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C语言实现的中值滤波、均值滤波和高斯滤波代码

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简介:
本项目采用C语言编写了图像处理中的三种基本滤波算法:中值滤波、均值滤波及高斯滤波,适用于基础图像去噪与平滑。 我借鉴了他人的资源并进行了整理。高斯滤波可以分为一维高斯滤波和二维高斯滤波,并且与OpenCV的高斯滤波在时间上做了对比,发现自行实现的方法比OpenCV慢很多。

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客服
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  • C
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    本项目采用C语言编写了图像处理中的三种基本滤波算法:中值滤波、均值滤波及高斯滤波,适用于基础图像去噪与平滑。 我借鉴了他人的资源并进行了整理。高斯滤波可以分为一维高斯滤波和二维高斯滤波,并且与OpenCV的高斯滤波在时间上做了对比,发现自行实现的方法比OpenCV慢很多。
  • C
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    本代码库采用C语言编写,包含了图像处理中的三种基础低通滤波算法:中值滤波、均值滤波及高斯滤波,适用于去噪等应用场景。 整理了中值滤波、均值滤波和高斯滤波的C语言代码,并对它们进行了集合与整合。其中,高斯滤波分为一维高斯滤波和二维高斯滤波。
  • MATLAB
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    本文章介绍了在MATLAB环境下实现图像处理中的三种基本滤波技术:高斯滤波、中值滤波以及均值滤波,详细讲解了每种方法的原理及其应用。 在MATLAB中可以实现高斯滤波、中值滤波以及均值滤波等多种图像处理技术。这些方法能够有效地对图像进行去噪和平滑处理。其中,高斯滤波通过使用正态分布的权重来模糊图像;中值滤波则利用像素邻域内的中间值替代当前像素以减少噪声的影响;而均值滤波则是采用局部平均的方式来进行平滑操作。
  • 图像去噪
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    本文章探讨了图像处理领域常用的三种基本去噪技术:中值滤波、均值滤波及高斯滤波。通过对比分析,阐明每种方法的特性与应用场景。 中值滤波、均值滤波和高斯滤波在图像去噪方面效果显著,能够有效去除噪声。
  • MATLAB
    优质
    本代码示例展示如何在MATLAB环境中实现图像处理中的均值滤波与中值滤波算法,旨在帮助用户掌握两种基本去噪技术的应用。 文件包含了数字图像处理课程中关于中值滤波和均值滤波的基本实现代码。
  • MATLAB.m
    优质
    本代码文件提供了在MATLAB环境下实现图像处理中常用的两种平滑技术——均值滤波和中值滤波的具体算法与应用示例,帮助用户理解和实践这两种基本的噪声去除方法。 用于对图像进行均值滤波或中值滤波处理比较的MATLAB代码。
  • 包含椒盐噪声及双边去噪.zip
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    本资源提供了一套处理图像椒盐噪声问题的Python代码,包括了高斯滤波、均值滤波、中值滤波以及双边滤波等四种常见降噪方法。 在研究过程中,我们首先向图像添加高斯噪声。然后使用四种不同的滤波方法进行去噪处理:高斯滤波、均值滤波、中值滤波和双边滤波,并分别计算这四类滤波后的信噪比(SNR)值。通过比较这些信噪比数值,我们可以确定哪种方法是最佳的去噪方式。 此外,我们还可以调整添加噪声的程度以及卷积核大小来进行对比实验。这样可以进一步优化处理效果并找到最优条件下的结果。
  • 自编MatLab图像处理函数
    优质
    本项目包含自编的MatLab代码,实现对图像进行均值滤波、中值滤波及高斯滤波处理,用于学习与实践图像去噪技术。 本段落介绍了使用MatLab自编的均值滤波、中值滤波和高斯滤波图像处理函数。尽管MatLab自带这些功能,但作者选择自行编写代码以满足特定需求。这些函数在计算机视觉实验中有实际应用价值。文中提到的内容是作者从网上收集的相关资料整理而来,并与大家分享。其中,均值滤波函数的模板大小为n×n,所有元素均为1。
  • 优质
    《均值滤波与中值滤波》一文探讨了图像处理中的两种常见噪声平滑技术,解释了它们的工作原理、应用场景及其优缺点。 在MATLAB中实现均值滤波和中值滤波的方法可以同时进行操作。
  • 优质
    《中值滤波与均值滤波》是一篇探讨图像处理技术中常用去噪方法的文章。文中详细比较了中值滤波和均值滤波在去除不同类型噪声时的效果,为实际应用提供了理论依据和技术支持。 均值滤波与中值滤波是两种常见的图像处理技术。均值滤波通过计算像素邻域的平均值来平滑图像;而中值滤波则采用邻域内灰度级的中间值进行替代,从而有效去除椒盐噪声。这两种方法各有优势,在不同的应用场景下可以根据需要选择使用。