【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】02 filter

1 图像的类型

二进制图像:

灰度图像:

彩色图像:

2 任务:图像去噪

噪声点让我们看得难受是因为噪声点与周边像素差别很大

3 均值

滤波核= 卷积核

4 卷积操作

对应相乘再累加起来

卷积核记录了权值,把权值套到要卷积的目标图上,对应相乘

5 卷积的特性

线性和平移不变形

因为实际使用的时候卷积核是对称的,因此不要求翻转

真实运算的时候,对于没有像素的位置,要做填充,否则无法计算卷积,

最简单的办法,填充0。


填充是希望输入输出有固定的大小

6 卷积的应用

不变

左移

平滑降噪

锐化

7 振铃效应


离我近的点权值大、远的点权值小

8 高斯核

产生高斯卷积核的步骤:

①指定窗宽

②指定方差 σ \sigma σ

③归一化

9 高斯核参数

方差的影响:方差越大,自己的权值占比就越小,平滑的结果越强
方差固定,窗宽越大,归一化计算的分母就大,权值就小,平滑就更厉害

10 高斯核总结

滤除高频

一个大高斯核的卷积效果可以由两个小高斯卷积核连续操作得到

高斯核可以分解

分解性质有什么作用?

计算复杂度降低

11 噪声



高斯滤波对椒盐噪声效果并不好

12 中值滤波

把这些值从小到大排序,然后选取中值

中值滤波不改变整体形状

13 拉普拉斯高斯

相关推荐
顾道长生'2 小时前
(Arxiv-2025)通过动态 token 剔除实现无需训练的高效视频生成
计算机视觉·音视频·视频生成
shangyingying_16 小时前
关于小波降噪、小波增强、小波去雾的原理区分
人工智能·深度学习·计算机视觉
书玮嘎7 小时前
【WIP】【VLA&VLM——InternVL系列】
人工智能·深度学习
要努力啊啊啊8 小时前
YOLOv2 正负样本分配机制详解
人工智能·深度学习·yolo·计算机视觉·目标跟踪
Blossom.1189 小时前
机器学习在智能建筑中的应用:能源管理与环境优化
人工智能·python·深度学习·神经网络·机器学习·机器人·sklearn
m0_6786933310 小时前
深度学习笔记29-RNN实现阿尔茨海默病诊断(Pytorch)
笔记·rnn·深度学习
胡耀超10 小时前
标签体系设计与管理:从理论基础到智能化实践的综合指南
人工智能·python·深度学习·数据挖掘·大模型·用户画像·语义分析
fzyz12312 小时前
Windows系统下WSL从C盘迁移方案
人工智能·windows·深度学习·wsl
BIYing_Aurora12 小时前
【IPMV】图像处理与机器视觉:Lec13 Robust Estimation with RANSAC
图像处理·人工智能·算法·计算机视觉
CHANG_THE_WORLD12 小时前
封装一个png的编码解码操作
图像处理·人工智能·计算机视觉