中值滤波和均值滤波计算例题
中值滤波和均值滤波
中值滤波和均值滤波中值滤波和均值滤波是数字图像处理中常用的两种滤波方法,它们在图像去噪和平滑处理中起着重要的作用。
本文将从原理、应用以及优缺点等方面介绍这两种滤波方法。
一、中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法,其基本原理是用像素点周围邻域内的中值来代替该像素点的灰度值。
中值滤波可以有效地去除图像中的椒盐噪声和脉冲噪声,同时能够保持图像的边缘信息。
其处理过程如下:1.选取一个模板,模板的大小根据噪声的程度来确定;2.将模板中的像素点按照灰度值大小进行排序,取其中位数作为中心像素点的灰度值;3.将中心像素点的灰度值替换为中值;4.重复以上步骤,对整个图像进行滤波。
中值滤波的优点是能够有效地去除椒盐噪声和脉冲噪声,同时保持图像的边缘信息。
然而,中值滤波也存在一些缺点,例如不能处理高斯噪声和均匀噪声,对图像细节信息的保护效果较差。
二、均值滤波均值滤波是一种线性平滑滤波方法,其基本原理是用像素点周围邻域内的平均值来代替该像素点的灰度值。
均值滤波可以有效地去除高斯噪声和均匀噪声,同时能够保持图像的整体平滑。
其处理过程如下:1.选取一个模板,模板的大小根据滤波效果来确定;2.计算模板内所有像素点的灰度值的平均值;3.将中心像素点的灰度值替换为平均值;4.重复以上步骤,对整个图像进行滤波。
均值滤波的优点是能够有效地去除高斯噪声和均匀噪声,同时能够保持图像的整体平滑。
然而,均值滤波也存在一些缺点,例如不能处理椒盐噪声和脉冲噪声,对图像细节信息的保护效果较差。
中值滤波和均值滤波在图像处理中各有优劣。
中值滤波适用于去除椒盐噪声和脉冲噪声,能够保持图像的边缘信息,但在处理高斯噪声和均匀噪声时效果较差。
而均值滤波适用于去除高斯噪声和均匀噪声,能够保持图像的整体平滑,但对于细节信息的保护效果较差。
在实际应用中,根据图像的特点和噪声的类型选择合适的滤波方法是很重要的。
如果图像受到椒盐噪声和脉冲噪声的影响,可以选择中值滤波进行去噪处理;如果图像受到高斯噪声和均匀噪声的影响,可以选择均值滤波进行平滑处理。
实验三均值滤波和中值滤波
实验三均值滤波和中值滤波实验三均值滤波和中值滤波⼀、实验⽬的进⼀步了解MatLab软件/语⾔,学会使⽤MatLab对图像作滤波处理,使学⽣有机会掌握滤波算法,体会滤波效果。
了解⼏种不同滤波⽅式的使⽤和使⽤的场合,培养处理实际图像的能⼒,并为课堂教学提供配套的实践机会。
⼆、实验要求(1)学⽣应当完成对于给定图像+噪声,使⽤平均滤波器、中值滤波器对不同强度的⾼斯噪声和椒盐噪声,进⾏滤波处理;能够正确地评价处理的结果;能够从理论上作出合理的解释。
(2)利⽤MATLAB软件实现空域滤波的程序:I=imread('electric.tif');J = imnoise(I,'gauss',0.02); %添加⾼斯噪声J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02); (注意空格) %添加椒盐噪声ave1=fspecial('average',3); %产⽣3×3的均值模版ave2=fspecial('average',5); %产⽣5×5的均值模版K = filter2(ave1,J)/255; %均值滤波3×3L = filter2(ave2,J)/255; %均值滤波5×5M = medfilt2(J,[3 3]); %中值滤波3×3模板N = medfilt2(J,[4 4]); %中值滤波4×4模板imshow(I);figure,imshow(J);figure,imshow(K);figure,imshow(L);figure,imshow(M);figure,imshow(N);三、实验设备与软件(1) IBM-PC计算机系统(2) MatLab软件/语⾔包括图像处理⼯具箱(Image Processing Toolbox)(3) 实验所需要的图⽚四、实验内容与步骤a) 调⼊并显⽰原始图像Sample2-1.jpg 。
中值滤波与均值滤波(教学材料)
1
的目的。
2
知识分享
22
K近邻(KNN)平滑滤波器
—— 实现算法
1) 以待处理像素为中心,作一个m*m的作用 模板。
2)在模板中,选择K个与待处理像素的灰度差 为最小的像素。
3)将这K个像素的灰度均值替换掉原来的像素 值。
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23
K近邻(KNN)平滑滤波器
—— 例题
例:下图,给定3*3模板,k=5。
C=6.6316
12143 1 22 23 34 4 5 75 66 86 9 5 76 67 88 8 56789
C=5.5263
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示例
14
中值滤波器与均值滤波器的比较
对于椒盐噪声,中值滤波效果比均值滤 波效果好。
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15
中值滤波器与均值滤波器的比较
原因: 椒盐噪声是幅值近似相等但随机分布在不
(1,2,2,2,6) (1,2,2,2,6) (1,2,2,4,6)
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(2,4,4)
12
中值滤波器
—— 滤波处理方法
与均值滤波类似,做3*3的模板,对9个数排 序,取第5个数替代原来的像素值。
知识分享
13
中值滤波器
—— 例题
1 21 4 3 1 22 3 4 5 76 8 9 5 76 8 8 5 67 8 9
1 1 1
H1
1 10
1
2
1
1 1 1 示例
1 2 1
H2
1 16
2
4
2
1 2 1
示例
1 1 1
H3
1 8
1
1
0 1
1 1
数字图像处理实验三中值滤波和均值滤波实验报告
数字图像处理实验三中值滤波和均值滤波实验报告数字图像处理实验三中值滤波和均值滤波实验报告数字图像处理实验三均值滤波、中值滤波的计算机实现12281166 崔雪莹计科1202 班一、实验目的:1)熟悉均值滤波、中值滤波处理的理论基础;2)掌握均值滤波、中值滤波的计算机实现方法;3)学习 VC++ 6。
0 的编程方法;4)验证均值滤波、中值滤波处理理论;5)观察均值滤波、中值滤波处理的结果。
二、实验的软、硬件平台:硬件:微型图像处理系统,包括:主机, PC 机;摄像机;软件:操作系统:WINDOWS200或0 WINDOWSX应P用软件:VC++6.0三、实验内容:1)握高级语言编程技术;2)编制均值滤波、中值滤波处理程序的方法;3)编译并生成可执行文件;4)考察处理结果。
四、实验要求:1)学习VC++确6。
0 编程的步骤及流程;2)编写均值滤波、中值滤波的程序;3)编译并改错;4)把该程序嵌入试验二给出的界面中(作适当修改);5)提交程序及文档;6)写出本次实验的体会。
五、实验结果截图实验均值滤波采用的是3X3的方块,取周围的像素点取得其均值代替原像素点。
边缘像素的处理方法是复制边缘的像素点,增加一个边框,计算里面的像素值得均值滤波。
六、实验体会本次实验在前一次的实验基础上增加均值滤波和中值滤波,对于椒盐噪声的处理,发现中值滤波的效果更为好一点,而均值滤波是的整个图像变得模糊了一点,效果差异较大。
本次实验更加增加了对数字图像处理的了解与学习。
七、实验程序代码注释及分析// HistDemoADlg.h : 头文件//#include "ImageWnd.h"#pragma once// CHistDemoADlg 对话框class CHistDemoADlg : public CDialogEx{// 构造CHistDemoADlg(CWnd* pParent = NULL); int nWidth; int nHeight; int nLen; int nByteWidth; BYTE *lpBackup; BYTE *lpBitmap; BYTE *lpBits; CString FileName; CImageWnd source,dest;// 对话框数据enum { IDD = IDD_HISTDEMOA_DIALOG }; protected:virtual void DoDataExchange(CDataExchange* pDX);// DDX/DDV 支持// 实现 protected:HICON m_hIcon; // 生成的消息映射函数virtual BOOL OnInitDialog();afx_msg void OnSysCommand(UINT nID, LPARAM lParam); afx_msg void OnPaint();afx_msg HCURSOR OnQueryDragIcon(); DECLARE_MESSAGE_MAP()public:void LoadBitmap(void); afx_msg void OnOpen(); afx_msg void OnHist(); void HistogramEq(void); void NoColor(void);void HistogramEq1(intnWidth,intnHeight,BYTE*lpInput,BYTEpublic:// 标准构造函数*lpOutput);void MeanFilter(int nWidth,int nHeight,BYTE*lpInput,BYTE*lpOutput);void MedianFilter(int nWidth,int nHeight,BYTE*lpInput,BYTE *lpOutput);afx_msg void OnBnClickedClose();afx_msg void OnBnClickedMeanfilter(); afx_msg void OnBnClickedMedianfilter();};HistDemoADlg.cpp 对HistDemoADlg.h 进行具体的实现,OnOpen()函数响应ID 为IDC_OPEN 的按钮事件,而且会调取文件选择对话框,选取文件之后,会显示在原始图像区域显示对应的位图图像,OnHist() 函数会响应ID 为IDC_HIST 的按钮事件,调用HistogramEq() 进行直方图均衡化的处理,HistogramEq() 会调用HistogramEq1() 进行直方图均衡化的处理,并用dst.setImage() 显示处理之后的图像,以及NoColor() 函数,对原始图像转化为灰度图像之后再显示。
遥感中均值平滑和中值滤波的计算方法
.;.右图为数字图像,亮度普遍再10以下,只有两个像元出现15的高亮度(“嗓声”)(1) 采用模版为的均值平滑方法,求出新的图像。
(2) 采用中值滤波,仍用3×3窗口,求出新的图像。
(注意计算前原图像的左右上下各加一行或一列,亮度与相邻亮度值相同,然后计算。
) (1) 根据公式:r(i,j)=可得:4437688443768822158999558913101077912151111881110141313881110141313计算后得出结果,保留一位小数4.65.97.17.67.95.36.88.78.89.16.78.310.910.710.87.68.811.211.912.28.69.611.812.413.0(2)根据公式=LARGE (A2:C4)4437688443768822158999558913101077912151111881110141313881110141313计算后的数值4478847899789101089111213810111313答:植被反射波谱曲线规律性明显而独特。
可见光波段(0.4~0.76μm )有一个小的反射峰,两侧有两个吸收带。
这是因为叶绿素对蓝光和红光吸收作用强,而对绿光反射作用强。
在近红外波段(0.7~0.8 μ rn )有一反射的“陡坡”,至 1.l μm 附近有一峰值,形成植被的独有特征。
在中红外波段(1.3~2.5μm )受到绿色植物含水量的影响,吸收率大增,反射率大大下降,特别是在水的吸收带形成低谷。
比值运算可以检测波段的斜率信息并加以扩展,以突出不同波段间地物光谱的差异,提高对比度。
该运算常用于突出遥感影像中的植被特征、提取植被类型或估算植被生物量。
43 7 6 8 2 15 8 9 9 58913107 9 12 15 11 8 11 10 14 13。
中值滤波例题
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中值滤波
5、如图为一幅16级灰度的图像。
请写出均值滤波和中值滤波的3x3滤波器;说明这两种滤波器各自的特点;并写出两种滤波器对下图的滤波结果(只处理灰色区域,不处理边界)。
(15分)
题5图
答:均值滤波:(2分)
中值滤波:(2分)
均值滤波可以去除突然变化的点噪声,从而滤除一定的噪声,但其代价是图像有一定程度的模糊;中值滤波容易去除孤立的点、线噪声,同时保持图像的边缘。
(5分)
均值滤波:(3分)
中值滤波:(3分)
2。
均值滤波与中值滤波的应用)
摘要通常,在自然界中大部分信号都存在噪声。
而在如今的数字信号处理中,有各种各样的数字信号滤波器,可以实现对噪声信号的滤波,恢复出原始信号的波形。
本课程设计是基于一维信号被噪声信号污染后,分别经过均值滤波和中值滤波处理后,提取出原始信号,并且观看不同M值时滤波后波形的比较。
均值滤波和中值滤波在数字信号处理中都是非常重要的滤波器,具有广泛的应用。
关键词均值滤波中值滤波数字信号处理目录摘要 (1)第1章均值滤波 (3)1.1 均值滤波的原理 (3)1.2 均值滤波的实现算法 (3)1.3 均值滤波的应用 (3)1.4 均值滤波器 (3)第2章中值滤波 (4)1.1 中值滤波的原理 (4)1.2 中值滤波的实现算法 (4)1.3 中值滤波的应用 (4)1.4 中值滤波器 (4)第3章均值滤波和中值滤波滤除噪声方法 (5)3.1 均值滤波和中值滤波对噪声信号滤波 (5)3.2 程序设计 (7)3.3 结果分析 (8)3.4 心得体会 (11)参考文献 (12)1.1均值滤波的原理均值滤波是典型的线性滤波算法,它是指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个象素,构成一个滤波模板,即去掉目标象素本身)。
再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。
均值滤波也称为线性滤波,其采用的主要方法为领域平均法。
线性滤波的基本原理是用均值代替原图像中的各个像素值,即对待处理的当前像素点(x,y),选择一个模板,该模板由其近邻的若干像素组成,求模板中所有像素的均值,再把该均值赋予当前像素点(x,y),作为处理后图像在该点上的灰度值u(x,y),即u(x,y)=1/m ∑f(x,y)①m为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。
1.2均值滤波的实现算法均值滤波将每个像素点的灰度值设置为以该点为中心的邻域窗口内的所有像素灰度值的平均值,以实现像素的平滑,达到图像去噪的目的。
设输入图像信号为f(x,y),去噪处理后的输出图像为g(x,y),则有g(x,y)=| f(x,y)- u (x,y)| ②通过上式可以达到消除信号噪声的目的,但对于其中的每一个灰度值来说,都需要按照式①求取以该点中心的邻域窗口内所有像素的平均值,对长度为(2n+1)的信号来说,需要进行(2n+1)次加法、一次乘法、一次除法。
均值滤波,中值滤波,最大值滤波,最小值滤波
均值滤波,中值滤波,最⼤值滤波,最⼩值滤波
均值滤波:
均值滤波是图像处理中常⽤的⼿段,从频率域观点来看均值滤波是⼀种低通滤波器,⾼频信号将被去掉,因此可以帮助消除图像尖锐噪声,实现图像平滑,模糊等功能。
理想的均值滤波是⽤每个像素和它周围像素计算出来的均值替换图像中每个像素。
采样Kernel数据通常是3x3的矩阵,如下所⽰:
从左到右,从上到下计算图像中的每个像素,最终得到处理后的图像。
均值滤波可以加上两个参数,即迭代次数,kernel数据⼤⼩。
⼀个相同⼤⼩的kernel,经过多次迭代效果会越来越好。
同样:迭代次数相同,均值滤波的效果就越明显。
中值滤波:
中值滤波也是消除图像噪声最常见的⼿段之⼀,特别是消除椒盐噪声,中值滤波的效果要⽐均值滤波更好。
中值滤波和均值滤波唯⼀的不同是,不是⽤均值来替换中⼼每个像素,⽽是将周围像素和中⼼像素排序以后,取中值,⼀个3x3⼤⼩的中值滤波如下:
最⼤最⼩值滤波:
最⼤最⼩值滤波是⼀种⽐较保守的图像处理⼿段,与中值滤波类似,⾸先要排序周围像素和中⼼像素值,然后将中⼼像素的值与最⼩和最⼤像素值⽐较,如果⽐最⼩值⼩,则替换中⼼像素为最⼩值,如果中⼼像素值⽐最⼤值⼤,则替换中⼼像素为最⼤值。
⼀个Kernel矩阵为3x3的最⼤最⼩滤波如下:。
均值滤波和中值滤波的比较分析
均值滤波和中值滤波的比较分析一、图像系统中的常见噪声一般在图像中常见的噪声有:1、按噪声幅度分布形状而分,成高斯分布的称为高斯噪声,主要由阻性元器件内部产生。
2、按噪声和信号之间的关系分为加性噪声和乘性噪声。
加性噪声与输入图像信号无关,含噪图像可表示为。
乘性噪声往往随图像信号的变化而变化其含噪图像可表示为3、椒盐(Salt and pepper)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泊松噪声。
4、量化噪声:此类噪声与输入图像信号无关,是量化过程存在量化误差,再反映到接收端而产生,其大小显示出数字图像和原始图像差异。
本文为了分析不同去噪方法的应用范围,将原图像分别加入高斯噪声及椒盐噪声,运用Matalab编程实现两种不同滤波方法的去噪结果,并据此进行比较得出相应结论。
下面几幅图为本文所选用的经过灰度变换后得到的图像、添加椒盐噪声和高斯噪声后的图像:二.去噪的两种常用方法1.均值滤波均值滤波也称为线性滤波,其采用的主要方法为邻域平均法。
其基本原理是用均值替代原图像中的各个像素值,即对待处理的当前像素点,选择一个模板,该模板由其近邻的若干像素组成,求模板中所有像素的均值,再把该均值赋予当前像素点 ,作为处理后图像在该点上的灰度 ,即,其中,为模板,为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。
如下即分别为用中值滤波对加有高斯噪声、椒盐噪声、的图像处理后的对比图:2.中值滤波中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术。
其实现原理如下:将某个像素邻域中的像素按灰度值进行排序,然后选择该序列的中间值作为输出的像素值,让周围像素灰度值的差比较大的像素改取与周围的像素值接近的值,从而可以消除孤立的噪声点。
其具体的操作是:首先确定一个以某个像素为中心点的领域,一般为方形领域(如 3 * 3、5 * 5的矩形领域),然后将领域中的各个像素的灰度值进行排序。
假设其排序为:,取排好序的序列的中间值作为中心点像素灰度的新值,这里的邻域通常被称为窗口。
数字图像加权平均滤波与中值滤波计算
加权平均滤波:
给出下面5x5的图像和一个滤波模版
右图给的是4领域加权平均滤波模版
加权均值滤波计算答案:
计算步骤:先选取左上角这个区域,计算加权均值替换中心点0的值。
原图像每个点对应值与滤波模版的值对应相乘求和取均值,依次往后 计算其它8个点。
计算方法:(0x0+4x1+2x0+1x1+0x1+1x1+2x0+0x1+4x0)x0.25=1.5 取2 注意: 1. 周围的像素值保持不变
2. 计算每个点的值时都应该按照原图像的灰度值计算
3. 计算结果四舍五入
0 4 2 3 4 1 2 2 2 3 2 3 2 2 2 4 3 4 3 3 0 5 6 7 3 042310112041440143230567301111141000
中值滤波:
1. 选取邻域
2. 计算中值替换中心点的像素值
例如对于下面的5x5图像,选取菱形邻域
求中值: 1 2 2 3 4 中值为2,替换原来的2 后面的依次计算剩下的8点 最后结果:
注意: 1. 周围的像素值保持不变
2. 计算每个点的值时都应该按照原图像的灰度值参与计算
0 4 2 3 4 1 2 2 2 3 2 3 2 2 2 4 3 4 3 3 0 5 6 7 3 0 4 2 3 4 1 2 2 2 3
2 2 2 2 2 4 4
3 3 3 0 5 6 7 3。
pythonopencv图像的均值滤波、中值滤波和高斯滤波
pythonopencv图像的均值滤波、中值滤波和⾼斯滤波⼀、实验⽬的掌握opencv如何实现图像的均值滤波、中值滤波和⾼斯滤波。
⼆、实验内容1.题⽬描述对图⽚test.png进⾏图像的均值滤波、中值滤波和⾼斯滤波,还有⾼斯边缘检测,下⾯是test.png原图⽚。
下⾯需要达到的效果:2.实现过程通过对⽼师发给的代码进⾏分析,再在百度上搜索分析,代码如下:import cv2import numpy as npfrom PIL import Image, ImageDraw, ImageFont__author__ = "sunjingjing"#均值滤波def blur(source):img = cv2.blur(source, (10,10))cv2img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # cv2和PIL中颜⾊的hex码的储存顺序不同pilimg = Image.fromarray(cv2img)draw = ImageDraw.Draw(pilimg) # 图⽚上打印font = ImageFont.truetype("simhei.ttf", 20, encoding="utf-8") # 参数1:字体⽂件路径,参数2:字体⼤⼩draw.text((0, 0), "均值滤波", (255, 0, 0), font=font) # 参数1:打印坐标,参数2:⽂本,参数3:字体颜⾊,参数4:字体# PIL图⽚转cv2 图⽚cv2charimg = cv2.cvtColor(np.array(pilimg), cv2.COLOR_RGB2BGR)cv2.imshow("blur", cv2charimg)#中值滤波def medianBlur(source):img= cv2.medianBlur(source, 3)cv2img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # cv2和PIL中颜⾊的hex码的储存顺序不同pilimg = Image.fromarray(cv2img)draw = ImageDraw.Draw(pilimg) # 图⽚上打印font = ImageFont.truetype("simhei.ttf", 20, encoding="utf-8") # 参数1:字体⽂件路径,参数2:字体⼤⼩draw.text((0, 0), "中值滤波", (255, 0, 0), font=font) # 参数1:打印坐标,参数2:⽂本,参数3:字体颜⾊,参数4:字体# PIL图⽚转cv2 图⽚cv2charimg = cv2.cvtColor(np.array(pilimg), cv2.COLOR_RGB2BGR)cv2.imshow("medianBlur", cv2charimg)#⽅框滤波def BoxFilter(source):img = cv2.boxFilter(source, -1, (5,5), normalize=1)cv2img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # cv2和PIL中颜⾊的hex码的储存顺序不同pilimg = Image.fromarray(cv2img)draw = ImageDraw.Draw(pilimg) # 图⽚上打印font = ImageFont.truetype("simhei.ttf", 20, encoding="utf-8") # 参数1:字体⽂件路径,参数2:字体⼤⼩draw.text((0, 0), "⽅框滤波", (255, 0, 0), font=font) # 参数1:打印坐标,参数2:⽂本,参数3:字体颜⾊,参数4:字体# PIL图⽚转cv2 图⽚cv2charimg = cv2.cvtColor(np.array(pilimg), cv2.COLOR_RGB2BGR)cv2.imshow("boxFilter", cv2charimg)#⾼斯滤波def GaussianBlur(source):img = cv2.GaussianBlur(source, (3,3), 0)cv2img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # cv2和PIL中颜⾊的hex码的储存顺序不同pilimg = Image.fromarray(cv2img)draw = ImageDraw.Draw(pilimg) # 图⽚上打印font = ImageFont.truetype("simhei.ttf", 20, encoding="utf-8") # 参数1:字体⽂件路径,参数2:字体⼤⼩draw.text((0, 0), "⾼斯滤波", (255, 0, 0), font=font) # 参数1:打印坐标,参数2:⽂本,参数3:字体颜⾊,参数4:字体# PIL图⽚转cv2 图⽚cv2charimg = cv2.cvtColor(np.array(pilimg), cv2.COLOR_RGB2BGR)cv2.imshow("GaussianBlur", cv2charimg)#⾼斯边缘检测def Gaussian(source):sobelX = cv2.Sobel(source,cv2.CV_64F,1,0)#x⽅向的梯度sobelY = cv2.Sobel(source,cv2.CV_64F,0,1)#y⽅向的梯度sobelX = np.uint8(np.absolute(sobelX))#x⽅向梯度的绝对值sobelY = np.uint8(np.absolute(sobelY))#y⽅向梯度的绝对值img = cv2.bitwise_or(sobelX,sobelY)#cv2img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # cv2和PIL中颜⾊的hex码的储存顺序不同pilimg = Image.fromarray(cv2img)draw = ImageDraw.Draw(pilimg) # 图⽚上打印font = ImageFont.truetype("simhei.ttf", 20, encoding="utf-8") # 参数1:字体⽂件路径,参数2:字体⼤⼩draw.text((0, 0), "⾼斯边缘检测", "green", font=font) # 参数1:打印坐标,参数2:⽂本,参数3:字体颜⾊,参数4:字体# PIL图⽚转cv2 图⽚cv2charimg = cv2.cvtColor(np.array(pilimg), cv2.COLOR_RGB2BGR)cv2.imshow("GaussianBlur", cv2charimg)if__name__ == "__main__":#加载图⽚img = cv2.imread("test2.png")dWindow("input image", cv2.WINDOW_AUTOSIZE)cv2.imshow("input image", img)blur(img)medianBlur(img)GaussianBlur(img)# Gaussian(img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()3.运⾏结果4.问题及解决⽅法问题:没有办法将中⽂写在图⽚上,⼀有中⽂就乱码解决⽅法:在百度上搜索,发现要写上中⽂,要设置汉字的字体颜⾊和坐标将汉字沾在图⽚上。
均值滤波计算
均值滤波计算嘿,你们知道吗?我觉得均值滤波计算可有意思啦!有一天呀,我在看一本超级有趣的漫画书,突然书里蹦出了一个小精灵。
小精灵对我说:“嘿,小朋友,想不想知道一个神奇的魔法呀?” 我好奇地问:“什么魔法呀?” 小精灵笑着说:“这个魔法叫均值滤波计算哦。
” 我一脸懵,啥是均值滤波计算呀?小精灵就开始给我解释啦。
小精灵说:“你看哦,假如你有一堆糖果。
有红色的糖果、黄色的糖果、蓝色的糖果。
你想知道这些糖果平均有几个。
那你就把所有糖果的数量都数出来,然后加在一起。
再看看一共有多少种颜色的糖果。
最后用糖果的总数除以颜色的种类数,就知道平均每种颜色的糖果有几个啦。
这就有点像均值滤波计算哦。
” 我听了觉得好有趣呀。
然后小精灵又带我去了一个花园。
花园里有好多漂亮的花朵。
小精灵说:“现在我们来玩个游戏。
我们来数数不同颜色的花朵有多少朵。
然后算一下平均每种颜色的花朵大概有几朵。
” 我们就开始数啦。
红色的花朵有五朵,黄色的花朵有八朵,蓝色的花朵有六朵。
那总共的花朵数量就是五加上八加上六,等于十九朵。
而花朵的颜色有三种。
所以平均每种颜色的花朵就有十九除以三,大概是六朵多一点。
我一下子就明白了,这就是均值滤波计算在花园里的玩法呢。
后来呀,小精灵还带我去了教室。
教室里有好多小朋友。
小精灵说:“我们来看看平均每个小朋友有几支铅笔。
” 我们就开始数铅笔啦。
有的小朋友有两支铅笔,有的有三支,还有的有四支。
我们把所有小朋友的铅笔数都加起来,再除以小朋友的人数,就知道平均每个小朋友有几支铅笔啦。
这也是均值滤波计算的一种哦。
我觉得均值滤波计算就像一个神奇的魔法棒,可以帮我们找到很多东西的平均值呢。
以后我看到一堆东西的时候,就可以用这个魔法棒来算算平均有多少啦。
你们也可以试试哦,可好玩啦。
10种滤波算法_及_例子c代码
}
9、消抖滤波法
A、方法:
设置一个滤波计数器
将每次采样值与当前有效值比较:
如果采样值=当前有效值,则计数器清零
如果采样值<>当前有效值,则计数器+1,并判断计数器是否>=上限N(溢出)
如果计数器溢出,则将本次值替换当前有效值,并清计数器
B、优点:
new_value = get_ad();
while (value !=new_value);
{
count++;
if (count>=N) return new_value;
delay();
new_value = get_ad();
}
return value;
}
10、限幅消抖滤波法
A、方法:
相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法”
C、缺点:
对于纯滞后时间常数较小,采样周期较长,变化缓慢的信号
不能迅速反应系统当前所受干扰的严重程度,滤波效果差
eg.
/* coe数组为加权系数表,存在程序存储区。*/
#define N 12
char code coe[N] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12};
char code sum_coe = 1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12;
}
2、中位值滤波法
A、方法:
连续采样N次(N取奇数)
把N次采样值按大小排列
取中间值为本次有效值
B、优点:
能有效克服因偶然因素引起的波动干扰
中值和均值滤波算法
中值和均值滤波算法作业:对lean.raw文件,采用中值滤波和均值滤波,完成图象去噪中值滤波:/************************************************************** *********** * * 函数名称:* MedianFilter() ** 参数:* LPSTR lpDIBBits - 指向源DIB图像指针 * LONG lWidth - 源图像宽度(象素数)* LONG lHeight - 源图像高度(象素数)* int iFilterH - 滤波器的高度 * int iFilterW - 滤波器的宽度* int iFilterMX - 滤波器的中心元素X坐标 * int iFilterMY - 滤波器的中心元素Y坐标 ** 返回值:* BOOL - 成功返回TRUE,否则返回FALSE。
** 说明:* 该函数对DIB图像进行中值滤波。
**************************************************************** *********/ BOOL WINAPI MedianFilter(LPSTR lpDIBBits, LONG lWidth, LONG lHeight,int iFilterH, int iFilterW, int iFilterMX, int iFilterMY) {// 指向源图像的指针 unsigned char* lpSrc;// 指向要复制区域的指针 unsigned char* lpDst;// 指向复制图像的指针LPSTR lpNewDIBBits; HLOCAL hNewDIBBits;// 指向滤波器数组的指针unsigned char * aValue; HLOCAL hArray;// 循环变量 LONG i; LONG j; LONG k; LONG l;// 图像每行的字节数 LONG lLineBytes;// 计算图像每行的字节数lLineBytes = WIDTHBYTES(lWidth * 8);// 暂时分配内存,以保存新图像hNewDIBBits = LocalAlloc(LHND, lLineBytes * lHeight);// 判断是否内存分配失败 if (hNewDIBBits == NULL) {// 分配内存失败 return FALSE; }// 锁定内存lpNewDIBBits = (char * )LocalLock(hNewDIBBits);// 初始化图像为原始图像memcpy(lpNewDIBBits, lpDIBBits, lLineBytes * lHeight);// 暂时分配内存,以保存滤波器数组hArray = LocalAlloc(LHND, iFilterH * iFilterW);// 判断是否内存分配失败 if (hArray == NULL) {// 释放内存LocalUnlock(hNewDIBBits); LocalFree(hNewDIBBits);// 分配内存失败return FALSE;}// 锁定内存aValue = (unsigned char * )LocalLock(hArray);// 开始中值滤波// 行(除去边缘几行)for(i = iFilterMY; i < lHeight - iFilterH + iFilterMY + 1; i++) { // 列(除去边缘几列)for(j = iFilterMX; j < lWidth - iFilterW + iFilterMX + 1; j++) { // 指向新DIB第i行,第j个象素的指针lpDst = (unsigned char*)lpNewDIBBits + lLineBytes * (lHeight -1 - i) + j;// 读取滤波器数组for (k = 0; k < iFilterH; k++) {for (l = 0; l < iFilterW; l++) {// 指向DIB第i - iFilterMY + k行,第j -iFilterMX + l个象素的指针lpSrc = (unsigned char*)lpDIBBits + lLineBytes* (lHeight - 1 - i + iFilterMY - k) + j - iFilterMX + l;// 保存象素值aValue[k * iFilterW + l] = *lpSrc; } }// 获取中值* lpDst = GetMedianNum(aValue, iFilterH * iFilterW); } }// 复制变换后的图像memcpy(lpDIBBits, lpNewDIBBits, lLineBytes * lHeight);// 释放内存LocalUnlock(hNewDIBBits); LocalFree(hNewDIBBits); LocalUnlock(hArray); LocalFree(hArray);// 返回 return TRUE;}均值滤波:/************************************************************** *********** * * 函数名称:* GetMedianNum() ** 参数:* unsigned char * bpArray - 指向要获取中值的数组指针* int iFilterLen - 数组长度** 返回值:* unsigned char - 返回指定数组的中值。
各种滤波算法及实例
1、限幅滤波法(又称程序判断滤波法)A、方法:根据经验判断,确定两次采样允许的最大偏差值(设为A)每次检测到新值时判断:如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值B、优点:能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰C、缺点无法抑制那种周期性的干扰平滑度差2、中位值滤波法A、方法:连续采样N次(N取奇数)把N次采样值按大小排列取中间值为本次有效值B、优点:能有效克服因偶然因素引起的波动干扰对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果C、缺点:对流量、速度等快速变化的参数不宜3、算术平均滤波法A、方法:连续取N个采样值进行算术平均运算N值较大时:信号平滑度较高,但灵敏度较低N值较小时:信号平滑度较低,但灵敏度较高N值的选取:一般流量,N=12;压力:N=4B、优点:适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波这样信号的特点是有一个平均值,信号在某一数值范围附近上下波动C、缺点:对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用比较浪费RAM4、递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)A、方法:把连续取N个采样值看成一个队列队列的长度固定为N每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则) 把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果N值的选取:流量,N=12;压力:N=4;液面,N=4~12;温度,N=1~4B、优点:对周期性干扰有良好的抑制作用,平滑度高适用于高频振荡的系统C、缺点:灵敏度低对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差不适用于脉冲干扰比较严重的场合比较浪费RAM5、中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)A、方法:相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”连续采样N个数据,去掉一个最大值和一个最小值然后计算N-2个数据的算术平均值N值的选取:3~14B、优点:融合了两种滤波法的优点对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差C、缺点:测量速度较慢,和算术平均滤波法一样比较浪费RAM6、限幅平均滤波法A、方法:相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法”每次采样到的新数据先进行限幅处理,再送入队列进行递推平均滤波处理B、优点:融合了两种滤波法的优点对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差C、缺点:比较浪费RAM7、一阶滞后滤波法A、方法:取a=0~1本次滤波结果=(1-a)*本次采样值+a*上次滤波结果B、优点:对周期性干扰具有良好的抑制作用适用于波动频率较高的场合C、缺点:相位滞后,灵敏度低滞后程度取决于a值大小不能消除滤波频率高于采样频率的1/2的干扰信号8、加权递推平均滤波法A、方法:是对递推平均滤波法的改进,即不同时刻的数据加以不同的权通常是,越接近现时刻的数据,权取得越大。
数字图像处理-平均滤波与中值滤波(含MATLAB代码)
数字图像处理实验二15生医一、实验内容产生教材104页题图4.18〔右图〕所示的二值图像〔白为1,黑为0〕,编程实现习题4.18所要求的处理〔3x3的平均滤波和中值滤波〕功能〔图像四周边界不考虑,处理结果按四舍五入仍取0或1〕,显示处理前后的图像,比较其异同。
二、运行环境MATLAB R2014a三、运行结果及分析1. 四种不同的窗的3x3平均滤波 ①在MATLAB 图形窗界面进行放大可以看出四者之间的差异:4领域与8邻域之间没有明显差异,但是加权与未加权之间的差异较为明显,表达在:加权后每个矩形块的四个尖角部分都被保留了下来4邻域平均滤波后图像8邻域平均滤波后图像4邻域加权平均滤波后图像8邻域加权平均滤波后图像〔图像四周边界不考虑〕,而未加权的尖角处黑色变为白色。
②原因分析:加权后尖角处原来白色的点〔1〕进行计算3/5=0.6四舍五入后值为1,保持白色,原来黑色的点〔0〕进行计算2/5=0.4四舍五入后值为0,保持黑色;而未加权尖角处无论原来是黑色还是白色,进行计算2/4=0.5四舍五入后值为1,所以原先的黑色〔0〕也变成了白色〔1〕。
③下列图为放大后的截图:2.中值滤波与原图像的比照①在MATLAB图形窗界面进行放大后可观察出:使用3x3方形中值滤波模板的效果与4领域、8领域加权平均滤波的效果相同,每个矩形块的四个尖角部分都被保留了下来〔图像四周边界不考虑〕。
②原因分析:套用3x3方形中值滤波模板后,尖角处原来白色的点〔1〕在窗内1多于0,取中值后仍保持白色,原来黑色的点〔0〕在窗内0多于1,取中值后仍保持白色。
③下列图为放大后的截图:原图像中值滤波后图像四、心得体会通过MATLAB编程更加理解了课后题的计算结果,直观地看出了黑白像素点灰度值变化前后的取值异同。
同时,对MATLAB实现像素点灰度值的替换机理也有所掌握,比方后边附的程序中会提到的“%”标注的思考。
五、具体程序% 生成黑白块图像unit=zeros(64,64);f=zeros(256,256);for i=1:1:32for j=1:1:32unit(i,j)=1; % 1/4白块endendfor i=33:1:64for j=33:1:64unit(i,j)=1; % 1/4白块endendfor i=1:64:256for j=1:64:256f(i:i+63,j:j+63)=unit;endend% 对原图像进行3x3平均滤波for i=2:1:255for j=2:1:255fave4(i,j)=(f(i-1,j)+f(i+1,j)+f(i,j-1)+f(i,j+1))/4;fave8(i,j)=(f(i-1,j-1)+f(i-1,j)+f(i-1,j+1)+f(i,j-1)+f(i,j+1)+f(i+1,j-1)+f(i+1,j)+f(i+1,j+1))/8;fave4_weighted(i,j)=(f(i-1,j)+f(i+1,j)+f(i,j-1)+f(i,j+1)+f(i,j))/5;fave8_weighted(i,j)=(f(i-1,j-1)+f(i-1,j)+f(i-1,j+1)+f(i,j-1)+f(i,j+1) +f(i+1,j-1)+f(i+1,j)+f(i+1,j+1)+f(i,j))/9;endendfave4=round(fave4); % 平均后灰度值有可能是小数,要取整fave8=round(fave8);fave4_weighted =round(fave4_weighted);fave8_weighted =round(fave8_weighted);subplot(2,2,1);imshow(fave4);title('4邻域平均滤波后图像');subplot(2,2,2);imshow(fave8);title('8邻域平均滤波后图像')subplot(2,2,3);imshow(fave4_weighted);title('4邻域加权平均滤波后图像')subplot(2,2,4);imshow(fave8_weighted);title('8邻域加权平均滤波后图像')% 对原图像进行3x3方形中值滤波for i=2:1:255for j=2:1:255a=[f(i-1,j-1),f(i-1,j),f(i-1,j+1),f(i,j-1),f(i,j),f(i,j+1),f(i+1,j-1),f(i+1,j),f(i+1,j+1)];b=sort(a); % 排序函数fmid(i,j)=b(5); % 9个数排序的中值endendsubplot(1,2,1);imshow(f);title('原图像');subplot(1,2,2);imshow(fmid);title('中值滤波后图像')4邻域平均滤波后图像8邻域平均滤波后图像4邻域加权平均滤波后图像8邻域加权平均滤波后图像原图像中值滤波后图像。
图像处理——均值滤波+中值滤波(Matlab)
题目:均值滤波和中值滤波在自己的证件照中加入椒盐噪声、高斯白噪声。
分别用3*3、5*5、7*7的均值滤波器和中值滤波器进行滤波。
处理过程1.用imnoise函数在图像中分别加入椒盐噪声和高斯白噪声;2.均值滤波:用fspecial函数创建各模板大小的均值滤波器,并用imfilter函数进行滤波。
中值滤波:直接用matlab提供的medfilt2中值滤波器进行滤波即可。
处理结果程序清单(1)均值滤波rgb=imread('photo.jpg');J1=imnoise(rgb,'salt & pepper',0.02);J2=imnoise(J1,'gaussian',0,0.01);h1=fspecial('average',[3,3]);h2=fspecial('average',[5,5]);h3=fspecial('average',[7,7]);rgb1=imfilter(J2,h1);rgb2=imfilter(J2,h2);rgb3=imfilter(J2,h3);figure;subplot(2,3,1);imshow(rgb)title('原图像');subplot(2,3,2);imshow(J2)title('加入噪声后的图像');subplot(2,3,4);imshow(rgb1)title('3*3均值滤波图像');subplot(2,3,5);imshow(rgb2)title('5*5均值滤波图像');subplot(2,3,6);imshow(rgb3)title('7*7均值滤波图像');(2)中值滤波rgb=imread('photo.jpg');J1=imnoise(rgb,'salt & pepper',0.02);J2=imnoise(J1,'gaussian',0,0.01);J3=rgb2gray(J2);rgb1=medfilt2(J3,[3 3]);rgb2=medfilt2(J3,[5 5]);rgb3=medfilt2(J3,[7 7]);figure;subplot(2,3,1);imshow(rgb) title('原图像');subplot(2,3,2);imshow(J3) title('加入噪声后的图像'); subplot(2,3,4);imshow(rgb1) title('3*3中值滤波图像'); subplot(2,3,5);imshow(rgb2) title('5*5中值滤波图像'); subplot(2,3,6);imshow(rgb3) title('7*7中值滤波图像');。
卷积运算例题
卷积运算过程:将模板上的值与对应的数字图像的像元值两两相乘,然后求和。
其结果作为卷积运算后的结果,放在模然后移动模板,计算下一个像元的滤波后的结果,直到把所有的像元的卷积运算结果全部计算完毕。
比如:教材p133第10题第(1)小题第10题第(2)小题111111均值平滑卷积模板为:3×3中值滤波111上下左右各添加一行或一列后为:88910111313均值滤波后:中值值滤波后:对于第二行第二列,原图像像元值为15,对于第二行第二列,原图像像元值为15,均值滤波后像元值为7.计算过程如下:中值滤波后像元值为7.计算过程如下:DN(2,2)=(1/9)×(4+3+7+2+15+8+5+8+9)对于第二行第二列,原图像像元值为15。
=(1/9)×61将3×3模板对应的9个像元值进行排序:=6.782,3,4,5,7,8,8,9,15≈7(像元值要取整)取中值作为滤波后的结果。
DN(2,2)=7同理同理:对于第四行第四列,DN(4,4)=(1/9)×(9+13+10+12+15+11+10+14+13)对应的9个像元值排序为:=(1/9)×1079,10,10,11,12,13,13,14,15=11.89DN(4,4)=12≈12(像元值要取整)(1)(2)的处理结果都是消除了异常值(“噪声”)第11题210210210210222222梯度法用于找到亮度梯度变化的位置,即边缘的位置。
每个像元需要将两个方向的梯度值进行(1)罗伯特梯度(2)索伯尔梯度t1=10t2=0-1t1=121t2=0-110000-1-2-1每次计算的结果放在模板对应的左上方的像元里每次计算的结果放在模板对应的中心像求∣t1∣求∣t1∣求∣t2∣求∣t2∣从结果可以看出,突出了边缘。
(1)(2)的处理结果都是突出了边缘,但索伯尔梯度法梯度法计算步骤较多,耗时长。
建议同学们重点掌握卷积运算的原理,知道如何利用指定的模的结果,放在模板对应的中心的像元的位置上,即空间滤波后新图像的像元值。
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中值滤波和均值滤波计算例题
中值滤波和均值滤波是常用的图像处理方法,用于去除图像中的噪声。
下面我将分别给出中值滤波和均值滤波的计算例题。
1. 中值滤波计算例题:
假设有一个3x3的图像矩阵如下所示:
[10, 20, 30]
[15, 25, 35]
[12, 22, 32]
我们将对该图像进行中值滤波,即将每个像素的值替换为其周围像素的中值。
首先,我们选取左上角的像素10,将其周围像素的值按升序排列为:
[10, 12, 15, 20, 22, 25]
中值为20,因此将10替换为20。
接下来,我们继续对其他像素进行同样的操作:
20的周围像素值为[10, 12, 15, 22, 25, 30, 32, 35],中值为22。
30的周围像素值为[20, 22, 25, 32, 35],中值为25。
15的周围像素值为[10, 12, 20, 22, 25, 35],中值为20。
25的周围像素值为[15, 20, 22, 30, 32],中值为22。
35的周围像素值为[22, 25, 32],中值为25。
12的周围像素值为[10, 15, 20, 22, 30],中值为20。
22的周围像素值为[10, 12, 15, 20, 25, 30, 32, 35],中值为22。
32的周围像素值为[22, 25, 30, 35],中值为27。
最终,经过中值滤波后的图像矩阵为:
[20, 22, 25]
[20, 22, 25]
[20, 22, 27]
2. 均值滤波计算例题:
假设有一个3x3的图像矩阵如下所示:
[10, 20, 30]
[15, 25, 35]
[12, 22, 32]
我们将对该图像进行均值滤波,即将每个像素的值替换为其周围像素的平均值。
首先,我们选取左上角的像素10,将其周围像素的值相加并求
平均值:
(10 + 20 + 15 + 25) / 4 = 17.5,因此将10替换为17.5。
接下来,我们继续对其他像素进行同样的操作:
20的周围像素值相加并求平均值为 (10 + 20 + 15 + 25 + 30 + 12 + 22 + 15) / 8 = 18.125。
30的周围像素值相加并求平均值为 (20 + 25 + 35 + 22 + 32 + 22 + 25 + 30) / 8 = 26.375。
15的周围像素值相加并求平均值为 (10 + 20 + 25 + 12 + 22) / 5 = 17.8。
25的周围像素值相加并求平均值为 (20 + 30 + 22 + 32 + 25) / 5 = 25.8。
35的周围像素值相加并求平均值为 (25 + 32 + 35 + 22) / 4 = 28.5。
12的周围像素值相加并求平均值为 (10 + 15 + 22 + 12 + 20) / 5 = 15.8。
22的周围像素值相加并求平均值为 (15 + 20 + 25 + 12 + 22 + 32 + 35 + 22) / 8 = 23.25。
32的周围像素值相加并求平均值为 (22 + 30 + 35 + 22 + 32) / 5 = 28.2。
最终,经过均值滤波后的图像矩阵为:
[17.5, 18.125, 26.375]
[17.8, 25.8, 28.5]
[15.8, 23.25, 28.2]
以上就是中值滤波和均值滤波的计算例题。
这些例题展示了如
何通过对周围像素进行处理来得到滤波后的图像矩阵。