图像信号在形成.传输和记录的过程中,由于成像系统.传输介质.工作环境和记录设备等的固有缺陷,不可避免地产生各种类型的噪声,降低了图像的质量,进而影响后续处理(如边缘检测.图像分割.特征提取.模式识别等)的效果或准确性.因此,对噪声图像进行滤波是必要预处理过程.但滤波算法在去除噪声的同时难免对图像造成一定程度的模糊,造成细节信息的丢失. 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

最小值滤波 (C 语言实现) 遇到最小值滤波的问题,小白不知道.一个程序写了三天,最终今天傍晚出来了. .. 非常easy的for循环.可是没有理解最小值滤波.怎么写都是错啊~ 这是我见过做好的描写叙述,关于最小值滤波: 3*3的像素点阵,对于中心点做最小值滤波的话,它的值将从77变换到0 处理结果图: 我一直支持也坚持开源分享的原则.为大家更好的相互学习,给出源码 /****************************************************************

前言 项目需要,想要实现算法中的其中一步即中值滤波,同时,因为图像处理部分中值滤波相对来说还是比较简单的,将中值滤波的硬件实现作为进入FPGA领域的第一次尝试.虽然说网上有较多关于中值滤波的文档,可是说实话,其一没有详细地讲解实现方法及原因,其二没有关于完整过程的叙述,其三有些网站上有代码但是下载下来几乎没有用,因为你根本看不明白,俗话说得好,吃别人嚼过的馍真tm的没味儿还会难受.所以,还是需要自己静下心来分析原理.设计模块.编写实现以及仿真调试.对于FPGA新手来说,前三部分还能自己慢慢摸索,

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 //====================================

滤波(模糊)的概念和作用: 图像滤波增强处理实质上就是运用滤波技术来增强图像的某些空间频率特征,以改善地物目标与领域或背景之间的灰度反差. 遥感系统成像过程中可能产生的”模糊”作用,常使遥感图像上某些用户感兴趣的线性形迹.纹理与地物边界等信息显示得不够清晰, 不易识别.需要通过采用领域处理方法来分析.比较和调整像元与其周围相邻像元间的对比度关系,图像才能得到增加,也就是说 需要采用滤波增加技术处理. 一.空域滤波:使用空域卷积模板进行的图像处理,模板本身被称为空域滤波器 1.线性滤波器: 是线性

在图像处理中,局部算法一般来说,在很大程度上会获得比全局算法更为好的效果,因为他考虑到了图像领域像素的信息,而很多局部算法可以借助于直方图获得加速.同时,一些常规的算法,比如中值滤波.最大值滤波.最小值滤波.表面模糊等等都可以通过局部直方图进行加速.而传统的获取局部直方图计算量很大,特别是半径增加时,耗时会成平方关系增加.一些局部算法只有在半径较大时才会获得很好的效果,因此,必须找到一种合适的加速计算局部直方图的方式. 在参考Median Filter in Constant Time.pdf一

最新的效果见 :http://video.sina.com.cn/v/b/124538950-1254492273.html 可处理视频的示例:视频去雾效果 在图像去雾这个领域,几乎没有人不知道<Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior>这篇文章,该文是2009年CVPR最佳论文.作者何凯明博士,2007年清华大学毕业,2011年香港中文大学博士毕业,可谓是功力深厚,感叹于国内一些所谓博士的水平,何这样的博士才可以真正叫做Doctor

首先,必须注意这里所限制的处理条件. 关于图像退化/复原模型 退化的图像是由成像系统的退化加上额外的噪声形成的. 1.只考虑噪声引起的退化 噪声模型,包含于空间不相关和相关两种,除了空间周期噪声,这里所讨论的都是空间不相关的噪声,如高斯,爱尔兰,瑞利,指数分布,均匀分布,脉冲(椒盐)噪声等. 针对只存在噪声引起的退化,首先要估计噪声参数,然后估计噪声模型,接着做噪声滤除.此处可以选择空间滤波方法,图像增强与复原没有区别.几类滤波器的效果特性如下: 1.均值滤波 当图像仅存在加性噪声时,采用均值滤

在图像去雾这个领域,几乎没有人不知道<Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior>这篇文章,该文是2009年CVPR最佳论文.作者何凯明博士,2007年清华大学毕业,2011年香港中文大学博士毕业,可谓是功力深厚,感叹于国内一些所谓博士的水平,何这样的博士才可以真正叫做Doctor. 关于何博士的一些资料和论文,大家可以访问这里:http://research.microsoft.com/en-us/um/people/kahe/ 最开

今天看harris角点实现的源码,在某一个版本中看到了这个函数,不是很理解,doc ordfilt2之后还是不清楚,终于在matlab论坛上搞清楚了ordfilt2的功能.   中文理解函数名就是顺序滤波函数,后面的2表示的是2维滤波,常用的调用形式如下: 1.B  = ordfilt2(A,order,domain) 这种形式中,A为被滤波的矩阵,order表示选取由domain确定的邻域中第order个元素替换A中的元素,存入B中.示例如下: Y=ordfilt2(X,5,ones(3))

卷积定义 矩阵的掩码操作即对图像进行卷积.对图像卷积操作的意义为:邻近像素对(包括该像素自身)对新像素的影响:影响大小取决于卷积核对应位置值得大小. 例如:图像增强可以使用 \[ I(i,j)=5*I(i,j)-[I(i-1,j) + I(i+1,j) + I(i, j-1) + I(i, j+1)] \] 用代码实现 void Sharpen(const Mat& myImage, Mat& Result) { CV_Assert(myImage.depth() == CV_8U); /

<Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior>一文中图像去雾算法的原理.实现.效果及其他. Posted on 2013-08-25 23:36 Imageshop 阅读(242) 评论(3) 编辑 收藏 [由于周五写的很匆忙,导致文中内容不详细,周末又仔细的整理和汇总了下,做了大量的修改,因此把原文删除重新发布了]. 在图像去雾这个领域,几乎没有人不知道<Single Image Haze Removal Using Dark

目录 1.算法简述 1.1.MinFilter(MaxFilter) 算法简述 1.2.MinFilter(MaxFilter) 快速算法简述 2.实现代码 2.1.MinFilterOneRow 单行滤波代码 2.2.MinFilterOneMatrix 单个二维矩阵滤波代码 3.测试 3.1 测试截图 3.2 测试代码 参考资料: MinFilter - Wolfram 语言与系统参考资料中心 ImageFilter - Wolfram 语言与系统参考资料中心 Streaming Maxim

很多人都认为retinex和暗通道去雾是八杆子都打不着的增强算法.的确,二者的理论.计算方法都完全迥异,本人直接从二者的公式入手来简单说明一下,有些部分全凭臆想,不对之处大家一起讨论. 首先,为描述方便,后面所有的图像都是归一化到[0,1]的浮点数图像. Retinex的公式就是: J=I/L                                                                                         (1) 其中,J是所求的图像

何凯明博士的去雾文章和算法实现已经漫天飞了,我今天也就不啰里啰唆,直接给出自己python实现的完整版本,全部才60多行代码,简单易懂,并有简要注释,去雾效果也很不错. 在这个python版本中,计算量最大的就是最小值滤波,纯python写的,慢,可以进一步使用C优化,其他部分都是使用numpy和opencv的现成东东,效率还行. import cv2 import numpy as np def zmMinFilterGray(src, r=7): '''最小值滤波,r是滤波器半径''' ''

在图像处理中,局部算法一般来说,在很大程度上会获得比全局算法更为好的效果,因为他考虑到了图像领域像素的信息,而很多局部算法可以借助于直方图获得加速.同时,一些常规的算法,比如中值滤波.最大值滤波.最小值滤波.表面模糊等等都可以通过局部直方图进行加速.而传统的获取局部直方图计算量很大,特别是半径增加时,耗时会成平方关系增加.一些局部算法只有在半径较大时才会获得很好的效果,因此,必须找到一种合适的加速计算局部直方图的方式. 在参考Median Filter in Constant Time.pdf一

PIL基础操作 新建图片 from PIL import Image # 通常使用RGB模式就可以了 new_img = Image.new('RGB', (100, 100), 'red') new_img.save("1.jpg", "JPEG") new_img = Image.new('RGB', (100, 100), '#B286FF') new_img.save("2.jpg", "JPEG") new_img

腐蚀与膨胀是形态学滤波.其中,腐蚀是最小值滤波,膨胀是最大值滤波,即分别选取内核中的最小值与最大值赋值给锚点.若内核为 N×1 或 1×N 形状,可用于横纵方向直线检测. 膨胀:dilate 函数 void dilate (InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel, Point anchor = Point(-1, -1), int iterations = 1, int borderType = BORDER_CONSTANT, co

筛选最小值---verilog `timescale 1ns / 1ps ////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// // Company: // Engineer: chensimin // // Create Date: 2018/12/07 15:30:20 // Design Name: // Module Name: aes_dru // Project Name:

信号滤波模块verilog代码 `timescale 1ns / 1ps ////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// // Company: // Engineer: chensimin // // Create Date: 2017/12/14 17:15:25 // Design Name: // Module Name: glitch_filter_1 // Proje

FIR(Finite Impulse Response)Filter:有限冲激响应滤波器,又称为非递归线性滤波器. FIR滤波器的冲击响应是一个值为滤波器抽头系数的采样序列,其脉冲响应由有限个采样值构成.长度(抽头数)为N+1.阶数为N的FIR系统的转移函数. FIR滤波器是如何滤波的? 信号通过一个FIR滤波器其实就是信号与FIR滤波器的系数进行卷积(即移位相乘再累加)的过程.但是很多书上却喜欢用很复杂的文字和公式来描述这个本来很简单的概念,唯恐读者感受不到他们的书的高大上!简单信号模型 低频