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中值滤波和高斯滤波对比
中值滤波和高斯滤波对比
matlab
中值滤波
高斯滤波
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中值滤波与高斯滤波的实验性对比 代码 可供参考
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图像处理中的中值滤波、均值滤波以及高斯滤波的实现与对比(基于MATLAB)
1. 主要工作: 基于MATLAB图像处理的中值滤波、均值滤波以及高斯滤波的实现与对比: a) 中值滤波法是一种非线性平滑技术,它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值. b) 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(以目标像素为中心的周围8个像素,构成一个滤波模板,即去掉目标像素本身),再用模板中的全体像素的平均
中值滤波、均值滤波和高斯滤波代码 C语言
借鉴他人的资源进行集合和整理了一下,高斯滤波分为一维高斯滤波和二维高斯滤波,并且和OPENCV的高斯滤波的时间进行对比了一下,比OPENCV的要慢很多
中值滤波 均值滤波 高斯滤波用于图像去噪
中值滤波 均值滤波 高斯滤波用于图像去噪 效果良好 对于噪声的去除有很大的帮助
各种滤波算法的比较
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中值滤波_高斯噪声_中值滤波_matlab图像处理_
5星 · 资源好评率100%
给图像添加椒盐噪声和高斯噪声,然后对图像进行中值滤波。MATLAB代码可直接运行实现。
用中值滤波和均值滤波去除高斯白噪声
5星 · 资源好评率100%
关于数字图像处理,均值滤波可以去除高斯噪声,但是均值滤波会使图像变得模糊,中值滤波能有效滤除椒盐噪声。
matlab 中值滤波 均值滤波
4星 · 用户满意度95%
matlab 使用中值滤波和均值滤波对使用高斯噪声和椒盐噪声加噪的图像滤波
中值滤波与均值滤波的去噪性能比较
4星 · 用户满意度95%
讨论了中值滤波和均值滤波的去噪性能,在更一般的噪声模型下,当噪声污染的概率较小时,中值滤波抑制噪声的能力优于均值滤波;而当噪声污染的概率较大时,均值滤波抑制噪声的能力优于中值滤波。
利用python进行高斯滤和中值滤波(基本的图像数据滤波)
python调用高斯滤波函数或者中值对大数据集进行滤波。
十种滤波方法的优缺点
在工业现场对数据采集时,需要考虑数据采集的实时性和安全性,简单介绍几种数据采集滤波的方法,希望对大家有用.
VC实现图像高斯/中值/均值/双边/滤波
5星 · 资源好评率100%
该代码是对作者博文《图像滤波常见方法原理总结及VC下实现》中所描述方法的实现。代码基于MFC对话框编程,首先进行彩色图像的灰度化,在此基础上,实现了四种常见的滤波方式,包括高斯滤波,中值滤波,均值滤波以及双边滤波。
用C语言实现高斯滤波
4星 · 用户满意度95%
高斯滤波在图像处理中具有很重要的作用,可以去除噪声等等。作为入门者来说,这是一个很基础的程序。
c语言 高斯滤波 图片处理
4星 · 用户满意度95%
c语言 高斯滤波 if(i+k y_size2-1){i+k = 2*y_size2-i-k-1;} if(j+l x_size2-1){j+l = 2*x_size2-j-l-1;} t=exp(-a*(k*k+l*l)); sum1 +=t*d[i+k][j+l]; sum2 += t;
(基于MATLAB)图像处理中的中值滤波、均值滤波以及高斯滤波的实现与对比
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基于MATLAB图像处理的中值滤波、均值滤波以及高斯滤波的实现与对比: a) 中值滤波法是一种非线性平滑技术,它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值. b) 均值滤波是典型的线性滤波算法...
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MatLab 自编的 均值滤波、中值滤波、高斯滤波 图像处理函数
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4星 · 用户满意度95%
matlab高斯滤波、中值滤波、均值滤波
改进的中值滤波MATLAB程序
5星 · 资源好评率100%
改进的中值滤波程序,测试后能有效滤除各种噪音,如高斯,椒盐等,比单一的中值滤波效果显著,此为中值滤波函数的M文件,用时需要自己编写主程序调用此函数即可。
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