图像处理滤波器（图像处理滤波器有哪些）

发布时间：2023-05-27

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第三，对应场合。一般平时见的比较多是是高斯白噪声，像用均值滤波、中值滤波、高斯滤波可以去噪。还有在低照度下，比如晚上拍照时的图像，一般属于泊松分布的噪声，可以采用一些3d去噪算法，比如效果不错的BM3D算法。

均值滤波，适用于去除通过扫描得到的图像中的颗粒噪声。

常用的滤波器有：数字滤波器、低通滤波器、带通滤波器、模拟滤波器、声表面波滤波器、介质滤波器、有源电力滤波器。数字滤波器滤波器与模拟滤波器相对应，在离散系统中广泛应用数字滤波器。

高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。高斯滤波的卷积核权重并不相同，中间像素点权重最高，越远离中心的像素权重越小。

主要分类：按所处理的信号分为模拟滤波器和数字滤波器两种。

1、在OpenCV中，实现均值滤波的函数是cvblur()，其语法格式为：式中：通常情况下，使用均值滤波函数时，对于锚点anchor和边界样式borderType，直接采用其默认值即可。

2、均值滤波可以帮助消除图像尖锐噪声，实现图像平滑，模糊等功能。理想的均值滤波是用每个像素和它周围像素计算出来的平均值替换图像中每个像素。

3、均值滤波，适用于去除通过扫描得到的图像中的颗粒噪声。

4、由于高斯函数的傅立叶变换仍是高斯函数，因此高斯函数能构成一个在频域具有平滑性能的低通滤波器。可以通过在频域做乘积来实现高斯滤波。均值滤波是对是对信号进行局部平均，以平均值来代表该像素点的灰度值。

1、双边滤波（Bilateral filter）是一种非线性的滤波方法，是结合图像的空间邻近度和像素值相似度的一种折中处理，同时考虑空域信息和灰度相似性，达到保边去噪的目的。

2、filter。是一种可以保边去噪的滤波器。之所以可以达到此去噪效果，是因为滤波器是由两个函数构成。一个函数是由几何空间距离决定滤波器系数。另一个由像素差值决定滤波器系数。

3、这就是变换域滤波算法，先把信号通过正交矩阵变换到变换域上，然后在变换域通过矩阵进行滤波，再通过正交矩阵变换到原域上。常用的变换有傅里叶变换、小波变换、DCT变换等等。

4、结合激光测量和摄影测量原理得到点云，包括三维坐标（XYZ）、激光反射强度（Intensity）和颜色信息（RGB）。点云的属性包括：空间分辨率，点位精度，表面法向量等。

5、图像平滑处理的常用方法主要有以下几种：平均过滤、高斯滤波、中值过滤、双边滤波、拉普拉斯算子。平均过滤：用邻域像素的平均值替换中心像素，可以减少图像噪声，但也会减弱图像细节和边缘。

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