边缘保持滤波器
bilateralfilter 使用注意事项
bilateralfilter 使用注意事项使用双边滤波器需注意事项双边滤波器（Bilateral Filter）是一种常用的图像处理技术，能够有效的去除噪声并保持图像的边缘信息。
然而，在使用双边滤波器时，我们需要注意一些事项以确保获得良好的效果。
一、参数调整双边滤波器有两个主要参数需要调整，即空间域核大小和灰度域核大小。
空间域核决定了滤波器在图像中的范围，较大的核可以平滑更大范围的图像。
灰度域核决定了滤波器对图像强度差异的敏感度，较大的核会减少滤波器对图像细节的保留。
合理地调整这两个参数可以获得理想的滤波效果，需根据具体图像的特点进行试验调整。
二、边缘保护双边滤波器的一个重要优点是能够保留图像的边缘信息。
但是在某些情况下，滤波器可能会对边缘进行平滑处理，导致边缘不够清晰。
为了解决这个问题，我们可以使用边缘保护机制，即根据图像的边缘位置调整滤波器的权重。
这样可以保持边缘的锐利度，同时平滑其他区域。
在实际应用中，可以使用一些基于边缘的滤波器改进算法，如基于梯度的双边滤波。
三、计算效率双边滤波器的计算复杂度较高，特别是对于大尺寸的图像。
因此，在实际应用中，我们需要考虑计算效率的问题。
一种常用的优化方法是使用高斯近似来代替原始的双边滤波器。
高斯近似可以在一定程度上减少计算量，而对于大部分场景来说，效果可以接受。
另外，也可以考虑使用多尺度的滤波器结构，先对图像进行下采样，再进行滤波操作，最后再进行上采样得到最终结果。
这样可以显著减少计算量，同时保持滤波效果。
四、边缘检测前后的处理在一些图像处理任务中，我们需要先进行边缘检测，再进行其他处理，如图像分割或目标识别。
在这种情况下，双边滤波器可以作为边缘增强的工具，将图像的边缘信息加强后再进行后续处理。
通过利用双边滤波器的边缘保持能力，我们可以获得更好的边缘检测结果，从而提升整个图像处理系统的性能。
总结起来，使用双边滤波器时，我们需要合理地调整参数，注意边缘保护和计算效率，并结合具体应用场景进行处理。
边界保持平滑滤波方法研究-灰度方差-k近邻平滑
. ...大学毕业设计（论文）图像降噪中的边界保持平滑滤波方法研究：学号：指导教师：摘要当今社会是信息数字化时代,无论是学习,生活都与信息数字紧密相关联,其中数字图像处理在其中占有着举足轻重的地位。
21世纪,数字图像处理技术高速发展,并广泛应用于识别领域,医学领域,体育领域等。
平滑滤波是图像处理学的基础.最基础的滤波方式是均值滤波和中值滤波,这两种滤波方式对噪声都有抑制作用而且算法简单,但是导致图像变模糊尤其是边缘变模糊是无可避免的。
虽然将滤波器加权后,效果有所改善,但理论是近似的,所以效果仍不明显。
为了改善边缘的模糊,我们发现只要处理好灰度变化显著的边缘,图像就会达到一个很好的效果,要最大程度保持图片的清晰,希望在进行平滑处理的同时,检测出景物的边界,然后对噪声进行处理。
本文用matlab编辑算法实现中值滤波,均值滤波,最小方差滤波,k近邻滤波对噪声的处理,并进行性能的分析和比较。
关键词:matlab;中值滤波;均值滤波;最小方差滤波;k近邻滤波AbstactModern society is digital , whether learning or life is closely associated with digital information, including digital image processing in which occupies a pivotal position .21 century, the rapid development of digital image processing technology widely used in the field of identification, medicalfication, the field of sports.The smoothing filter is the basis of image processing. The most basic filter is the mean filter and median filter, both filtering noise inhibited and the algorithm is simple, but lead to the edge of the image blurred without avoidable. Although the effect is improving ,the theory is approximate, so the effect is still not clear.In order to improve the edge blur, we found that handling the gray-scale variation significant edge, the image will reach a good effect, To the maximum extent to maintain the clarity of the picture, while performing smoothing processing, a scene boundary is detected, then, the noise is processing.In this paper, using matlab algorithm for editing median filtering, mean filtering, minimum variance filtering, k-nearest neighbor filtering noise processing and analysis and comparison of performance.Keywords: matlab; median filter; mean filter; minimum variance filtering; k nearest neighbor filter目录摘要 (I)Abstact (II)第1章:绪论 (1)1.1 课题背景 (1)1.2研究目标 (1)1.3研究容 (1)1.4论文的组织安排 (2)第2章平滑滤波的相关知识 (3)2.1噪声的相关知识 (3)2.1.1 噪声的定义 (3)2.1.2在matlab中添加噪声 (4)2.2彩色图像的分解 (5)2.3平滑的概念 (6)2.3.1空间域方法 (7)2.3.2频率域方法 (7)2.3.3平滑算法 (7)2.4峰值信噪比的概念 (8)第3章均值滤波 (10)3.1均值滤波的概念及方法 (10)3.2均值滤波的效果比较 (11)3.3均值滤波的评价 (13)第4章中值滤波 (14)4.1中值滤波的概念和方法 (14)4.2均值滤波的效果比较 (14)对加椒盐噪声的图像进行中值滤波得到滤波前后的图像比较,如图10,图11所示: (14)4.3中值滤波的评价 (16)第5章灰度最小方差滤波器 (17)5.1边缘保持类平滑滤波的效果 (17)5.2灰度最小方差滤波器 (17)5.2.1灰度最小方差滤波器的概念和方法 (17)5.2.3灰度最小方差滤波器效果比较 (19)5.2.4灰度最小方差滤波器的评价 (20)第6章K近邻平滑滤波器 (21)6.1 k近邻平滑滤波器的概念和方法 (21)6.2k近邻平滑滤波器的效果比较 (21)6.3k近邻平滑滤波器的评价 (24)结论 (25)致 (28)主要参考文献 (29)附录主要程序源代码 (30)第1章:绪论1.1 课题背景平滑滤波是低频增强的空间域滤波技术。
基于边缘保持的医学超声图像滤波方法
【154】 第40卷 第6期 2018-06收稿日期：2018-01-14基金项目：福建省教育厅中青年教师教育科研项目A类（JA14411）；福建卫生职业技术学院校级课题科研项目 （2015-2-2）；福建卫生职业技术学院校级课题科研项目（2017-2-12）作者简介：陈文山（1982 -），男，福建福州人，讲师，硕士，研究方向为医疗设备和医学影像处理。
基于边缘保持的医学超声图像滤波方法Medical ultrasonic image filter based on edge preserving陈文山CHEN Wen-shan（福建卫生职业技术学院，福州 350101）摘 要：医学超声图像滤波对临床诊断具有重要意义。
以扩散方程为基础，通过分析图像梯度分布特征，提出依据梯度阈值对医学超声图像分别进行各向同性扩散、各向异性扩散、过滤中值的分段综合滤波方法，去除超声图像斑点噪声。
实验结果表明，该方法在去除噪声的同时，能较好地保持图像边缘，是一种高速有效的医学超声图像滤波方法，对后期的医学图像三维分割、三维重建具有较好的应用前景。
关键词：医学超声设备；图像滤波；边缘保持中图分类号：TP2 文献标识码：A 文章编号：1009-0134(2018)06-0154-030 引言因为超声成像具有安全性、实时性和廉价性的特点，在临床诊断中广泛应用。
在超声诊断中希望通过三维分割[1]、三维重建[2]，从而更全面获取目标腔体整体信息。
由于超声图像存在独有的斑点噪声，为提高三维分割效率，希望在尽可能保护边缘的前提下对超声图像进行滤波。
目前经典的图像增强滤波方法基本上可分为两大类：空域处理法和频域处理法。
然而，线性滤波能够有效去除噪声，但同时会使图像的边界模糊；中值滤波能有效去除脉冲噪声，但因为窗口内的排序处理破坏了空间相邻信息和结构，所以在去除噪声的同时使图像细节丢失、棱角模糊。
基于各项异性扩散方程的滤波方法可以去除噪声、边界保留，但由于各向异性扩散实质上为迭代过程，要通过多次迭代，计算量大，运算速度慢。
图像恢复与超分辨率重建方法研究
图像恢复与超分辨率重建方法研究摘要：随着数字图像技术的不断发展，图像恢复与超分辨率重建成为了计算机视觉领域的热门研究方向。
本文将对图像恢复与超分辨率重建的方法进行探讨，并比较不同方法的优缺点，为进一步研究提供参考。
1. 引言图像恢复与超分辨率重建是指通过计算机算法对损坏、模糊或低分辨率的图像进行重建和恢复，以获得更清晰、更高分辨率的图像。
这项技术在许多领域中都有广泛的应用，包括医学图像处理、视频增强、监控和安全领域等。
本文将主要关注图像恢复与超分辨率重建的方法研究。
2. 图像恢复方法2.1 基于插值的方法基于插值的方法通过插值算法对低分辨率图像进行像素值的估计，然后恢复图像的细节信息。
最常用的插值算法有双线性插值、双三次插值等。
此方法的优点是简单易用，但在恢复图像细节方面效果有限。
2.2 基于边缘保持的方法基于边缘保持的方法通过保持图像边缘信息的清晰度来恢复损坏或模糊的图像。
边缘保持滤波器是其中的一种常用方法，它通过对图像进行滤波以增加边缘的对比度。
这种方法能够有效地恢复图像的边缘信息，但对于细节恢复效果较差。
2.3 基于统计建模的方法基于统计建模的方法通过对图像统计特征的分析来恢复图像的细节信息。
其中，基于小波变换的图像恢复是一种常见的方法。
小波变换能够将图像分解成不同尺度的小波系数，通过对小波系数的阈值处理和重构来实现图像的恢复。
这种方法能够在恢复细节的同时保持图像的整体结构。
3. 超分辨率重建方法3.1 基于插值的方法基于插值的超分辨率重建方法通过对低分辨率图像进行插值来增加图像的分辨率。
最常见的方法是双线性插值和双三次插值。
这种方法的优点是简单易用，但由于插值算法本身的局限性，恢复图像的质量较低。
3.2 基于例子的方法基于例子的超分辨率重建方法通过利用高分辨率图像库中的样本学习低分辨率图像与高分辨率图像之间的映射关系，并利用该关系对低分辨率图像进行重建。
这种方法能够较好地恢复图像的细节，但对于数据集的要求较高。
cv2 bilateralfilter 使用方法
CV2 Bilateral Filter 使用方法CV2 是 Python 中常用的计算机视觉库，它提供了许多图像处理的功能。
其中，Bilateral Filter 是一种常用的图像滤波器，它可以在保持边缘清晰的同时减少噪声。
本文将介绍 CV2 中 Bilateral Filter 的使用方法，希望能够帮助读者更好地理解和使用这个功能。
1. Bilateral Filter 简介Bilateral Filter 是一种非线性滤波器，它利用空间域和灰度信息对图像进行平滑处理。
与高斯滤波器不同，Bilateral Filter 考虑到了像素之间的空间距离和灰度值的相似度，从而更好地保留了边缘信息。
2. CV2 中的 Bilateral Filter 函数在 CV2 中，Bilateral Filter 的函数为 cv2.bilateralFilter()。
它包含了以下参数：- src：输入的图像- d：表示在空间领域内的直径- sigmaColor：颜色空间的标准差- sigmaSpace：坐标空间的标准差3. Bilateral Filter 的使用方法下面我们将以一个具体的例子来演示 Bilateral Filter 的使用方法。
我们需要导入 CV2 并读取一张图像：import cv2import numpy as npimg = cv2.imread('input.jpg')4. 调用 Bilateral Filter 函数接下来，我们可以调用 cv2.bilateralFilter() 函数对图像进行处理。
在本例中，我们将 d、sigmaColor 和 sigmaSpace 参数都设为 15：bilateral = cv2.bilateralFilter(img, 15, 80, 80)5. 显示结果我们可以将处理后的图像显示出来，以便观察效果：cv2.imshow('Bilateral Filter', np.hstack((img, bilateral)))cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()通过以上步骤，我们就可以使用 CV2 中的 Bilateral Filter 对图像进行处理了。
图像处理中的边缘保留滤波算法使用教程
图像处理中的边缘保留滤波算法使用教程在图像处理领域中，边缘保留滤波算法是一种常用的技术，用于在平滑图像的同时保留图像中的边缘信息。
该算法可以广泛应用于图像去噪、边缘检测、图像增强等多个领域。
本文将介绍四个常见的边缘保留滤波算法，并详细讲解它们的原理和使用方法。
1. 高斯滤波高斯滤波是一种线性平滑滤波算法，用于去除图像中的噪声，并平滑图像。
它的原理是利用高斯函数对图像进行卷积操作，通过调整高斯核的大小来控制滤波的强度。
这种算法可以有效地保持图像中的边缘信息，同时去除噪声。
使用高斯滤波算法可以通过以下步骤实现：1) 将图像转换为灰度图像，如果图像已经是灰度图像则跳过该步骤。
2) 选择适当的高斯核大小和标准差。
3) 对图像进行高斯滤波操作。
4) 输出滤波后的图像。
2. 双边滤波双边滤波是一种非线性平滑滤波算法，与高斯滤波相比，它考虑了像素间的空间距离和像素强度之间的相似性。
这意味着它能够更好地保留图像中的边缘信息，同时减少平滑的效果。
使用双边滤波算法可以通过以下步骤实现：1) 将图像转换为灰度图像，如果图像已经是灰度图像则跳过该步骤。
2) 选择适当的滤波器参数，包括空间领域核大小、颜色领域核大小和颜色相似性高斯函数的标准差。
3) 对图像进行双边滤波操作。
4) 输出滤波后的图像。
3. 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波算法，适用于去除椒盐噪声等混合噪声。
它的原理是将像素点周围的邻域像素进行排序，然后选择中间值作为当前像素的值。
这种方法能够有效地平滑图像，同时保留图像中的边缘信息。
使用中值滤波算法可以通过以下步骤实现：1) 将图像转换为灰度图像，如果图像已经是灰度图像则跳过该步骤。
2) 选择适当的滤波器窗口大小。
3) 对图像进行中值滤波操作。
4) 输出滤波后的图像。
4. Laplacian滤波Laplacian滤波是一种常用的边缘检测算法，它基于图像的二阶导数运算。
通过对图像进行Laplacian滤波操作，可以提取出图像中的边缘信息。
4种保边滤波器在图像去雾算法应用中的性能比较研究
应．
性能进行 比较， 并得出结论 ．
１ ４种 滤 波 器 的基 本 原 理
１ ． １ 双边 滤波 器
１ ． ２ 非 局部均 值滤 波器 ２ ０ ０ ５ 年， Ｂ ｕ ａ ｄ ｅ ｓ 等［ ６ 提 出 了非 局 部 均值 （ Ｎ ｏ ｎ ． １ ｏ — ｃ ｌ ａ ｍ ｅ ａ ｎ ｓ ， Ｎ Ｌ Ｍ） 滤波方法 ， 该 方 法 取 得 了 良好 的 滤 波效果 ， 并被广泛应用于图像处理领域 ． Ｎ Ｌ Ｍ 滤 波
在雾霾 天气 下 ， 能见 度很 低 ， 不仅会 造成 户外 各 类监控 系统不 能 正 常 工 作 ， 还 会 直 接影 响海 、 陆、 空 的乘积 ，
）：。 ｘ ｐ （ 一
）
（ ３ ）
（ ， ， ， ｚ ）： ｅ ｘ ｐ （ 一 三 二
一
运输的安全 ． 目 前， 在众多基于物理模型的图像去雾 算法中， 应用 了多种滤波器进行处理 ， 使得单幅图像 去雾技术取得 了突破性进展ｌ 】 Ｉ ５ ］ ． 虽然滤波器应用 于图像去雾算法中可改善 图像处理的质量 ， 但哪种 滤 波器具 有更 好 的 边缘 保 持 特 性 ， 具 有 更好 的 去雾 效果 目前未 见详 细 的报道 ． 针 对该 问题 ， 本研究 将 针
其中， ｅ 是 归一 化参 数 ， ／ １ 和 分别 是指 导 图像 Ｉ 在
窗口 里的均值和方差 ． Ｇ ｕ ｉ ｄ ｅ ｄ ． ｉ ｍ ａ ｇ ｅ 滤波器也像
双边 滤波 器一 样 ， 对 于在 同一侧 的边缘 （ 大 于或 小于
的像素范围 内（ 可为整幅图像 中） 尽可能多地搜寻与 被滤波像素相似或 匹配 的其他像 素 ， 搜寻到 的像素 参与到滤波过程中， 从而获得更好地滤波效果 ． 由于 Ｎ Ｌ Ｍ滤波器可 以更好地保持边缘细节 ， 同时利用图 像 自身 的 自相 似性 能 较 好 地恢 复 图像 ， 突 出景 物 特
边缘保持滤波方法探索
边缘保持滤波方
法探索
边缘保持滤波方法探索
边缘保持滤波是一种常用的图像处理方法，可以帮助我们去除图像中的噪声，同时保持图像的边缘信息。
下面，我将根据边缘保持滤波方法的步骤，为您详细介绍这个过程。
第一步：加载图像
首先，我们需要加载需要进行边缘保持滤波处理的图像。
可以使用Python的图像处理库（如OpenCV）来完成这个步骤。
第二步：选择滤波器
在边缘保持滤波中，我们需要选择一个合适的滤波器。
常见的边缘保持滤波器包括高斯滤波器、双边滤波器等。
不同的滤波器有不同的特点和适用场景，可以根据需求选择合适的滤波器。
第三步：滤波处理
一旦选择了滤波器，我们就可以开始进行滤波处理了。
在边缘保持滤波中，我们需要将滤波器应用到图像上。
第四步：边缘检测
滤波处理完成后，我们需要进行边缘检测。
常见的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子等。
边缘检测可以帮助我们找到图像中的边缘信息，为下一步的处理提供依据。
第五步：边缘增强
在边缘保持滤波中，我们希望能够保持图像的边缘信息。
因此，在滤波处理后，我们可以对边缘进行增强处理，以使其更加清晰和鲜明。
第六步：图像重建
最后，我们可以将经过边缘保持滤波处理后的图像进行重建。
重建后的图像将会保留原始图像中的边缘信息，并且去除了噪声。
边缘保持滤波方法可以在图像处理中起到很好的作用，既能去除噪声，又能保持图像的边缘信息。
通过以上的步骤，我们可以很好地完成边缘保持滤波处理，并得到我们想要的结果。
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，或
三、实验代码
BOOL CBmpProcessView::EdgeFilter(LPSTR lpDIBBits, LONG lWidth, LONG lHeight)
{
//指向源图像的指针
LPSTRlpSrc;
//指向缓存图像的指针
LPSTRlpDst;
//指向缓存DIB图像的指针
LPSTRlpNewDIBBits;
*lpDst = (unsigned char)result;
}
}
//复制腐蚀后的图像
memcpy(lpDIBBits, lpNewDIBBits, lWidth * lHeight);
//释放内存
LocalUnlock(hNewDIBBits);
LocalFree(hNewDIBBits);
//返回
实验三 边缘保持滤波器
一、实验内容
本次实验需要根据课堂讲授知识,按照已知算法,在VC++6.0平台上编译图像边缘保持滤波处理的程序。边缘保持滤波是基于均值滤波和中值滤波的一种滤波器。该滤波器在滤除噪声脉冲的同时，又不至于使图像边缘过于模糊。
二、实验原理
边缘保持算法的基本过程如下：
对灰度图像的每一个像素点 取适当大小的一个邻域，分别计算 的左上角子邻域、左下角子邻域、右上角子邻域和右下角子邻域的灰度分布均匀度V，然后取最小均匀度对应区域的均值作为该像素点的新的灰度值。
HLOCALhNewDIBBits;
//循环变量
long i;
long j;
//像素值
double result;
unsigned char pixel[9];
//暂时分配内存，以保存新图像
hNewDIBBits = LocalAlloc(LHND, lWidth * lHeight);
if (hNewDIBBits == NULL)
-(pixel[0]+pixel[1]+pixel[2]+pixel[3]+pixel[4]+pixel[5]+pixel[6]+pixel[7]+pixel[8])*(pixel[0]+pixel[1]+pixel[2]+pixel[3]+pixel[4]+pixel[5]+pixel[6]+pixel[7]+pixel[8])/9;
result = (pixel[0] * pixel[0] + pixel[1] * pixel[1] + pixel[2] * pixel[2] + pixel[3] * pixel[3]+pixel[4] * pixel[4]+ pixel[5] * pixel[5] + pixel[6] * pixel[6] + pixel[7] * pixel[7]+pixel[8] * pixel[8])
return T
边缘保持滤波处理效果（3×3邻域）
五、总结与分析
上次实验报告由于个人疏忽，未能将边缘保持滤波的相关文档提取，这次补上，望教员见谅、指正。
边缘保持滤波的处理效果不仅不像前几次做过的滤波效果，反而类似边缘检测的效果图。开始我以为是我的代码有问题，经过检查，我认为问题并不在程序上，这种效果就是边缘保持滤波的特点。
//指向目标图像第j行，第i个象素的指针
lpDst = (char *)lpNewDIBBits + lWidth * j + i;
//取得当前指针处3*3区域的像素值，注意要转换为unsigned char型
pixel[0] = (unsigned char)*(lpSrc - lWidth-1);
pixel[5] = (unsigned char)*(lpSrc - lWidth);
pixel[6] = (unsigned char)*(lpSrc + lWidth-1);
pixel[7] = (unsigned char)*(lpSrc - 1);
pixel[8] = (unsigned char)*lpSrc;
pixel[1] = (unsigned char)*(lpSrc - lWidth);
pixel[2] = (unsigned char)*(lpSrc - lWidth+1);
pixel[3] = (unsigned char)*(lpSrc + 1);
pixel[4] = (unsigned char)*(lpSrc + lWidth+1);
//使用水平方向的结构元素进行腐蚀
for(j = lHeight-2; j > 0; j--)
{
for(i = 1;i <lWidth-1; i++)
{
//由于使用3×3的模板，为防止越界，所以不处理最下边和最右边的两列像素
//指向源图像第j行，第i个象素的指针
lpSrc = (char *)lpDIBBits + lWidth * j + i;
{
//分配内存失败
return FALSE;
}
//锁定内存
lpNewDIBBits = (char * )LocalLock(hNewDIBBits);
//初始化新分配的内存，设定初始值为255
lpDst = (char *)lpNewDIBBits;
memset(lpDst, (BYTE)255, lWidth * lHeight);