当前位置: 首页 > news >正文

OpenCV笔记:图像去噪对比

图像去噪对比

1. 均值滤波(Mean Filtering)

  • 方法:用像素周围的像素平均值替换每个像素值。
  • 适用场景:适用于去除随机噪声,如在不强调图像细节的场景中,如果图像细节较多时,可能会导致图像模糊。
  • 局限性: 容易引起图像模糊,导致边缘和细节的丢失。

2. 中值滤波(Median Filtering)

  • 方法:用像素周围的中值替换每个像素值。
  • 适用场景:特别有效于去除椒盐噪声(随机出现的黑白点,如扫描或拍照过程中产生的点状噪声),同时能够较好地保持图像边缘。
  • 局限性: 在处理大面积噪声时效果不佳,可能导致图像边缘的模糊。

3. 高斯滤波(Gaussian Filtering)

  • 方法:使用高斯函数作为权重,计算像素及其邻域的加权平均值。
  • 适用场景:适用于去除高斯噪声,对图像进行平滑处理。在保留边缘信息方面比均值滤波更好,常用于摄影图像的预处理。
  • 局限性: 仍然会导致一定程度的模糊,尤其是在边缘处。

3.1 高斯噪声

  • 特点
    • 通常表现为每个像素点的灰度值随机偏离其真实值,而这种偏离的概率分布符合高斯分布。
    • 与椒盐噪声不同,高斯噪声影响图像中的每个像素,而不是特定位置的像素。
  • 原因
    • 电子元件:如传感器读出噪声、放大器噪声等,这些通常是由于电子元器件的物理限制造成的。
    • 环境因素:如热噪声,也称为Johnson-Nyquist噪声,通常由电子设备的温度引起。

4. 双边滤波(Bilateral Filtering)

  • 方法:同时考虑空间邻近度和像素值相似度,保边缘的滤波方法。结合空间邻域和像素值的相似性进行加权平均,能够在去噪的同时保留边缘信息。
  • 适用场景:在去噪的同时保持边缘信息,适用于细节丰富的图像。适用于图像增强和保边去噪,特别是在需要保留边缘和细节的场景,如医学图像处理或高清照片处理。
  • 局限性: 计算复杂度较高,处理速度相对较慢。

5. 非局部均值滤波(Non-Local Means, NLM)

  • 方法简介: 利用图像中重复的纹理和模式,通过搜索整个图像来找到相似的像素块并进行加权平均。
  • 适用场景: 特别适用于去除具有纹理的图像中的噪声,可以很好地保持图像的结构。如自然图像的去噪,在图像有重复纹理或结构时效果尤佳。
  • 局限性: 计算复杂度高,处理时间较长。

6. 总变分去噪(Total Variation Denoising, TV)

  • 方法简介: 通过最小化图像的总变分来减少噪声,同时保留图像的边缘。
  • 适用场景: 适用于高斯噪声去除,在保留边缘信息的同时,减少了图像模糊。广泛应用于图像复原领域。
  • 局限性: 可能会在平坦区域产生阶梯效应。

7. 小波去噪(Wavelet Denoising)

  • 方法简介: 将图像分解为不同尺度和方向的子带,然后对子带系数进行处理。
  • 适用场景: 适用于多尺度噪声去除,去除具有不同频率特性的噪声,特别适用于保持图像细节和边缘。如医学图像、卫星图像中的噪声处理。
  • 局限性: 阈值选择不当可能导致细节损失或噪声去除不完全。

8. 滤波器组去噪(Filter Bank Denoising)

  • 方法:使用一组滤波器分别处理图像的不同部分。
  • 适用场景:适用于具有不同噪声特性的多通道图像。

相关文章:

OpenCV笔记:图像去噪对比

图像去噪对比 1. 均值滤波(Mean Filtering) 方法:用像素周围的像素平均值替换每个像素值。适用场景:适用于去除随机噪声,如在不强调图像细节的场景中,如果图像细节较多时,可能会导致图像模糊。…...

A-B数对(二分查找)

#include<bits/stdc.h> using namespace std;using ll long long;int main(){ios::sync_with_stdio(0);cin.tie(0);cout.tie(0);int n,c;cin>>n>>c;int nu[200000];for(int i0;i<n;i){cin>>nu[i]; // 输入数组元素}sort(nu,nun);ll cnt0; // 统计满…...

Vue 的各个生命周期

详解 Vue 的各个生命周期 文章目录 详解 Vue 的各个生命周期Vue 组件的生命周期1.1 创建阶段示例&#xff1a; 1.2 挂载阶段示例&#xff1a; 1.3 更新阶段示例&#xff1a; 1.4 销毁阶段示例&#xff1a; 生命周期总结生命周期钩子对比表参考链接 Vue 组件的生命周期 在 Vue …...

实现简易计算器 网格布局 QT环境 纯代码C++实现

问题&#xff1a;通过代码完成一个10以内加减法计算器。不需要自适应&#xff0c;界面固定360*350。 ""按钮90*140&#xff0c;其它按钮90*70。 参考样式 #define DEFULT_BUTTON_STYLE "\ QPushButton{\color:#000000;\border:1px solid #AAAAAA;\border-radi…...

后端开发详细学习框架与路线

&#x1f680; 作者 &#xff1a;“码上有前” &#x1f680; 文章简介 &#xff1a;后端开发 &#x1f680; 欢迎小伙伴们 点赞&#x1f44d;、收藏⭐、留言&#x1f4ac; 为帮助你合理安排时间&#xff0c;以下是结合上述学习内容的阶段划分与时间分配建议。时间安排灵活&a…...

2.langchain中的prompt模板 (FewShotPromptTemplate)

本教程将介绍如何使用 LangChain 库中的 PromptTemplate 和 FewShotPromptTemplate 来构建和运行提示&#xff08;prompt&#xff09;&#xff0c;并通过示例数据展示其应用。 安装依赖 首先&#xff0c;确保你已经安装了 langchain 和相关依赖&#xff1a; pip install lan…...

FairGuard游戏加固实机演示

此前&#xff0c;FairGuard对市面上部分游戏遭遇破解的案例进行了详细分析&#xff0c;破解者会采用静态分析与动态调试相结合的手段&#xff0c;逆向分析出代码逻辑并对其进行篡改&#xff0c;实现作弊功能&#xff0c;甚至是对游戏资源文件进行篡改&#xff0c;从而制售外挂。…...

Spark使用过程中的 15 个常见问题、详细解决方案

目录 问题 1&#xff1a;Spark 作业超时问题描述解决方案Python 实现 问题 2&#xff1a;内存溢出问题描述解决方案Python 实现 问题 3&#xff1a;Shuffle 性能问题问题描述解决方案Python 实现 问题 4&#xff1a;Spark 作业调度不均问题描述解决方案Python 实现 问题 5&…...

算法【最长递增子序列问题与扩展】

本文讲解最长递增子序列以及最长不下降子序列的最优解&#xff0c;以及一些扩展题目。本文中讲述的是最优解&#xff0c;时间复杂度是O(n*logn)&#xff0c;空间复杂度O(n)&#xff0c;好实现、理解难度不大。这个问题也可以用线段树来求解&#xff0c;时间和空间复杂度和本节讲…...

k8s篇之flannel网络模型详解

在 Kubernetes (K8s) 中,Flannel 是一种常用的网络插件,用于实现容器之间的网络通信。Flannel 提供了一种覆盖网络(Overlay Network)模型,使得容器可以跨多个主机进行通信。 以下是 Flannel 在 Kubernetes 中的详细工作原理和覆盖网络模型的详解: 1.Flannel 简介 Flann…...

windows 和 linux检查操作系统基本信息

windows检查操作系统基本信息 systeminfolinux检查操作系统基本信息 获取系统位数 getconf LONG_BIT查询操作系统release信息 lsb_release -a查询系统信息 cat /etc/issue查询系统名称 uname -a...

Oracle OCP认证考试考点详解082系列22

题记&#xff1a; 本系列主要讲解Oracle OCP认证考试考点&#xff08;题目&#xff09;&#xff0c;适用于19C/21C,跟着学OCP考试必过。 105. 第105题&#xff1a; 题目 解析及答案&#xff1a; 题目翻译&#xff1a; 关于Oracle数据库中的事务请选择两个正确的陈述&#xf…...

线性回归 - 最小二乘法

线性回归 一 简单的线性回归应用 webrtc中的音视频同步。Sender Report数据包 NTP Timestamp&#xff08;网络时间协议时间戳&#xff09;&#xff1a;这是一个64位的时间戳&#xff0c;记录着发送SR的NTP时间戳&#xff0c;用于同步不同源之间的时间。RTP Timestamp&#xff1…...

Linux - 线程基础

文章目录 1.什么是线程2.线程vs进程3.线程调度4.线程控制4.1 POSIX线程库4.2创建线程4.3线程终止4.4线程等待4.5线程分离 5、线程封装 1.什么是线程 在Linux操作系统中&#xff0c;线程是进程内部的一个执行流。在Linux操作系统下&#xff0c;执行流统称为轻量级进程&#xff0…...

网络爬虫——分布式爬虫架构

分布式爬虫在现代大数据采集中是不可或缺的一部分。随着互联网信息量的爆炸性增长&#xff0c;单机爬虫在性能、效率和稳定性上都面临巨大的挑战。分布式爬虫通过任务分发、多节点协作以及结果整合&#xff0c;成为解决大规模数据抓取任务的核心手段。 本节将从 Scrapy 框架的…...

RT_Thread内核源码分析(三)——线程

目录 1. 线程结构 2. 线程创建 2.1 静态线程创建 2.2 动态线程创建 2.3 源码分析 2.4 线程内存结构 3. 线程状态 3.1 线程状态分类 3.2 就绪状态和运行态 3.3 阻塞/挂起状态 3.3.1 阻塞工况 3.4 关闭状态 3.4.1 线程关闭接口 3.4.2 静态线程关闭 3.4.3 动态线程关…...

正排索引和倒排索引

一、简介 正排索引&#xff1a;一个未经处理的数据库中&#xff0c;一般是以文档ID作为索引&#xff0c;以文档内容作为记录。 倒排索引&#xff1a;Inverted index&#xff0c;指的是将单词或记录作为索引&#xff0c;将文档ID作为记录&#xff0c;这样便可以方便地通过单词或…...

丹摩 | 重返丹摩(上)

目录 一.登录平台 二. 数据管理与预处理 1.数据清洗 2.数据格式转换 3.特征工程 二.数据可视化 1.快速可视化 2.数据洞察 3.自定义视图 三.技术支持与帮助 1.技术支持 (1). 帮助文档 (2). 用户社区 2.客服支持 (1). 在线客服 (2). 反馈与建议 总结 一.登录平台…...

Frontend - 防止多次请求,避免重复请求

目录 一、避免重复执行的多种情况 &#xff08;一&#xff09;根据用途 &#xff08;二&#xff09;根据用户操作 二、具体实现 &#xff08;一&#xff09;“Ajax ”结合disabled (防止多次请求)&#xff0c;避免多次点击重复请求 1. 适用场景 2. 解决办法 3. 示例 &…...

RHCE的学习(22)

第四章 流程控制之条件判断 条件判断语句是一种最简单的流程控制语句。该语句使得程序根据不同的条件来执行不同的程序分支。本节将介绍Shell程序设计中的简单的条件判断语句。 if语句语法 单分支结构 # 语法1&#xff1a; if <条件表达式> then指令 fi #语法2&#x…...

(LeetCode 每日一题) 3442. 奇偶频次间的最大差值 I (哈希、字符串)

题目&#xff1a;3442. 奇偶频次间的最大差值 I 思路 &#xff1a;哈希&#xff0c;时间复杂度0(n)。 用哈希表来记录每个字符串中字符的分布情况&#xff0c;哈希表这里用数组即可实现。 C版本&#xff1a; class Solution { public:int maxDifference(string s) {int a[26]…...

Cursor实现用excel数据填充word模版的方法

cursor主页&#xff1a;https://www.cursor.com/ 任务目标&#xff1a;把excel格式的数据里的单元格&#xff0c;按照某一个固定模版填充到word中 文章目录 注意事项逐步生成程序1. 确定格式2. 调试程序 注意事项 直接给一个excel文件和最终呈现的word文件的示例&#xff0c;…...

PPT|230页| 制造集团企业供应链端到端的数字化解决方案:从需求到结算的全链路业务闭环构建

制造业采购供应链管理是企业运营的核心环节&#xff0c;供应链协同管理在供应链上下游企业之间建立紧密的合作关系&#xff0c;通过信息共享、资源整合、业务协同等方式&#xff0c;实现供应链的全面管理和优化&#xff0c;提高供应链的效率和透明度&#xff0c;降低供应链的成…...

高危文件识别的常用算法:原理、应用与企业场景

高危文件识别的常用算法&#xff1a;原理、应用与企业场景 高危文件识别旨在检测可能导致安全威胁的文件&#xff0c;如包含恶意代码、敏感数据或欺诈内容的文档&#xff0c;在企业协同办公环境中&#xff08;如Teams、Google Workspace&#xff09;尤为重要。结合大模型技术&…...

【RockeMQ】第2节|RocketMQ快速实战以及核⼼概念详解(二)

升级Dledger高可用集群 一、主从架构的不足与Dledger的定位 主从架构缺陷 数据备份依赖Slave节点&#xff0c;但无自动故障转移能力&#xff0c;Master宕机后需人工切换&#xff0c;期间消息可能无法读取。Slave仅存储数据&#xff0c;无法主动升级为Master响应请求&#xff…...

tree 树组件大数据卡顿问题优化

问题背景 项目中有用到树组件用来做文件目录&#xff0c;但是由于这个树组件的节点越来越多&#xff0c;导致页面在滚动这个树组件的时候浏览器就很容易卡死。这种问题基本上都是因为dom节点太多&#xff0c;导致的浏览器卡顿&#xff0c;这里很明显就需要用到虚拟列表的技术&…...

JVM虚拟机:内存结构、垃圾回收、性能优化

1、JVM虚拟机的简介 Java 虚拟机(Java Virtual Machine 简称:JVM)是运行所有 Java 程序的抽象计算机,是 Java 语言的运行环境,实现了 Java 程序的跨平台特性。JVM 屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息,使得 Java 程序只需生成在 JVM 上运行的目标代码(字节码),就可以…...

Kafka入门-生产者

生产者 生产者发送流程&#xff1a; 延迟时间为0ms时&#xff0c;也就意味着每当有数据就会直接发送 异步发送API 异步发送和同步发送的不同在于&#xff1a;异步发送不需要等待结果&#xff0c;同步发送必须等待结果才能进行下一步发送。 普通异步发送 首先导入所需的k…...

LCTF液晶可调谐滤波器在多光谱相机捕捉无人机目标检测中的作用

中达瑞和自2005年成立以来&#xff0c;一直在光谱成像领域深度钻研和发展&#xff0c;始终致力于研发高性能、高可靠性的光谱成像相机&#xff0c;为科研院校提供更优的产品和服务。在《低空背景下无人机目标的光谱特征研究及目标检测应用》这篇论文中提到中达瑞和 LCTF 作为多…...

基于鸿蒙(HarmonyOS5)的打车小程序

1. 开发环境准备 安装DevEco Studio (鸿蒙官方IDE)配置HarmonyOS SDK申请开发者账号和必要的API密钥 2. 项目结构设计 ├── entry │ ├── src │ │ ├── main │ │ │ ├── ets │ │ │ │ ├── pages │ │ │ │ │ ├── H…...