# -*- coding: utf-8 -*- #code:myhaspl@myhaspl.com#归一化块滤波import cv2import numpy as npfn="test3.jpg"myimg=cv2.imread(fn)img=cv2.cvtColor(myimg,cv2.COL.....
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2014-08-05 10:45:19
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1.图像去噪的前言 上一篇博文中，我对噪声的类型进行了介绍，也使用的Matlab对各种噪声进行了实现。旧话重提，一幅图像，甚至是一个信号的老化，能够使用下面模型来表示。能够使用下面算式来表示这里，因为退化函数的作用，使得原图像产生退化(比方，运动模糊)，然后在加上一个加性噪声项。 本博文，主要...
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2014-07-25 16:36:41
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双边滤波器的好处是可以做边缘保存（edge preserving），一般过去用的维纳滤波或者高斯滤波去降噪，都会较明显地模糊边缘，对于高频细节的保护效果并不明显。双边滤波器顾名思义比高斯滤波多了一个高斯方差sigma－d，它是基于空间分布的高斯滤波函数，所以在边缘附近，离的较远的像素不会太多影响到边缘上的像素值，这样就保证了边缘附近像素值的保存。 高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像...
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2014-07-21 23:28:11
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Blurs an image using the median filter.C++: void medianBlur(InputArray src, OutputArray dst, int ksize)Python: cv2.medianBlur(src, ksize[, dst]) → dstParameters:src – input 1-, 3-, or 4-channel image;...
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2014-07-21 13:37:14
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# -*- coding: utf-8 -*-
#code:myhaspl@myhaspl.com
#邻域平均法滤波,半径为2
import cv2
import numpy as np
fn="test3.jpg"
myimg=cv2.imread(fn)
img=cv2.cvtColor(myimg,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#加上椒盐噪声
param=20
#灰阶范围...
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2014-07-19 23:18:52
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# -*- coding: utf-8 -*-
#code:myhaspl@myhaspl.com
#归一化块滤波
import cv2
import numpy as np
fn="test3.jpg"
myimg=cv2.imread(fn)
img=cv2.cvtColor(myimg,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#加上高斯噪声，可以参考以前博文中的内容
......
....
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2014-07-19 12:01:38
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1.非线性处理与线性处理的区别。
上一篇博文的内容，是关于均值滤波器的。比如说像算术均值滤波器，几何均值滤波器。这以类型的滤波器的常常被用于剔除某些不需要的频率成分，或者选择需要的频率成分，从而达到去噪的目的。这样的滤波器，被称为线性滤波器。
然而，还有一些特殊滤波器，他们被称为非线性滤波器。其代表为中央值滤波器。所谓中央值滤波器，就是将一定范围内的数据(对于图像而言，是像素的...
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2014-07-18 14:06:33
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1.研究噪声特性的必要性
本文的内容主要介绍了常见噪声的分类与其特性。将噪声建模，然后用模型去实现各式各样的噪声。
实际生活中的各种照片的老化，都可以归结为以下老化模型。
这个模型很简单，也可以直接用以下公式来表达。
在频域内，用以下公式区表示。
根据以上式子，可以看出，老旧照片的复原，主要分为两个任务，一个是去...
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2014-07-12 21:19:02
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1.图像去噪的前言
上一篇博文中，我对噪声的类型进行了介绍，也使用的Matlab对各种噪声进行了实现。旧话重提，一幅图像，甚至是一个信号的老化，可以使用以下模型来表示表示。
可以使用以下算式来表示
这里，由于退化函数的作用，使得原图像产生退化(比如，运动模糊)，然后在加上一个加性噪声项。
本博文，主要对去除加性噪声的滤波器的性能进行了比较。对于退化函数的...
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2014-07-12 17:37:54
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/********************************* 本文来自博客 “李博Garvin“* 转载请标明出处:http://blog.csdn.net/buptgshengod******************************************/...
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2014-07-09 09:21:40
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