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opEnCv高斯滤波

滤波实质上就是对图像进行卷积运算。而卷积的运算可以分为反转、平移,相乘,求和。 在图像处理中,图像是一个大矩阵,卷积模板是一个小矩阵。按照上述过程,就是先把小矩阵反转,然后平移到某一位置,小矩阵的每一个小格对应大矩阵里面的一个小...

你给出来这个函数就是用一个3*3模板做卷积。 用到x和y方向方差,则是另一种高斯滤波方法。

src和dst当然分别是输入图像和输出图像。Ksize为高斯滤波器模板大小,sigma1和sigma2分别为高斯滤波在横线和竖向的滤波系数。borderType为边缘扩展点插值类型 voidGaussianBlur( InputArray _src, OutputArray _dst, Size ksize, double sigma1,...

opencv锐化图像的方法: 锐化的作用是加强图像的边沿和轮廓,通常也成为高通滤波器: 模板一般设计为中心处的值为正,外围的值为负(总系数之和为0): #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #includ...

)线性系统的理论、线性系统的微分方程、线性系统的传递函数、频响函数和脉冲响应函数(三者知其一可推其二)

都是低通滤波器,理想低通滤波器是理论上的滤波结果,实际上是没有的,巴特沃斯就是有源滤波器的一种,具体可以查书,一般的模拟电路上有,一两句说不清楚,梯形滤波器应该是复频响应的波特图是梯形的,不过一般的滤波器都是这样啊 ,指数滤波器...

没空给你做仿真,第二幅图用中值滤波肯定可以,也不会模糊,第一幅就比较麻烦了

进行一个滤波就可以了,比如最简单的均值滤波

看一下高斯滤波和中值滤波的函数: h = fspecial('gaussian', hsize, sigma) B = medfilt2(A, [m n]) 就会发现,高斯滤波有关的参数有窗口大小和二维高斯函数的标准差;中值滤波的参数只有窗口大校 希望能帮助到你!

均值滤波为low pass,中值滤波为median。 操作为filter——convolution and morphology 在convolutions中可以选择系统预设的滤波方法。 当然也可以自己定义。

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