更復雜些的濾波運算元一般是先利用高斯濾波來平滑，然後計算其1階和2階微分。由於它們濾除高頻和低頻，因此稱為帶通濾波器（band-pass filters）。

在介紹具體的帶通濾波器前，先介紹必備的影象微分知識。

1 一階導數

連續函式，其微分可表達為 ，或                         （1.1）

對於離散情況（影象），其導數必須用差分方差來近似，有

                                   ，前向差分 forward differencing                  （1.2）

1）前向差分的Matlab實現

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27

function dimg = mipforwarddiff(img,direction) % MIPFORWARDDIFF     Finite difference calculations % %   DIMG = MIPFORWARDDIFF(IMG,DIRECTION) % %  Calculates the forward-difference for a given direction %  IMG       : input image %  DIRECTION : 'dx' or'dy' %  DIMG      : resultant image % %   See also MIPCENTRALDIFF MIPBACKWARDDIFF MIPSECONDDERIV %   MIPSECONDPARTIALDERIV %   Omer Demirkaya, Musa Asyali, Prasana Shaoo, ... 9/1/06 %   Medical Image Processing Toolbox imgPad = padarray(img,[1 1],'symmetric','both');%將原影象的邊界擴充套件 [row,col] = size(imgPad); dimg = zeros(row,col); switch (direction)   case 'dx', dimg(:,1:col-1) = imgPad(:,2:col)-imgPad(:,1:col-1);%x方向差分計算， case 'dy', dimg(1:row-1,:) = imgPad(2:row,:)-imgPad(1:row-1,:); otherwise, disp('Direction is unknown'); end; dimg = dimg(2:end-1,2:end-1);

2）中心差分的Matlab實現

1 2 3 4 相關推薦 影象處理－線性濾波－2 影象微分（1、2階導數和拉普拉斯運算元） 更復雜些的濾波運算元一般是先利用高斯濾波來平滑，然後計算其1階和2階微分。由於它們濾除高頻和低頻，因此稱為帶通濾波器（band-pass filters）。 在介紹具體的帶通濾波器前，先介紹必備的影象微分知識。 1 一階導數 連續函式，其微分可表達為 ， 影象處理－線性濾波－1 基礎（相關運算元、卷積運算元、邊緣效應） 這裡討論利用輸入影象中畫素的小鄰域來產生輸出影象的方法，在訊號處理中這種方法稱為濾波（filtering）。其中，最常用的是線性濾波：輸出畫素是輸入鄰域畫素的加權和。 1.相關運算元（Correlation Operator)        定義：,  即 ，其中 【數字影象處理】線性濾波、最大值濾波，最小值濾波、中值濾波、高頻補償濾波（vs2017+openCV） 一、實驗原理 1、線性濾波 ① 不管是低通線性濾波還是高通線性濾波原理都是一樣的，用圖一所示的濾波器模板進行加權處理，將最終得到的R值賦給w5對應的畫素。 ②低通線性濾波和高通線性濾波不同之處就在於： 低通線性濾波w1+w2+…+w9 = 1,且w1~w9全 【影象處理】三種邊緣保持的濾波器（雙邊，引導，加權最小二乘） 從原理上分析，這幾種濾波器沒有太大的差別，都是基於最基本的思想：在梯度比較大的地方（edges）實現preserve，要求儘量不進行平滑，最好是輸出與輸入一樣；而在梯度比較小的地方，儘量的平滑一下，輸入與輸出可以有稍大的不同！ 那麼從這個原理出 【計算機視覺】【影象處理】幾何變換之仿射變換（平移、縮放、旋轉） 1.概念詞語1）影象的幾何變換    對影象進行放大、縮小、旋轉等操作，會改變原圖中各區域的空間關係，這類操作就是影象的幾何變換。2）仿射變換    對原來的x和y座標分別進行線性的幾何變換，得到新的x和y，這種變換就是放射變換。3）投影變換4）極座標變換5）齊次座標    3.2 Linux檔案屬性(1、2節) 3.2.1.linux中各種檔案型別 3.2.1.1、普通檔案（- regular file） (1)文字檔案。檔案中的內容是由文字構成的，文字指的是ASCII碼字元。檔案裡的內容本質上都是數字（不管什麼檔案內容本質上都是數字，因為計算機中本身就只有1和0），而文字檔案中的數字本身應該被理 機器學習（1、2）預備知識 摘要：機器學習一直是電腦科學中非常熱門的領域。本文對過去幾十年中被普遍認可的機器學習演算法進行了概括，包括線性模型、決策樹、支援向量機、貝葉斯分類器、聚類、整合學習、神經網路、強化學習等（由於是我個人的理解，所以可能有些是錯的）。演算法和公式是機器學習的核心，但是本文企圖使 第十四周專案六 閱讀程式（1、2、3） 1．  #include <iostream> using namespace std; int main() { int a [6]={2,-3,4,-6,-8,10}, i; for (i=0;i<6;i++) { if(a[i]&l android影象處理系列之五－－給圖片新增邊框（中） 分享一下我老師大神的人工智慧教程！零基礎，通俗易懂！http://blog.csdn.net/jiangjunshow 也歡迎大家轉載本篇文章。分享知識，造福人民，實現我們中華民族偉大復興！         android影象處理系列之六－－給圖片新增邊框（下）－圖片疊加 分享一下我老師大神的人工智慧教程！零基礎，通俗易懂！http://blog.csdn.net/jiangjunshow 也歡迎大家轉載本篇文章。分享知識，造福人民，實現我們中華民族偉大復興！         android影象處理系列之四－－給圖片新增邊框（上） 分享一下我老師大神的人工智慧教程！零基礎，通俗易懂！http://blog.csdn.net/jiangjunshow 也歡迎大家轉載本篇文章。分享知識，造福人民，實現我們中華民族偉大復興！         android影象處理系列之七－－圖片塗鴉，水印－圖片疊加                 圖片塗鴉和水印其實是一個功能，實現的方式是一樣的，就是一張大圖片和一張小點圖片疊加即可。前面在android影象處理系列之六－－給圖片新增邊框（下）－圖片疊加中也講到了圖片疊加，裡面實現的原理是直接操作畫素點。下面給出別外一種方式讓圖片疊加－－用Canvas處理圖片，canva [數字影象處理]頻域濾波(2)--高通濾波器，帶阻濾波器與陷波濾波器 close all; clear all; clc; %% ---------------------Add Noise------------------------- f = imread('left.tif'); f = mat2gray(f,[0 255]); [M,N] = size(f); P 轉《影象處理之表面濾波》 本文介紹經典的表面模糊Surface Blur演算法與實現。 表面模糊是PS裡一個重要的保邊濾波器，它的演算法很簡單，公式如下所示： 主要思想還是計算當前畫素X的鄰域範圍內不同畫素的加權求和，邊緣地方的畫素，加權比較大，平滑的地方加權比較小，以此來保留邊緣資訊，平滑平坦區域； 效果如下圖所示： opencv影象處理-------高斯濾波 opencv高斯濾波原理           高斯濾波是一種線性平滑濾波器，運用此濾波器，影象中各個點的畫素值由它鄰域畫素的加權累加值來替換。把鄰域中每個畫素位置對應的權重係數存放在一個矩陣中，矩陣中心的元素對應正在當前正在應用此濾波器的畫素，此 數字影象處理——中值濾波 原理：模板中心對準待處理畫素，對模板下的對應畫素進行灰度值排序，將中值賦給當前畫素 Matlab程式碼： clear,clc; car = imread('sport car.pgm'); noise_car = imnoise(car,'salt & pepper',0.02); 影象處理之空間濾波 上圖是一個以(x,y)為中心的3*3鄰域 。 空間濾波是指：鄰域中心從一個畫素向另一個畫素移動，對鄰域中的畫素應用運算元T，並在該位置（領域中心）產生輸出。典型地，該處理從輸入影象的左上角開始，以水平掃描的方式逐畫素處理。當該鄰域的中心位於影象的邊界上時部分鄰域將位於影 數字影象處理 維納濾波 function [f,noise] = mywiener2(g, nhood, noise) if (nargin<3) noise = []; end % Estimate the local mean of f. localMean = fil 數字影象處理，經典濾波演算法去噪對比實驗（Matlab實現） 一，經典濾波演算法的基本原理 1，中值濾波和均值濾波的基本原理 參考以前轉載的部落格：http://blog.csdn.net/ebowtang/article/details/38960271 Matlab影象處理之均值濾波 由於成像系統、傳輸介質和記錄裝置等的不完善，數字影象在其形成、傳輸記錄過程中往往會受到多種噪聲的汙染。影象的空間域濾波屬於空間運算方法，例如中值濾波、均值濾波，用途主要是降噪。今天寫的Matlab程式碼為均值濾波原始碼： clear all close all clc