本篇文章给大家谈谈均值滤波c语言，以及3×3均值滤波例题对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
- 1、均值滤波原理
- 2、OpenCV(二)掩码操作与平滑(均值,高斯模糊)
- 3、下面这段单片机C语言程序是一段滤波函数?是什么意思麻烦给讲解一下_百...
- 4、均值滤波的基本原理
- 5、3x3的均值滤波的计算过程是怎样的?
均值滤波原理
1、均值滤波的基本原理是对于一张图像的某个像素，使用周围相邻像素的平均灰度值来替代该像素的灰度值，从而达到滤波平滑的效果。均值滤波概述。均值滤波也称为线性滤波，其***用的主要方法为邻域平均法。
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、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。矩形滤波器（Averaging Box Filter）对这个二维矢量的每一个分量进行独立的平滑处理。
4、均值滤波就是对模板对应的图像像素求均值然后赋值给模板中心对应的那个像素值。高斯滤波模板是二维高斯函数的离散化表示，高斯函数就是我们熟悉的正态分布。
OpenCV(二)掩码操作与平滑(均值,高斯模糊)
1、当然在OpenCV中，有这么一个函数filter2D，处理掩码操作。 这里创建一个3*3的核。这个核实际上就是上图的那个。这样传递一个掩码矩阵和图像的深度就完成了掩码操作。 平滑也称为模糊，是一项高频率使用的操作。
2、高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。
3、常用的平滑处理算法包括基于二维离散卷积的高斯平滑、均值平滑，基于统计学方法的中值平滑，具备保持边缘作用的平滑算法的双边滤波、导向滤波等。I与K的二维离散卷积的计算步骤如下。
4、由于正态分布又叫作高斯分布，所以这项技术就叫作高斯模糊。 高斯滤波器是一类根据高斯函数的形状来选择权值的线性平滑滤波器。 高斯平滑滤波器对于抑制服从正态分布的噪声非常有效。
下面这段单片机C语言程序是一段滤波函数?是什么意思麻烦给讲解一下_百...
1、首先，这个程序是一个51单片机的程序不说。其次，这个程序没有使用价值。（我逻辑每分析对）下面是代码每一句的意思。void delay（int i）{ while（i--）；} 以上是延时函数，没什么好说。
2、while （1）是死循环的意思。就是说单片机执行到这里就结束了，while （1）是给单片机一些事情干。否则单片机就又开始重新初始化了。
3、所需的时间为10ms，所以如参传进去c=10，即循环了10次10ms的延时，即延时100ms.这种延时只适合固定频率固定型号的单片机。
4、是点亮数码管所需的高低电平组合，我记得0对应的是0x3f，1对应的是0x06……至于为什么弄十六个，就要看你程序实现什么功能了。
5、是单片机啊，还是51的呢！这句就把P10这个名字定义为P1端口的第0位（也就是P0）。
均值滤波的基本原理
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。
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。矩形滤波器（Averaging Box Filter）对这个二维矢量的每一个分量进行独立的平滑处理。
均值滤波是指用当前像素点周围N·N个像素值的均值来代替当前像素值。使用该方法遍历处理图像内的每一个像素点，即可完成整幅图像的均值滤波。例如，希望对图7-7中位于第5行第5列的像素点进行均值滤波。
在去除椒盐噪声方面均值滤波会模糊图像，并且去除效果较差。相比之下，中值滤波能够较好地去除椒盐噪声。中值滤波器在图像上，对待处理的像素给定一个模板，该模板包括了其周围的邻近像素。
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。***样Kernel数据通常是3X3的矩阵，如下表示。从左到右从上到下计算图像中的每个像素，最终得到处理后的图像。
3x3的均值滤波的计算过程是怎样的?
要进行均值滤波首先要生成一个3x3矩阵。算法运算窗口一般***用奇数点的邻域来计算中值，最常用的窗口有3X3和5X5模型。通过2个或者3个RAM的存储来实现3X3像素窗口。通过2个或者3个FIFO的存储来实现3X3像素窗口。
用matlab，中值滤波函数B=medfilt2（A）；均值滤波是用卷积实现的。设置一个3x3的矩阵，每个元素都是1/9。B=filter2（B，A）%实际上filter2函数就是进行了一次2维卷积。可以用conv2替换。
随便写了一个方法，没优化，运行速度有点慢。对于图像范围边界，只跟图像内部点做均值。
比如最上角的元素，它自己是4，周围的元素有3个4，其它没有值，所以结果就是（0*0.1111）*5+（4*0.1111）*4=7778，其它的也是类似。
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。***样Kernel数据通常是3X3的矩阵，如下表示。从左到右从上到下计算图像中的每个像素，最终得到处理后的图像。
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