边缘保持滤波器

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bilateralfilter 使用注意事项

bilateralfilter 使用注意事项

bilateralfilter 使用注意事项使用双边滤波器需注意事项双边滤波器(Bilateral Filter)是一种常用的图像处理技术,能够有效的去除噪声并保持图像的边缘信息。

然而,在使用双边滤波器时,我们需要注意一些事项以确保获得良好的效果。

一、参数调整双边滤波器有两个主要参数需要调整,即空间域核大小和灰度域核大小。

空间域核决定了滤波器在图像中的范围,较大的核可以平滑更大范围的图像。

灰度域核决定了滤波器对图像强度差异的敏感度,较大的核会减少滤波器对图像细节的保留。

合理地调整这两个参数可以获得理想的滤波效果,需根据具体图像的特点进行试验调整。

二、边缘保护双边滤波器的一个重要优点是能够保留图像的边缘信息。

但是在某些情况下,滤波器可能会对边缘进行平滑处理,导致边缘不够清晰。

为了解决这个问题,我们可以使用边缘保护机制,即根据图像的边缘位置调整滤波器的权重。

这样可以保持边缘的锐利度,同时平滑其他区域。

在实际应用中,可以使用一些基于边缘的滤波器改进算法,如基于梯度的双边滤波。

三、计算效率双边滤波器的计算复杂度较高,特别是对于大尺寸的图像。

因此,在实际应用中,我们需要考虑计算效率的问题。

一种常用的优化方法是使用高斯近似来代替原始的双边滤波器。

高斯近似可以在一定程度上减少计算量,而对于大部分场景来说,效果可以接受。

另外,也可以考虑使用多尺度的滤波器结构,先对图像进行下采样,再进行滤波操作,最后再进行上采样得到最终结果。

这样可以显著减少计算量,同时保持滤波效果。

四、边缘检测前后的处理在一些图像处理任务中,我们需要先进行边缘检测,再进行其他处理,如图像分割或目标识别。

在这种情况下,双边滤波器可以作为边缘增强的工具,将图像的边缘信息加强后再进行后续处理。

通过利用双边滤波器的边缘保持能力,我们可以获得更好的边缘检测结果,从而提升整个图像处理系统的性能。

总结起来,使用双边滤波器时,我们需要合理地调整参数,注意边缘保护和计算效率,并结合具体应用场景进行处理。

边界保持平滑滤波方法研究-灰度方差-k近邻平滑

边界保持平滑滤波方法研究-灰度方差-k近邻平滑

. ...大学毕业设计(论文)图像降噪中的边界保持平滑滤波方法研究:学号:指导教师:摘要当今社会是信息数字化时代,无论是学习,生活都与信息数字紧密相关联,其中数字图像处理在其中占有着举足轻重的地位。

21世纪,数字图像处理技术高速发展,并广泛应用于识别领域,医学领域,体育领域等。

平滑滤波是图像处理学的基础.最基础的滤波方式是均值滤波和中值滤波,这两种滤波方式对噪声都有抑制作用而且算法简单,但是导致图像变模糊尤其是边缘变模糊是无可避免的。

虽然将滤波器加权后,效果有所改善,但理论是近似的,所以效果仍不明显。

为了改善边缘的模糊,我们发现只要处理好灰度变化显著的边缘,图像就会达到一个很好的效果,要最大程度保持图片的清晰,希望在进行平滑处理的同时,检测出景物的边界,然后对噪声进行处理。

本文用matlab编辑算法实现中值滤波,均值滤波,最小方差滤波,k近邻滤波对噪声的处理,并进行性能的分析和比较。

关键词:matlab;中值滤波;均值滤波;最小方差滤波;k近邻滤波AbstactModern society is digital , whether learning or life is closely associated with digital information, including digital image processing in which occupies a pivotal position .21 century, the rapid development of digital image processing technology widely used in the field of identification, medicalfication, the field of sports.The smoothing filter is the basis of image processing. The most basic filter is the mean filter and median filter, both filtering noise inhibited and the algorithm is simple, but lead to the edge of the image blurred without avoidable. Although the effect is improving ,the theory is approximate, so the effect is still not clear.In order to improve the edge blur, we found that handling the gray-scale variation significant edge, the image will reach a good effect, To the maximum extent to maintain the clarity of the picture, while performing smoothing processing, a scene boundary is detected, then, the noise is processing.In this paper, using matlab algorithm for editing median filtering, mean filtering, minimum variance filtering, k-nearest neighbor filtering noise processing and analysis and comparison of performance.Keywords: matlab; median filter; mean filter; minimum variance filtering; k nearest neighbor filter目录摘要 (I)Abstact (II)第1章:绪论 (1)1.1 课题背景 (1)1.2研究目标 (1)1.3研究容 (1)1.4论文的组织安排 (2)第2章平滑滤波的相关知识 (3)2.1噪声的相关知识 (3)2.1.1 噪声的定义 (3)2.1.2在matlab中添加噪声 (4)2.2彩色图像的分解 (5)2.3平滑的概念 (6)2.3.1空间域方法 (7)2.3.2频率域方法 (7)2.3.3平滑算法 (7)2.4峰值信噪比的概念 (8)第3章均值滤波 (10)3.1均值滤波的概念及方法 (10)3.2均值滤波的效果比较 (11)3.3均值滤波的评价 (13)第4章中值滤波 (14)4.1中值滤波的概念和方法 (14)4.2均值滤波的效果比较 (14)对加椒盐噪声的图像进行中值滤波得到滤波前后的图像比较,如图10,图11所示: (14)4.3中值滤波的评价 (16)第5章灰度最小方差滤波器 (17)5.1边缘保持类平滑滤波的效果 (17)5.2灰度最小方差滤波器 (17)5.2.1灰度最小方差滤波器的概念和方法 (17)5.2.3灰度最小方差滤波器效果比较 (19)5.2.4灰度最小方差滤波器的评价 (20)第6章K近邻平滑滤波器 (21)6.1 k近邻平滑滤波器的概念和方法 (21)6.2k近邻平滑滤波器的效果比较 (21)6.3k近邻平滑滤波器的评价 (24)结论 (25)致 (28)主要参考文献 (29)附录主要程序源代码 (30)第1章:绪论1.1 课题背景平滑滤波是低频增强的空间域滤波技术。

基于边缘保持的医学超声图像滤波方法

基于边缘保持的医学超声图像滤波方法

【154】 第40卷 第6期 2018-06收稿日期:2018-01-14基金项目:福建省教育厅中青年教师教育科研项目A类(JA14411);福建卫生职业技术学院校级课题科研项目 (2015-2-2);福建卫生职业技术学院校级课题科研项目(2017-2-12)作者简介:陈文山(1982 -),男,福建福州人,讲师,硕士,研究方向为医疗设备和医学影像处理。

基于边缘保持的医学超声图像滤波方法Medical ultrasonic image filter based on edge preserving陈文山CHEN Wen-shan(福建卫生职业技术学院,福州 350101)摘 要:医学超声图像滤波对临床诊断具有重要意义。

以扩散方程为基础,通过分析图像梯度分布特征,提出依据梯度阈值对医学超声图像分别进行各向同性扩散、各向异性扩散、过滤中值的分段综合滤波方法,去除超声图像斑点噪声。

实验结果表明,该方法在去除噪声的同时,能较好地保持图像边缘,是一种高速有效的医学超声图像滤波方法,对后期的医学图像三维分割、三维重建具有较好的应用前景。

关键词:医学超声设备;图像滤波;边缘保持中图分类号:TP2 文献标识码:A 文章编号:1009-0134(2018)06-0154-030 引言因为超声成像具有安全性、实时性和廉价性的特点,在临床诊断中广泛应用。

在超声诊断中希望通过三维分割[1]、三维重建[2],从而更全面获取目标腔体整体信息。

由于超声图像存在独有的斑点噪声,为提高三维分割效率,希望在尽可能保护边缘的前提下对超声图像进行滤波。

目前经典的图像增强滤波方法基本上可分为两大类:空域处理法和频域处理法。

然而,线性滤波能够有效去除噪声,但同时会使图像的边界模糊;中值滤波能有效去除脉冲噪声,但因为窗口内的排序处理破坏了空间相邻信息和结构,所以在去除噪声的同时使图像细节丢失、棱角模糊。

基于各项异性扩散方程的滤波方法可以去除噪声、边界保留,但由于各向异性扩散实质上为迭代过程,要通过多次迭代,计算量大,运算速度慢。

图像恢复与超分辨率重建方法研究

图像恢复与超分辨率重建方法研究

图像恢复与超分辨率重建方法研究摘要:随着数字图像技术的不断发展,图像恢复与超分辨率重建成为了计算机视觉领域的热门研究方向。

本文将对图像恢复与超分辨率重建的方法进行探讨,并比较不同方法的优缺点,为进一步研究提供参考。

1. 引言图像恢复与超分辨率重建是指通过计算机算法对损坏、模糊或低分辨率的图像进行重建和恢复,以获得更清晰、更高分辨率的图像。

这项技术在许多领域中都有广泛的应用,包括医学图像处理、视频增强、监控和安全领域等。

本文将主要关注图像恢复与超分辨率重建的方法研究。

2. 图像恢复方法2.1 基于插值的方法基于插值的方法通过插值算法对低分辨率图像进行像素值的估计,然后恢复图像的细节信息。

最常用的插值算法有双线性插值、双三次插值等。

此方法的优点是简单易用,但在恢复图像细节方面效果有限。

2.2 基于边缘保持的方法基于边缘保持的方法通过保持图像边缘信息的清晰度来恢复损坏或模糊的图像。

边缘保持滤波器是其中的一种常用方法,它通过对图像进行滤波以增加边缘的对比度。

这种方法能够有效地恢复图像的边缘信息,但对于细节恢复效果较差。

2.3 基于统计建模的方法基于统计建模的方法通过对图像统计特征的分析来恢复图像的细节信息。

其中,基于小波变换的图像恢复是一种常见的方法。

小波变换能够将图像分解成不同尺度的小波系数,通过对小波系数的阈值处理和重构来实现图像的恢复。

这种方法能够在恢复细节的同时保持图像的整体结构。

3. 超分辨率重建方法3.1 基于插值的方法基于插值的超分辨率重建方法通过对低分辨率图像进行插值来增加图像的分辨率。

最常见的方法是双线性插值和双三次插值。

这种方法的优点是简单易用,但由于插值算法本身的局限性,恢复图像的质量较低。

3.2 基于例子的方法基于例子的超分辨率重建方法通过利用高分辨率图像库中的样本学习低分辨率图像与高分辨率图像之间的映射关系,并利用该关系对低分辨率图像进行重建。

这种方法能够较好地恢复图像的细节,但对于数据集的要求较高。

cv2 bilateralfilter 使用方法

cv2 bilateralfilter 使用方法

CV2 Bilateral Filter 使用方法CV2 是 Python 中常用的计算机视觉库,它提供了许多图像处理的功能。

其中,Bilateral Filter 是一种常用的图像滤波器,它可以在保持边缘清晰的同时减少噪声。

本文将介绍 CV2 中 Bilateral Filter 的使用方法,希望能够帮助读者更好地理解和使用这个功能。

1. Bilateral Filter 简介Bilateral Filter 是一种非线性滤波器,它利用空间域和灰度信息对图像进行平滑处理。

与高斯滤波器不同,Bilateral Filter 考虑到了像素之间的空间距离和灰度值的相似度,从而更好地保留了边缘信息。

2. CV2 中的 Bilateral Filter 函数在 CV2 中,Bilateral Filter 的函数为 cv2.bilateralFilter()。

它包含了以下参数:- src:输入的图像- d:表示在空间领域内的直径- sigmaColor:颜色空间的标准差- sigmaSpace:坐标空间的标准差3. Bilateral Filter 的使用方法下面我们将以一个具体的例子来演示 Bilateral Filter 的使用方法。

我们需要导入 CV2 并读取一张图像:import cv2import numpy as npimg = cv2.imread('input.jpg')4. 调用 Bilateral Filter 函数接下来,我们可以调用 cv2.bilateralFilter() 函数对图像进行处理。

在本例中,我们将 d、sigmaColor 和 sigmaSpace 参数都设为 15:bilateral = cv2.bilateralFilter(img, 15, 80, 80)5. 显示结果我们可以将处理后的图像显示出来,以便观察效果:cv2.imshow('Bilateral Filter', np.hstack((img, bilateral)))cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()通过以上步骤,我们就可以使用 CV2 中的 Bilateral Filter 对图像进行处理了。

图像处理中的边缘保留滤波算法使用教程

图像处理中的边缘保留滤波算法使用教程

图像处理中的边缘保留滤波算法使用教程在图像处理领域中,边缘保留滤波算法是一种常用的技术,用于在平滑图像的同时保留图像中的边缘信息。

该算法可以广泛应用于图像去噪、边缘检测、图像增强等多个领域。

本文将介绍四个常见的边缘保留滤波算法,并详细讲解它们的原理和使用方法。

1. 高斯滤波高斯滤波是一种线性平滑滤波算法,用于去除图像中的噪声,并平滑图像。

它的原理是利用高斯函数对图像进行卷积操作,通过调整高斯核的大小来控制滤波的强度。

这种算法可以有效地保持图像中的边缘信息,同时去除噪声。

使用高斯滤波算法可以通过以下步骤实现:1) 将图像转换为灰度图像,如果图像已经是灰度图像则跳过该步骤。

2) 选择适当的高斯核大小和标准差。

3) 对图像进行高斯滤波操作。

4) 输出滤波后的图像。

2. 双边滤波双边滤波是一种非线性平滑滤波算法,与高斯滤波相比,它考虑了像素间的空间距离和像素强度之间的相似性。

这意味着它能够更好地保留图像中的边缘信息,同时减少平滑的效果。

使用双边滤波算法可以通过以下步骤实现:1) 将图像转换为灰度图像,如果图像已经是灰度图像则跳过该步骤。

2) 选择适当的滤波器参数,包括空间领域核大小、颜色领域核大小和颜色相似性高斯函数的标准差。

3) 对图像进行双边滤波操作。

4) 输出滤波后的图像。

3. 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波算法,适用于去除椒盐噪声等混合噪声。

它的原理是将像素点周围的邻域像素进行排序,然后选择中间值作为当前像素的值。

这种方法能够有效地平滑图像,同时保留图像中的边缘信息。

使用中值滤波算法可以通过以下步骤实现:1) 将图像转换为灰度图像,如果图像已经是灰度图像则跳过该步骤。

2) 选择适当的滤波器窗口大小。

3) 对图像进行中值滤波操作。

4) 输出滤波后的图像。

4. Laplacian滤波Laplacian滤波是一种常用的边缘检测算法,它基于图像的二阶导数运算。

通过对图像进行Laplacian滤波操作,可以提取出图像中的边缘信息。

4种保边滤波器在图像去雾算法应用中的性能比较研究

4种保边滤波器在图像去雾算法应用中的性能比较研究
结 果 中 由场 景 深 度 突 变 而在 边 缘 处 产 生 的 H a l o 效
应.
性能进行 比较, 并得出结论 .
1 4种 滤 波 器 的基 本 原 理
1 . 1 双边 滤波 器
1 . 2 非 局部均 值滤 波器 2 0 0 5 年, B u a d e s 等[ 6 提 出 了非 局 部 均值 ( N o n . 1 o — c l a m e a n s , N L M) 滤波方法 , 该 方 法 取 得 了 良好 的 滤 波效果 , 并被广泛应用于图像处理领域 . N L M 滤 波
在雾霾 天气 下 , 能见 度很 低 , 不仅会 造成 户外 各 类监控 系统不 能 正 常 工 作 , 还 会 直 接影 响海 、 陆、 空 的乘积 ,
):。 x p ( 一

( 3 )
( , , , z ): e x p ( 一 三 二

运输的安全 . 目 前, 在众多基于物理模型的图像去雾 算法中, 应用 了多种滤波器进行处理 , 使得单幅图像 去雾技术取得 了突破性进展l 】 I 5 ] . 虽然滤波器应用 于图像去雾算法中可改善 图像处理的质量 , 但哪种 滤 波器具 有更 好 的 边缘 保 持 特 性 , 具 有 更好 的 去雾 效果 目前未 见详 细 的报道 . 针 对该 问题 , 本研究 将 针
其中, e 是 归一 化参 数 , / 1 和 分别 是指 导 图像 I 在
窗口 里的均值和方差 . G u i d e d . i m a g e 滤波器也像
双边 滤波 器一 样 , 对 于在 同一侧 的边缘 ( 大 于或 小于
的像素范围 内( 可为整幅图像 中) 尽可能多地搜寻与 被滤波像素相似或 匹配 的其他像 素 , 搜寻到 的像素 参与到滤波过程中, 从而获得更好地滤波效果 . 由于 N L M滤波器可 以更好地保持边缘细节 , 同时利用图 像 自身 的 自相 似性 能 较 好 地恢 复 图像 , 突 出景 物 特

边缘保持滤波方法探索

边缘保持滤波方法探索

边缘保持滤波方
法探索
边缘保持滤波方法探索
边缘保持滤波是一种常用的图像处理方法,可以帮助我们去除图像中的噪声,同时保持图像的边缘信息。

下面,我将根据边缘保持滤波方法的步骤,为您详细介绍这个过程。

第一步:加载图像
首先,我们需要加载需要进行边缘保持滤波处理的图像。

可以使用Python的图像处理库(如OpenCV)来完成这个步骤。

第二步:选择滤波器
在边缘保持滤波中,我们需要选择一个合适的滤波器。

常见的边缘保持滤波器包括高斯滤波器、双边滤波器等。

不同的滤波器有不同的特点和适用场景,可以根据需求选择合适的滤波器。

第三步:滤波处理
一旦选择了滤波器,我们就可以开始进行滤波处理了。

在边缘保持滤波中,我们需要将滤波器应用到图像上。

第四步:边缘检测
滤波处理完成后,我们需要进行边缘检测。

常见的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子等。

边缘检测可以帮助我们找到图像中的边缘信息,为下一步的处理提供依据。

第五步:边缘增强
在边缘保持滤波中,我们希望能够保持图像的边缘信息。

因此,在滤波处理后,我们可以对边缘进行增强处理,以使其更加清晰和鲜明。

第六步:图像重建
最后,我们可以将经过边缘保持滤波处理后的图像进行重建。

重建后的图像将会保留原始图像中的边缘信息,并且去除了噪声。

边缘保持滤波方法可以在图像处理中起到很好的作用,既能去除噪声,又能保持图像的边缘信息。

通过以上的步骤,我们可以很好地完成边缘保持滤波处理,并得到我们想要的结果。

几种常见图像平滑技术的研究

几种常见图像平滑技术的研究
(4)安全,由于后台完全基于 Java 技 术,故安全性由 Java 的安全机制予以保 障。
(5)由于与 ASP 很近似,故不需要太 多的编程知识就可以动手编写 JSP。
(6)内置支持 XML,使用 XML 从而 使页面具有更强的表现力和减少编程工 作量。
JSP 开发环境安装 在这里推荐使用 UltraEdit 文本编 辑工具。它是功能极其强大的文本编辑 器,现在版本已经能够支持 JSP 语法了, 也就是说,在它的编辑环境下具有支持 JSP 语法以不同颜色显示的功能。 JSP 运行环境的配置 如果我们想用 JSP 来开发网站,那 么需要安装一些应用程序服务器软件, 专门提供对 JSP rvlet 的支持。这样就可 以使用主服务器响应普通网页的请求, 应用程序服务器软件响应动态网页的请 求。 考虑到大多数读者所使用的操作系 统是 Windows 98/Windows 2000,因此 我们主要介绍 Windows 下的 JSP 运行环 境的安装和配置。
从上述内容我们可以看出中值滤波可以消除脉冲干扰即深度图扫描噪声非常有效并且可以克服线性滤波器带来的细节模糊而高斯噪声是传感器噪声的很好的模型二者的成功结合解决了一个典型问题本文提出的去除深度图像毛刺的方法对消除对交流伺服电机的伺服控制器产生的彩色干扰具有通用性可以最大限度的滤除噪声
IN T ELLIGEN C E 科技天地
其中│u│是图像梯度模;扩散系数 c(.)是关于│u│的非 负函数,用于控制扩散速度。理想的扩散系数应当使各向异性
扩散在灰度变化平缓的区域快速进行,而在灰度变化急剧的位 置(即图像特征处)低速扩散乃至不扩散。Perona 等人提出了两 个这样的扩散系数:
通过分析函数波形可以得知: ①0<c (s)≤1, 且 c (0)=1;② lims→∞c(s)=0,但 c(s)≠0。要求解方程(1),必须先用差分格式对 其离散化,再迭代求解。Perona&Malik 方程的离散形式为:

SAR图像的自适应边缘保持去噪滤波

SAR图像的自适应边缘保持去噪滤波

XU u -n , WE a .a g , DON ig ,‘ E C nj i N Xioy n , 一 G Qn 。
1 Ke aoaoy o gtl Ch hn s a e fS in e, i n 04 hn . yL brtr fDii a Ea ,C i eeAcd myo ce cs Be ig1 0 9 ,C ia j 0 2 e tr o C srain a dDiia E r ,C ieeAcd my o ce cs e g1 0 9,C i a .C n e r f Ea h Obev t n gtl a t hn s a e fS in e,B n 0 4 hn o h 0
Ke ywor :a a tv le , s c l gag rt , d ep ee v n , AR a e ds d p ief tr depe ki lo ihm e g — r s r i g S i n i g m
o r to s we p o s n a a tv e p c l g f t rt a a r s r e e g s b s d o o s d n i c to nd pe a i n , r po e a d p i e d s e k i l e h t c n p e e v d e a e n n ie i e t f a i n a n i i
A bs r c :T e lwih t ec n it b t e pek e rm o a n d e p ee v to n t e S t a t o d a t h o f c ewe n s c l e v la d e g r sr a in i h AR e p c l g l d s eki n
a c r ig t h os h r c e itc ,a h d epo iin a ie to n h mo e e usa d e g e in . c o dn o t en ie c a a t rsis nd t ee g sto nd d r cin i o g n o n d e r go s

双边滤波器的具体应用场景

双边滤波器的具体应用场景

双边滤波器的具体应用场景1.引言1.1 概述双边滤波器是一种在图像处理领域广泛应用的滤波算法。

它与其他传统滤波器相比,具有更好的边缘保留能力和细节保持能力,能够有效地去除噪声的同时保持图像的清晰度和细节。

因此,双边滤波器在许多图像处理任务中被广泛使用。

双边滤波器的原理基于两个关键概念:空间域和灰度域。

在空间域上,通过定义一个局部邻域来计算像素之间的距离,从而考虑到像素之间的空间关系。

而在灰度域上,通过计算像素之间的灰度差异,以此来衡量像素之间的相似度。

这种双重域的考虑使得双边滤波器能够同时考虑空间位置和像素相似度,从而达到更好的滤波效果。

由于双边滤波器在滤波过程中能够同时兼顾空间和灰度信息,因此在许多图像处理任务中得到了广泛应用。

其中一种常见的应用场景是图像去噪。

由于双边滤波器能够根据像素之间的相似度来去除噪声,而不会过度平滑图像,因此在去噪过程中能够得到更好的效果。

另外,双边滤波器还可用于图像增强任务中。

通过调整双边滤波器的参数,可以实现对图像的对比度增强和细节增强。

在这个过程中,双边滤波器能够保持图像的边缘信息,同时增强图像的细节,从而使得图像更加清晰和鲜明。

除此之外,双边滤波器还能够应用于图像分割、图像合成等领域。

在图像分割中,双边滤波器能够帮助提取出图像中的目标物体,并去除掉不相关的背景信息。

在图像合成中,双边滤波器能够辅助生成逼真的合成图像,保持合成图像与原图的一致性。

综上所述,双边滤波器作为一种广泛应用于图像处理的滤波算法,具有较好的边缘保留能力和细节保持能力,在图像去噪、图像增强、图像分割和图像合成等任务中都有着重要的应用价值。

通过合理地应用双边滤波器,可以使得图像处理任务更加准确、高效,从而提高整个图像处理系统的性能。

1.2文章结构1.2 文章结构:本文将围绕双边滤波器的具体应用场景展开探讨,并对其原理进行简要介绍。

主要分为以下几个部分:第一部分是引言。

在引言中,我们将先对双边滤波器进行简要概述,介绍其在图像处理领域中的重要性和作用。

bilateralfilter 使用注意事项

bilateralfilter 使用注意事项

bilateralfilter 使用注意事项bilateralfilter是一种常见的计算机图像处理工具,用于对图像进行双边滤波。

它是一种非线性滤波器,能够有效地平滑图像,同时保持边缘的清晰度。

然而,在使用bilateralfilter时,有一些注意事项需要注意。

在下面的回答中,我将详细介绍bilateralfilter的使用注意事项。

首先,bilateralfilter通常用于处理灰度或彩色图像。

在使用之前,务必确保图像的颜色模式正确,以避免出现不必要的错误。

如果需要处理彩色图像,应使用OpenCV中的cv2.cvtColor()方法将图像转换为正确的颜色模式。

其次,bilateralfilter的性能受到滤波参数的影响。

滤波参数包括空间域标准差sigma_s和灰度域标准差sigma_r。

sigma_s控制了滤波器在空间上的影响范围,而sigma_r控制了滤波器对灰度值差异的敏感程度。

选择合适的参数值非常重要,过大或过小的参数值都可能导致滤波效果不佳。

通常,较大的sigma_s会导致更强的平滑效果,较大的sigma_r会保留更多的细节信息。

可以通过反复尝试不同的参数值,或者使用自适应的方法来选择合适的参数。

此外,bilateralfilter是一种计算密集型的算法,特别是在处理大尺寸图像时。

为了提高性能,可以考虑对图像进行降采样,然后在降采样图像上应用滤波器,在还原图像时进行插值。

这样可以在图片处理中减少计算量。

另外,bilateralfilter对噪声敏感。

如果图像中存在较多的噪声,滤波效果可能会受到干扰。

在这种情况下,可以考虑在应用双边滤波之前,先对图像进行噪声去除操作,如使用高斯滤波器或中值滤波器。

这样可以有效地减少噪声对滤波结果的影响,使双边滤波效果更好。

最后,bilateralfilter有不错的平滑效果,但同时也可能导致一些失真问题,特别是在处理边缘处。

这是由于双边滤波器的非线性特性所引起的。

融合视觉感知特性的HDR视频编码率失真优化算法

融合视觉感知特性的HDR视频编码率失真优化算法

融合视觉感知特性的HDR视频编码率失真优化算法杨桐;郁梅;姜浩;蒋刚毅【摘要】针对高动态范围(HDR)视频较之于传统低动态范围(LDR)视频所需存储资源和传输带宽急剧增加的问题,本文提出了一种基于视觉感知特性的HDR视频编码的动态率失真优化算法,以提高高效视频编码(HEVC) Main 10编码HDR视频的性能.本文通过引入视觉选择性关注信息,对不同区域采取非均等的失真权重分配策略,优化常规的失真计算方法;同时,为了进一步去除视频中的感知冗余,融合视频内容的纹理特性自适应调节拉格朗日乘子,并应用于编码量化器动态调节量化参数,实现编码比特和失真感知权衡.实验结果表明:与HEVC Main 10相比,在相同HDR-VDP 和PSNR DE质量指标下,所提算法平均节省7.46%和6.53%码率,最大分别节省18.52%和11.49%,所提算法在保持视觉质量的前提下能够有效降低码率.%In view of the drastic increase of storage resources and transmission bandwidth requirement for high dynamicrange (HDR) video compared to the traditional low dynamic range (LDR) video, we propose a dynamic rate distortion optimization algorithm based on visual perception for HDR Video encoding to improve the performance of high efficiency video coding (HEVC) Main 10 for coding HDR video. With the information of visual selective attention,we design a non-uniform distortion weight distribution strategy to different regions of interest and improve the conventional method of distortion calculation. At the same time, in order to further eliminate the perceptive redundancy in HDR video coding, the texture characteristics of video content are used to adjust Lagrange multipliers adaptively, which is applied to the encoder to dynamicallyadjust the quantization parameters to realize reasonably the trade-off between coded bits and distortion perception. The experimental results show that the proposed algorithm can save an average of 7.46% and 6.53%bitrate with the same HDR-visible difference predictor-2.2(HDR-VDP-2.2 ) and PSNR_DE compared with HEVC Main 10, saving the maximum of18.52 % and 11.49% respectively. The proposed algorithmcan effectively reduce the consumption of the overall bitrates and still maintain the visual quality of the reconstructedHDR video.【期刊名称】《光电工程》【年(卷),期】2018(045)001【总页数】11页(P80-90)【关键词】高动态范围视频编码;率失真优化;人类视觉系统;视觉显著【作者】杨桐;郁梅;姜浩;蒋刚毅【作者单位】宁波大学信息科学与工程学院,浙江宁波315211;宁波大学信息科学与工程学院,浙江宁波315211;南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,江苏南京 210093;宁波大学信息科学与工程学院,浙江宁波315211;浙江工商职业技术学院智能家电宁波市重点实验室,浙江宁波 315012;宁波大学信息科学与工程学院,浙江宁波315211;南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,江苏南京 210093【正文语种】中文【中图分类】TN919.811 引言目前广泛应用的传统数字图像所能表示的动态范围是非常有限的,这使得场景中的高亮度区域由于曝光过度丢失了细节,而黑暗区域由于曝光不足,细节信息也有所缺失[1]。

双边滤波原理

双边滤波原理

双边滤波原理双边滤波是一种常用的图像处理技术,它可以在保持图像边缘信息的同时有效地去除噪声。

双边滤波器结合了空间域和灰度值域的信息,对图像进行平滑处理的同时保留了图像的边缘细节,因此在图像去噪和边缘保持方面有着良好的效果。

本文将介绍双边滤波的原理及其在图像处理中的应用。

双边滤波的原理。

双边滤波器是一种非线性滤波器,它考虑了像素之间的空间距离和灰度值之间的相似性。

在进行滤波时,双边滤波器不仅考虑了像素之间的空间关系,还考虑了它们的灰度值之间的相似性,因此可以更好地保留图像的细节信息。

双边滤波器的数学表达式如下:\[I_{\text{filtered}}(x) = \frac{1}{W_p}\sum_{x_i\in\Omega}I(x_i)f_r(||I(x_i)-I(x)||)g_s(||x_i-x||)\]其中,\(I_{\text{filtered}}(x)\)是滤波后的像素值,\(I(x_i)\)是邻域内的像素值,\(W_p\)是归一化因子,\(\Omega\)表示邻域,\(f_r\)是像素值之间的相似性函数,\(g_s\)是空间距离函数。

双边滤波器的应用。

双边滤波器在图像处理领域有着广泛的应用,主要包括图像去噪和边缘保持两个方面。

首先,双边滤波器可以有效地去除图像中的噪声。

传统的线性滤波器在去除噪声的同时往往会导致图像的细节信息丢失,而双边滤波器可以在去噪的同时保持图像的边缘信息,因此在图像去噪方面有着明显的优势。

其次,双边滤波器可以有效地保持图像的边缘信息。

在图像处理中,往往需要保持图像中的边缘信息,以便进行后续的边缘检测、分割等操作。

双边滤波器可以在平滑图像的同时保持图像的边缘信息,因此在边缘保持方面有着较好的效果。

双边滤波器的局限性。

虽然双边滤波器在图像处理中有着广泛的应用,但它也存在一些局限性。

首先,双边滤波器的计算复杂度较高,特别是在处理大尺寸的图像时会消耗较多的计算资源。

其次,双边滤波器在去除噪声的同时往往会导致图像的细节信息丢失,因此在一些对图像细节要求较高的应用场景下可能不适用。

保持边缘的SAR图像滤波方法

保持边缘的SAR图像滤波方法

进行边缘保持评估遇到的第一个困难是如何探 器的边缘保持情况。在这种情况下只有利用统计方
测真实边缘。由于 SAR 图像上存在大量的斑点噪 声,难以知道其真实的边缘,因此,通常利用模拟图
像测试滤波器的边缘保持情况。然而模拟图像的噪
法评估滤波器的边缘保持能力。 定义边缘保持指数(Edge preservati on i ndeX ):
!( Ps(i ,j )- Ps(i + 1 ,j )+ Ps(i ,j )- Ps(i ,j + 1 ) ) EPI = !( PO(i ,j )- PO(i + 1 ,j )+ PO(i ,j )- PO(i ,j + 1 ) )
其中,Ps(i ,j )是平滑图像像元灰度值,P O(i ,j )是原 始图像像元灰度值。Ps(i ,j )和 P O(i ,j )都在边缘 区域内。i 是像元的行数,j 是像元的列数。可见 边缘保持指数的最大值为1 ,最小值为0 。边缘保 持指数越高,滤波器的边缘保持能力越强。这个定 义实质上是计算边缘区域内在水平向和竖直向相邻 像元灰度的差值绝对值之和的比值。由于是和数的 比值,这样就能减弱噪声的影响。只要样本数足够 多,就能够精确描述边缘梯度。上面仅计算了水平 方向和竖直方向,只是为了简化计算。
试验图像为中国 L 波段单视合成孔径雷达图 像,成像地点为北京郊区,大小为256 > 256 。图4 为原 始 图 像, 可 见 图 像 上 存 在 大 量 斑 点 噪 声。 图 5 、图6 、图7 、图8 和图10 分别为 Kuan 滤波、增 强Lee 滤波、Ga mma MAP 滤波、增强 Frost 滤波 和基于小波软阈值方法滤波结果。图9 为本文提出 方法 处 理 的 图 像。 观 察 这 7 幅 图 可 以 发 现, 由 Kuan 滤 波、增 强 Lee 滤 波、Ga mma MAP 滤 波、 增强Frost 滤波看起来模糊不清,利用小波软阈值 滤波方法得到的结果图10 比前面几种方法得到的 结果清晰一些,而由本文提出的方法处理的图像是 最清晰的。这主要是由于边缘信息保持较好,使图 像的对比度没有降低或降低较小。

边缘保持最优化滤波方法

边缘保持最优化滤波方法

1引言在摄影时,由于分辨率不足、感光度设置偏高等原因,经常会遇到一些布满椒盐噪声或斑点噪声的照片,这些细小的噪声严重影响了照片效果。

在这种情况下,通常可以使用均值滤波等滤波方法对照片进行平滑处理。

平滑后,一般可以达到去除噪声的效果。

但是一些边缘也随之变得模糊,导致照片丢失很多细节。

有没有一种方法可以达到既去除噪声的目的,又不破坏边缘和细节呢?答案是肯定的。

边缘保持最优化(EPOS )滤波算法就是这样一种在去除噪声的同时可以最佳保持边缘和细节的滤波方法,下面将对这种方法的原理和实现加以详细介绍。

2EPOS 滤波原理2.1算法综述EPOS 滤波是一种可以智能调整滤波窗口大小和形状的平滑算法。

它通过首先使用噪声方差的大小对均匀区域和含有边缘或孤立点的区域加以判断区分,然后仅对每个像素邻域中的均匀部分进行均值处理,来达到在滤波的同时保证边缘不变模糊的目的。

在确定滤波窗口的大小和形状时,该算法将窗口的邻域分为8个不相重合的部分(如图1),通过逐步剔除与中心像素不相同的邻域,应用最后剩余区域中的像素灰度统计量估算中心像元最终的灰度值。

2.2算法流程与分析EPOS 执行滤波的流程如图2。

通过分析其计算过程可知,EPOS 滤波的执行流程可以分为如下几个部分:判断是否符合均值滤波条件,窗口区域分块并计算各块方差,选出方差最大的一个并进行分块剔除,重新计算剩下分块方差。

若仍不符合条件,进行窗口缩小,并重复上述过程,直至符合条件或窗口缩小为3×3的为止。

由于每个窗口都是三角形,需要分别计算,给程序编码带来一些麻烦。

综合分析,可以设置3个循环,分别为窗口移动循环、窗口缩小循环和区域删减循环,进行EPOS 滤波计算。

边缘保持最优化滤波方法吴文瑾黄敬贺摘要:在图像处理中,去除噪声的同时常常会给边缘与细节带来不可恢复的损失。

为了解决这一问题,讲解一种可以在去噪的同时,保留边缘细节的边缘保持最优化滤波方法。

首先对该算法原理与实现方式进行了阐述,之后通过实验对该滤波方法的效果加以分析,最后对该算法的优缺点进行了总结。

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用公式表示为:
,或
三、实验代码
BOOL CBmpProcessView::EdgeFilter(LPSTR lpDIBBits, LONG lWidth, LONG lHeight)
{
//指向源图像的指针
LPSTRlpSrc;
//指向缓存图像的指针
LPSTRlpDst;
//指向缓存DIB图像的指针
LPSTRlpNewDIBBits;
*lpDst = (unsigned char)result;
}
}
//复制腐蚀后的图像
memcpy(lpDIBBits, lpNewDIBBits, lWidth * lHeight);
//释放内存
LocalUnlock(hNewDIBBits);
LocalFree(hNewDIBBits);
//返回
实验三 边缘保持滤波器
一、实验内容
本次实验需要根据课堂讲授知识,按照已知算法,在VC++6.0平台上编译图像边缘保持滤波处理的程序。边缘保持滤波是基于均值滤波和中值滤波的一种滤波器。该滤波器在滤除噪声脉冲的同时,又不至于使图像边缘过于模糊。
二、实验原理
边缘保持算法的基本过程如下:
对灰度图像的每一个像素点 取适当大小的一个邻域,分别计算 的左上角子邻域、左下角子邻域、右上角子邻域和右下角子邻域的灰度分布均匀度V,然后取最小均匀度对应区域的均值作为该像素点的新的灰度值。
HLOCALhNewDIBBits;
//循环变量
long i;
long j;
//像素值
double result;
unsigned char pixel[9];
//暂时分配内存,以保存新图像
hNewDIBBits = LocalAlloc(LHND, lWidth * lHeight);
if (hNewDIBBits == NULL)
-(pixel[0]+pixel[1]+pixel[2]+pixel[3]+pixel[4]+pixel[5]+pixel[6]+pixel[7]+pixel[8])*(pixel[0]+pixel[1]+pixel[2]+pixel[3]+pixel[4]+pixel[5]+pixel[6]+pixel[7]+pixel[8])/9;
result = (pixel[0] * pixel[0] + pixel[1] * pixel[1] + pixel[2] * pixel[2] + pixel[3] * pixel[3]+pixel[4] * pixel[4]+ pixel[5] * pixel[5] + pixel[6] * pixel[6] + pixel[7] * pixel[7]+pixel[8] * pixel[8])
return T
边缘保持滤波处理效果(3×3邻域)
五、总结与分析
上次实验报告由于个人疏忽,未能将边缘保持滤波的相关文档提取,这次补上,望教员见谅、指正。
边缘保持滤波的处理效果不仅不像前几次做过的滤波效果,反而类似边缘检测的效果图。开始我以为是我的代码有问题,经过检查,我认为问题并不在程序上,这种效果就是边缘保持滤波的特点。
//指向目标图像第j行,第i个象素的指针
lpDst = (char *)lpNewDIBBits + lWidth * j + i;
//取得当前指针处3*3区域的像素值,注意要转换为unsigned char型
pixel[0] = (unsigned char)*(lpSrc - lWidth-1);
pixel[5] = (unsigned char)*(lpSrc - lWidth);
pixel[6] = (unsigned char)*(lpSrc + lWidth-1);
pixel[7] = (unsigned char)*(lpSrc - 1);
pixel[8] = (unsigned char)*lpSrc;
pixel[1] = (unsigned char)*(lpSrc - lWidth);
pixel[2] = (unsigned char)*(lpSrc - lWidth+1);
pixel[3] = (unsigned char)*(lpSrc + 1);
pixel[4] = (unsigned char)*(lpSrc + lWidth+1);
//使用水平方向的结构元素进行腐蚀
for(j = lHeight-2; j > 0; j--)
{
for(i = 1;i <lWidth-1; i++)
{
//由于使用3×3的模板,为防止越界,所以不处理最下边和最右边的两列像素
//指向源图像第j行,第i个象素的指针
lpSrc = (char *)lpDIBBits + lWidth * j + i;
{
//分配内存失败
return FALSE;
}
//锁定内存
lpNewDIBBits = (char * )LocalLock(hNewDIBBits);
//初始化新分配的内存,设定初始值为255
lpDst = (char *)lpNewDIBBits;
memset(lpDst, (BYTE)255, lWidth * lHeight);
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