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在图像处理和计算机视觉领域，中值滤波和双边滤波是两种常见的滤波方法，用于平滑图像、去除噪声等。 OpenCV 提供了中值滤波和双边滤波的实现函数，使得图像处理更加灵活和高效。本文将以中值滤波和双边滤波为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行滤波操作的基本步骤和实例。</文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-540452.html
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看GAMES202相关课程发现闫老师讲的太好了，所以记录一下。当然文中涉及的PPT也来自闫老师的课程PPT，欢迎交流。 首先这几种都是空域的滤波方式，用于抑制图像中的噪声。它们采用的原理基本都是通过滤波核 K K K 处理含噪图像 C ~ widetilde{C} C ，得到干净的输出图 C ‾ ove
1.高斯滤波原理 图像处理中，高斯滤波主要可以使用两种方法实现。一种是离散化窗口滑窗卷积，另一种方法是通过傅里叶变化。离散化窗口划船卷积时主要利用的是高斯核， 高斯核的大小为奇数 ，因为高斯卷积会在其覆盖区域的中心输出结果。常用的高斯模板有如下几种
双边滤波（Bilateral Filter）是非线性滤波中的一种。这是一种结合图像的空间邻近度与像素值相似度的处理办法。在滤波时，该滤波方法同时考虑空间临近信息与颜色相似信息，在滤除噪声、平滑图像的同时，又做到边缘保存。 双边滤波采用了两个高斯滤波的结合。一个负责
OpenCV——双边滤波由CSDN点云侠原创。如果你不是在点云侠的博客中看到该文章，那么此处便是不要脸的爬虫与GPT。 双边滤波是一种综合考虑滤波器内图像空域信息和滤波器内图像像素灰度值相似性的滤波算法，可以实现在保留区域信息的基础上实现对噪声的去除、对局
双边滤波对于图像的边缘信息能够更好的保存。其原理为一个与 空间距离 相关的高斯函数与一个 灰度距离 相关的高斯函数相乘。 空间距离 ：指的是当前点与中心点的欧式距离。空间域的高斯函数及其数学形式为： 其中（xi，yi）为当前点的位置，（xc，yc）为中心点位置，
图像噪声是图像处理中常见的问题，它是由于各种原因引入的不希望的随机变化或干扰，导致图像质量下降。噪声可以出现在图像的亮度、颜色和纹理等方面，对图像分析、计算机视觉和图像处理任务造成困难。为了减少或消除图像中的噪声，常常使用不同类型的滤波技术。
前面我们介绍的滤波方法都会对图像造成模糊，使得边缘信息变弱或者消失，因此需要一种能够对图像边缘信息进行保留的滤波算法，双边滤波是综合考虑空间信息和色彩信息的滤波方式，在滤波过程中能够有效地保护 图像内的边缘信息。 之前介绍的
中值滤波原理与均值滤波相似。在滤波器的范围内，将滤波器所覆盖的图像的像素，进行排序后，选取序列中中间位置的数值作为滤波后的结果，此过程不含任何线性操作，所以称为非线性滤波，对图像中数据进行排序可以很好的移除掉某些区域中突然出现的较大值。
中值滤波原理比较简单，假设有一个数组[1556789],取其中的中间值（即中位数）作为卷积后的结果即可，中值滤波对胡椒噪音（也叫椒盐噪音）效果明显。 对下面带胡椒噪声的图片进行处理。 注意点： 方和滤波和均值滤波和高斯滤波的dsize均为元组，中值滤波为整数。 示例代
