,为了好理解,我们先用DX11里的Compute shader来和CUDA比较下,这二者都可用于GPU通用计算. 先上一张微软MSDN上的图. Compute shader: 线程块: Dispatch(x,y,z), 索引SV_GroupID 线程组: [numthreads(SIZE_X, SIZE_Y, 1)], 索引SV_GroupThreadID. 组内索引:

 基于Vivado HLS在zedboard中的Sobel滤波算法实现 平台:zedboard  + Webcam 工具:g++4.6  + VIVADO HLS  + XILINX EDK + XILINX SDK 系统:ubuntu12.04 总体设计思路 sobel 算法理论基础       索贝尔算子(Sobel operator)主要用作边缘检测,在技术上,它是一离散性差分算子,用来运算图像亮度函数的灰度之近似值.在图像的任何一点使用此算子,将会产生对应的灰度矢量或是其法矢量. 该

对于推荐方法,基于内容 和 基于协同过滤 是目前的主流推荐算法,很多电子商务网站的推荐系统都是基于这两种算法的. 协同过滤 是一种基于相似性来进行推荐的算法,主要分为 基于用户的协同过滤算法 和 基于项目的协同过滤算法,第3种是基于模型(model based)的协同过滤. 协同:通过在线数据找到用户可能喜欢的物品:      过滤:滤掉一些不值得推荐的数据 基于用户的(User based)协同过滤算法: 采用统计计算方式,搜索目标用户的相似用户(通过相似性度量方法计算出最近邻居集合),并根据

图像滤波的主要目的是为了在保留图像细节的情况下尽量的对图像的噪声进行消除,从而是后来的图像处理变得更加的方便. 图像的滤波效果要满足两个条件:1.不能损坏图像的轮廓和边缘这些重要的特征信息.2.图像的视觉效果更好 opencv支持图像滤波,提供了五个基本算法,分别是方框滤波,均值滤波,高斯滤波,中值滤波以及双边滤波,前三种为线性滤波算法,后两种为非线性滤波算法,接下来分别对这五种滤波方式进行讲解和演示 一.方框滤波 首先,线性滤波算法必须知道的概念叫做邻域算子,是指利用一张图片中给点的像素点的周

源:关于中值滤波算法,以及C语言实现 1.什么是中值滤波? 中值滤波是对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序,用其中值代替窗口中心象素的原来灰度值,它是一种非线性的图像平滑法,它对脉冲干扰级椒盐噪声的抑制效果好,在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊. 中值滤波可以过滤尖峰脉冲.目的在于我们对于滤波后的数据更感兴趣.滤波后的数据保留的原图像的变化趋势,同时去除了尖峰脉冲对分析造成的影响. 以一维信号的中值滤波举例.对灰度序列80.120.90.200.100.110.70,如果按大小顺序排列,其

我们为了实现动态图像的滤波算法,用串口发送图像数据到FPGA开发板,经FPGA进行图像处理算法后,动态显示到VGA显示屏上,前面我们把硬件平台已经搭建完成了,后面我们将利用这个硬件基础平台上来实现基于FPGA的一系列图像处理基础算法. 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,产生清楚该噪声的算法也比较简单. 均值滤波的方法将数据存储成3x3的矩阵

在这一篇开篇之前,我需要解决一个问题,上一篇我们实现了基于FPGA的均值滤波算法的实现,最后的显示效果图上发现有一些黑白色的斑点,我以为是椒盐噪声,然后在做基于FPGA的中值滤波算法的实验时,我发现黑白斑点并没有消除,中值滤波本来是可以很好的滤掉椒盐噪声,所以说这里并不是椒盐噪声,最后经过我仔细的检查,终于明白了问题的所在.我所使用的Xilinx这款开发板的晶振为125Mhz,串口模块我使用前面设计好的代码,输入时钟为50Mhz,产生的接收完成标志信号也就是一个50Mhz的时钟周期,我这里将接收

前言: 处理器读取陀螺仪加速度计数据后首先需要对数据进行滤波处理,此文分析比较几种常用的滤波算法. 参考学习:四轴加速度计滤波 IMU: IMU使用MPU9250(即MPU6500),设置加速度量程±8G,陀螺仪±2000dps,数字低通滤波设置42Hz. IMU采集频率:Crazepony 100Hz(10ms),匿名小四 1000Hz(1ms),圆点博士小四333Hz(3ms).本次测试使用250Hz(4ms). 在从传感器读取的原始数据滤波之前,一般需要进行零偏校准.一般陀螺仪需要上电校准

最近在做关于数据采集方面的东西,这就不免涉及到了滤波的算法,在网上找到了关于几种算法的比较. 数字滤波方法有很多种,每种方法有其不同的特点和使用范围.从大的范围可分为3类. 1.克服大脉冲干扰的数字滤波法 ㈠.限幅滤波法 ㈡.中值滤波法 2.抑制小幅度高频噪声的平均滤波法 ㈠．算数平均 ㈡．滑动平均 ㈢．加权滑动平均 ㈣一阶滞后滤波法 3.复合滤波法 四.介绍 在这我选用了常用的8种滤波方法予以介绍 (一)克服大脉冲干扰的数字滤波法: 克服由仪器外部环境偶然因素引起的突变性扰动或仪器内部不稳定引

目标跟踪学习笔记_2(particle filter初探1) 目标跟踪学习笔记_3(particle filter初探2) 前面2篇博客已经提到当粒子数增加时会内存报错,后面又仔细查了下程序,是代码方面的问题.所以本次的代码与前几次改变比较小.当然这些code基本也是参考网上的.代码写得很不规范,时间不够,等以后有机会将其优化并整理成类的形式.)              Opencv实现粒子滤波算法            摘要 本文通过opencv实现了一种目标跟踪算法——粒子滤波算法,算法的

在实时图像采集中,不可避免的会引入噪声,尤其是干扰噪声和椒盐噪声,噪声的存在严重影响边缘检测的效果,中值滤波是一种基于排序统计理论的非线性平滑计数,能有效平滑噪声,且能有效保护图像的边缘信息,所以被广泛用于数字图像处理的边缘提取,其基本原理是把数字图像或数字序列中的一点的值用该点邻域内所有的点排序后的中值来代替. 中值滤波对椒盐噪声有良好的滤除作用,特别是在滤除噪声的同时,能够保护信号的边缘,使之不被模糊.这些优良特性是线性滤波方法所不具有的.而且,中值滤波的算法比较简单,也易于用硬件实现.这篇

在图像采集和生成中会不可避免的引入噪声,图像噪声是指存在于图像数据中的不必要的或多余的干扰信息,这对我们对图像信息的提取造成干扰,所以要进行去噪声处理,常见的去除噪声的方法有均值滤波.中值滤波.高斯滤波等,这一篇要实现的是均值滤波. 均值滤波的方法是将图像数据生成3x3的矩阵或是5x5等其他模板,然后对这个矩阵模板进行处理.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(以目标象素为中心的周围 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

目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种: 均值滤波:也称线性滤波,主要思想为邻域平均法,即用几个像素灰度  的平均值来代替每个像素的灰度.有效抑制加性噪声,但容易引起图像模糊,  可以对其进行改进,主要避开对景物边缘的平滑处理. %x是需要滤波的图像,n是模板大小(即n×n) function d=avg_filter(x,n)    a(1:n,1:n)=1;   %a即n×n模板,元素全是1 [height, width]=size(x);   %输入图像是hightxwidth的,且hi

一.引言     双边滤波在图像处理领域中有着广泛的应用,比如去噪.去马赛克.光流估计等等,最近,比较流行的Non-Local算法也可以看成是双边滤波的一种扩展.自从Tomasi et al等人提出该算法那一天起,如何快速的实现他,一直是人们讨论和研究的焦点之一,在2011年及2012年Kunal N. Chaudhury等人发表的相关论文中,提出了基于三角函数关系的值域核算法,能有效而又准确的实现高效双边算法.本文主要对此论文提出的方法加以阐述. 双边滤波的边缘保持特性主要是通过在卷积的过程中

今天实现了<一类求解方程全部根的改进差分进化算法>(by 宁桂英,周永权),虽然最后的实现结果并没有文中分析的那么好,但是本文依然是给了一个求解多项式全部实根的基本思路.思路是对的,利用了代数原理. 求解全部根的理论还是很有必要说一下的.就是利用了多项式综合除法,在matlab中可以采用deconv(A,B)直接实现.同时为了确定多项式方程根的范围,还采用了代数方程根的分布理论,个人觉得这两点是值得借鉴的一种方法. % 首先定义常量,包括最大迭代次数.搜索范围.个体维度.缩放因子等.程序如下

没怎么看过双边滤波的具体思路,动手写一写,看看能不能突破一下. 最后,感觉算法还是要分开 水平 与 垂直 方向进行分别处理,才能把速度提上去. 没耐性写下去了,发上来,给大伙做个参考好了. 先上几张效果图. 半径参数为10. 见图,磨皮降噪效果还不错. 具体代码如下: void bilateralFilter(unsigned char* pSrc, unsigned char* pDest, int width, int height, int radius) { float delta =

简要 2010年David S. Bolme等人在CVPR上发表了<Visual Object Tracking using Adaptive Correlation Filters>一文,首次将相关滤波器引入到目标跟踪当中.该算法大幅提高了目标跟踪的性能,论文实验结果可达到669FPS的速度.这相比同期间的跟踪算法可以算是一个极大的飞跃.本文将以该论文作为分析一类基于相关滤波的目标检测算法的引子. 基于相关滤波的跟踪 MOSSE算法的创新的在于,它是第一篇将相关滤波引入到目标跟踪的领域的论文

如题,比opencv自带的实现效果好 #coding:utf8 import cv2 import numpy as np def psnr(A, B): return 10*np.log(255*255.0/(((A.astype(np.float)-B)**2).mean()))/np.log(10) def double2uint8(I, ratio=1.0): return np.clip(np.round(I*ratio), 0, 255).astype(np.uint8) def m

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.64图像高斯滤波算法  [函数名称]   高斯平滑滤波器      GaussFilter(WriteableBitmap src,int radius,double sigma) [算法说明]   高斯滤波器实质上是一种信号的滤波器,其用途是信号的平滑处理.它是一类根据高斯函数的 形状来选择权重的线性平滑滤波器,该滤波器对于抑制服从正态分布的噪声非常有效.高斯函数 的公式如下所示: private static double[,] Ga