如何消除图像中对象边缘附近的噪声

消除图像中对象边缘附近的噪声，可以采用以下方法：

图像平滑处理：通过滤波器（如均值滤波器、高斯滤波器等）对图像进行平滑处理，可以消除噪声。
边缘检测：使用边缘检测算法（如Canny算法、Sobel算法等）找到图像中的边缘，然后仅对边缘附近的像素进行平滑处理，以消除噪声。
图像分割：使用图像分割算法（如阈值分割、区域生长法等）将图像中的对象与背景分离，然后仅对分割出的对象进行平滑处理，以消除噪声。
图像修复：使用图像修复算法（如基于梯度下降的修复算法、基于滤波器的修复算法等）对图像进行修复，以消除噪声。

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数字图像处理中的噪声过滤

翻译 | 老赵校对 | 余杭大家好，在我们上一篇名为“数字图像处理中的噪声”的文章中，我们承诺将再次提供有关过滤技术和过滤器的文章。...所以这里我们还有关于噪声过滤的系列“图像视觉”的另一篇文章。在图像采集，编码，传输和处理期间，噪声总是出现在数字图像中。在没有过滤技术的先验知识的情况下，很难从数字图像中去除噪声。...过滤图像数据是几乎每个图像处理系统中使用的标准过程。过滤器用于此目的。它们通过保留图像的细节来消除图像中的噪声。过滤器的选择取决于过滤器行为和数据类型。...像素的真实值类似于附近像素的真实值。 2. 噪声被独立地添加到每个像素。让我们在进入二维图像之前首先考虑一维函数。 ?...二维图像中的加权移动平均将图像视为二维矩阵，我们在整个图像上滑动一个小窗口（图5中的红色方块），用附近像素的平均值替换每个像素。这个小窗口也称为蒙版或核。 ?

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消除图像复原中的“misalignment”，性能大幅提升

CNN训练与测试图像分辨率不一致引申出了FixResNet与FixEfficientNet；目标检测中Head在训练与测试过程中的不一致同样引申了不少优秀工作。那么图像复原领域有没有这类现象呢？...Abstract 全局空域统计(即沿完整空间维度进行信息聚合)已被广泛用于图像复原方案中。比如，HINet所使用InstanceNorm的均值与方差，MPRNet所使用的SE的全局均值池化。...本文首次表明：训练/测试阶段的基于图像块/完整图像特征的统计聚合计算差异会导致不同的分布，进而导致图像复原的性能下降(该现象被广泛忽视了)。...Extending TLSC 接下来，我们将介绍如何将TLSC嵌入到SE与IN模块中，其他GN、CBAM类似可得。 Extending TLSC to SE Block....然而，UNet-SE与UNet-IN并未从更大测试块中受益。这是由训练与测试时的统计不一致导致。将图像拆分为块进行推理可以消除统计不一致现象，但会引入边界伪影问题(见下图)，进而影响图像质量。

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无需标定，如何编程消除图像的Vignetting(晕影）

前言：在我的知识星球中，我正在教大家如何编程实现摄影图像的后期处理与优化。目前我的进度在图像的畸变校正这一部分，如下图所示：这里我所说的畸变校正包括了两个部分。...根据Richard Szeliski大师在《Computer Vision: Algorithms and Applications》中的说法，晕影是图像亮度向图像边缘下降的现象。...Vignetting的校正模型现在我们来思考下如何去除Vignetting，这里我就来引述一下Adobe公司的下面这份文档中的内容这里，Adobe简单的将Vignetting建模为一个径向衰减模型...，越靠近图像边缘，衰减量越大。...其中这个公式还可以近似为下面的式子，其中G为补偿增益，越是靠近画面的边缘补偿越多在这个模型中，下面这些就是实现需要通过科学的方法标定的参数然而，当我们要对一幅图像做后期处理优化时，我们手上通常没有拍摄这幅图像的相机对应的这些参数

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什么是图像噪声？是如何产生的？图像去噪技术都有哪些？

什么是图像噪声？是如何产生的？在一些图像中，像素值会在原始场景理想均匀的区域内变化，其原因要么是光子或其他信号的有限计数统计、在芯片内的电子偏移中引入的损耗；要么是放大器或电缆中出现了电子噪声。...噪声背景上的各个特征：(a)信噪比为1:1；(b)信噪比为1:3；(c)信噪比为1:7；(d)空间平滑后的图(c)在图像信号处理成像过程中的各个流程，均有可能生成噪声，按照物理成因可分为沟道热噪声、散粒噪声...下图展示了在静止场景相机成像过程中各个过程产生噪声原因的完整示意图，其中沟道噪声主要满足泊松分布，其主要成因是光电转换器件中单位置生成电子数目与接受到的入射光子数目出现泊松抖动而非线性映射关系。...遭受噪声污染后，图像矩阵的无序性变强而差异性变弱。因此如何从无序性强的噪声矩阵映射到无噪矩阵，可通过压缩的方法进行处理。...浅层网络提取的特征和输入比较近，包含更多的像素点的信息，一些细粒度的信息是图像的一些颜色、纹理、边缘、棱角信息。原理：浅层网络感受野较小，感受野重叠区域也较小，所以保证网络捕获更多细节。

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如何在附近商户中查找离你最近的商家?

前提背景用户位置按照经纬度获取用户可选范围内的商家查询后的结果按顺序返回给用户商户位置以经纬度存储常用方法数据库查询筛选根据用户当前位置和用户所选择范围, 在数据库中查询后将结果在数据库中排序或者在内存中排序..., 在做筛选也可关于数据库查询更优秀的写法大家可以看看这篇文章附近商家算法-地理空间距离计算优化 - 金泽夕 - 博客园 (cnblogs.com)利用redis中的geo类型来做范围筛选可以将用户最大能选范围内的所有商户的经纬度预先存...1km * 1km,那么我就将中国分为n个1km*1km的小块存在数中, 四叉树的是将中国分为四块, 每块再划分四块, 知道划分为最小块, 之后我们新增商户或者查询的时候都可以在树中查询查询的时候...10，这时候误差为0.6米，几乎不影响使用，如果需要更高精度，可以继续划分另外geohash检索时常见的边缘问题，因为geohash是按矩形块检索的，如果一个矩形块内有a，b两点，b与a的距离为...10km，相邻矩形块有c点，c与a的距离为5km，由于a与b前缀编码相同位数更多，将会认为a与b的距离更近，因此为了避免边缘问题，我们在检索时，还要将相邻矩形块也一起遍历，，也就是看似在第三层矩形中找距离最近的点实际上由于边缘问题

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如何理解算法中的偏差、方差和噪声？

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四.图像平滑之均值滤波、方框滤波、高斯滤波、中值滤波及双边滤波

这就需要通过图像平滑方法来消除这些噪声并保留图像的边缘轮廓和线条清晰度，本文将详细介绍五种图像平滑的滤波算法，包括均值滤波、方框滤波、高斯滤波、中值滤波和双边滤波。...、边缘和噪声，最常见的是用来减少图像上的噪声。...---- 3.邻域平均法图像简单平滑是指通过邻域简单平均对图像进行平滑处理的方法，用这种方法在一定程度上消除原始图像中的噪声、降低原始图像对比度的作用。...高斯滤波的核心思想是对高斯函数进行离散化，以离散点上的高斯函数值为权值，对图像中的每个像素点做一定范围邻域内的加权平均，从而有效地消除高斯噪声。...双边滤波比高斯滤波多了一个高斯方差sigma-d，它是基于空间分布的高斯滤波函数。所以在图像边缘附近，离的较远的像素点不会过于影响到图像边缘上的像素点，从而保证了图像边缘附近的像素值得以保存。

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【python-opencv】canny边缘检测

1、降噪由于边缘检测容易受到图像中噪声的影响，因此第一步是使用5x5高斯滤波器消除图像中的噪声。我们已经在前面的章节中看到了这一点。...2、查找图像的强度梯度然后使用Sobel核在水平和垂直方向上对平滑的图像进行滤波，以在水平方向(Gx)和垂直方向(Gy)上获得一阶导数。从这两张图片中，我们可以找到每个像素的边缘渐变和方向。...为此，在每个像素处，检查像素是否是其在梯度方向上附近的局部最大值。查看下面的图片： ? 点A在边缘（垂直方向）上。渐变方向垂直于边缘。点B和C在梯度方向上。...强度梯度大于maxVal的任何边缘必定是边缘，而小于minVal的那些边缘必定是非边缘，因此将其丢弃。介于这两个阈值之间的对象根据其连通性被分类为边缘或非边缘。...因此，非常重要的一点是我们必须相应地选择minVal和maxVal以获得正确的结果。 opencv中的边缘检测： OpenCV将以上所有内容放在单个函数cv.Canny()中。我们将看到如何使用它。

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【python-opencv】图像平滑

1、2D卷积与一维信号一样，还可以使用各种低通滤波器（LPF），高通滤波器（HPF）等对图像进行滤波。LPF有助于消除噪声，使图像模糊等。HPF滤波器有助于在图像中找到边缘。...（3）中位模糊在这里，函数cv.medianBlur() 提取内核区域下所有像素的中值，并将中心元素替换为该中值。这对于消除图像中的椒盐噪声非常有效。...有趣的是，在上述过滤器中，中心元素是新计算的值，该值可以是图像中的像素值或新值。但是在中值模糊中，中心元素总是被图像中的某些像素值代替。有效降低噪音。其内核大小应为正奇数整数。...在此演示中，我向原始图像添加了50％的噪声并应用了中值模糊。检查结果： median = cv.medianBlur(img,5) 结果： ?...空间的高斯函数确保仅考虑附近像素的模糊，而强度差的高斯函数确保仅考虑强度与中心像素相似的那些像素的模糊。由于边缘的像素强度变化较大，因此可以保留边缘。

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基于FPGA的实时图像边缘检测系统设计（中）

基于FPGA的实时图像边缘检测系统设计（中）今天给大侠带来基于FPGA的实时图像边缘检测系统设计，由于篇幅较长，分三篇。今天带来第二篇，中篇，话不多说，上货。...；实时采集到的图像数据往往都会伴随着噪声，为了使图像处理的结果更加准确，我还采用了中值滤波算法对得到的灰度图像进行有效去噪。...图3-1 彩色图像转灰度文件对应的RTL级视图 3.1.2 中值滤波在图像处理中，为了保护边缘信息和平滑噪声，中值滤波被广泛应用。...中值滤波是一种非线性信号处理技术，基于排序统计理论，可以有效抑制噪声，其基本原理是将数字图像或者数字序列中一点的值用该点所在邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值尽可能的接近其真实值，从而能够有效地消除孤立的噪声点...图3-5 中值滤波模块的仿真波形 3.2 边缘检测一幅图像中灰度变化比较剧烈的区域一般就是图像边缘，图像的边缘信息可以通过计算灰度图像中各区域的梯度幅值来判断。

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图像处理算法之算子简介

需要说明的是：边缘和物体间的边界并不等同，边缘指的是图像中像素的值有突变的地方，而物体间的边界指的是现实场景中的存在于物体之间的边界。...有可能有边缘的地方并非边界，也有可能边界的地方并无边缘，因为现实世界中的物体是三维的，而图像只具有二维信息，从三维到二维的投影成像不可避免的会丢失一部分信息；另外，成像过程中的光照和噪声也是不可避免的重要因素...，由于该算子中引入了类似局部平均的运算，因此对噪声具有平滑作用，能很好的消除噪声的影响。...从图像处理的实际效果来看，边缘定位较准，对噪声敏感。适用于边缘明显且噪声较少的图像分割。Roberts边缘检测算子是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子,Robert算子图像处理后结果边缘不是很平滑。...经分析，由于Robert算子通常会在图像边缘附近的区域内产生较宽的响应，故采用上述算子检测的边缘图像常需做细化处理，边缘定位的精度不是很高。

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如何消除摄影中的运动模糊?

卷积核不稳定且有大量过零点于是当我们用去卷积技术去尝试恢复清晰图像时，会因为OTF的大量零点而出现大量的噪声，最终结果信噪比极低（如下图所示）。...是的，这个思想就是来自于我们之前提到过的波前编码和对焦扫描，不清楚的话可以参看我之前的文章： 38. 对焦扫描技术是如何实现EDOF（扩展景深）的？ 39. 消除失焦模糊的其他几种方法 ?...四、总结 4.1 两种方法的比较今天我介绍了两种实现消除摄影中运动模糊的技术，一个是利用震颤快门的编码曝光，另外一个则是利用抛物线扫描实现的运动不变摄影。...去卷积 -怎么把模糊的图像变清晰？）相机运动导致的模糊(36. 盲去卷积 - 更加实用的图像去模糊方法) 失焦导致的模糊 37. 如何从失焦的图像中恢复景深并将图像变清晰？ 38....对焦扫描技术是如何实现EDOF（扩展景深）的？ 39. 消除失焦模糊的其他几种方法目标物体运动导致的模糊 40. 如何消除摄影中的运动模糊?

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基于FPGA的实时图像边缘检测系统设计（中）

3.1 图像数据预处理为了实现图像的边缘检测，需要对捕获到的图像数据进行预处理操作：后续算法适用于灰度图像，因此首先需要将捕获到的彩色图像转换为保留有亮度信息的灰度图像；实时采集到的图像数据往往都会伴随着噪声...3.1.1 彩色图像数据转灰度图像本系统所采用的算法全部适用于8位灰度图像，因此在边缘检测和中值滤波之前需要将彩色图像转换成适于研究的8位灰度图像，将图像中的每个像素用下列公式（3-1）计算其灰度值，...图3-1 彩色图像转灰度文件对应的RTL级视图 3.1.2 中值滤波在图像处理中，为了保护边缘信息和平滑噪声，中值滤波被广泛应用。...中值滤波是一种非线性信号处理技术，基于排序统计理论，可以有效抑制噪声，其基本原理是将数字图像或者数字序列中一点的值用该点所在邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值尽可能的接近其真实值，从而能够有效地消除孤立的噪声点...3.2 边缘检测一幅图像中灰度变化比较剧烈的区域一般就是图像边缘，图像的边缘信息可以通过计算灰度图像中各区域的梯度幅值来判断。令图像的亮度为f(x,y)，则其灰度可以用以下公式来定义： ?

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使用Python-OpenCV消除图像中孤立的小区域操作

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CNN 是如何处理图像中不同位置的对象的？

文中讨论了当要识别的对象出现在图像中的不同位置时，CNN 是如何应对、识别的。Pete Warden 给出的解释也许算不上完善，而且也仍然无法保证能够消除位置的影响，但这是一个不错的开始。...一位正在学习用卷积神经网络做图像分类的工程师最近问了我一个有趣的问题：模型是如何学会辨别位于图片中不同位置的物体的呢？...即便照片是人工选出的，ImageNet 中的图像在物体位置上还是有很多差异，所以神经网络是如何处理它们的呢?...我们将初始层看作边缘探测器，寻找最基础的像素规律，之后的图层将初始图层得出的规律作为输入，进行更高级别概念的预测，如此循序渐进。...文章到现在还没能解释神经网络如何识别位置之间的差异。因此最后，你还需要了解另一种设计图像分类 CNN 网络时候的常见做法。随着网络的层次越来越深，通道的数量会显著增加，图像的尺寸则会缩小。

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图像处理常用算法—6个算子！！

需要说明的是：边缘和物体间的边界并不等同，边缘指的是图像中像素的值有突变的地方，而物体间的边界指的是现实场景中的存在于物体之间的边界。...有可能有边缘的地方并非边界，也有可能边界的地方并无边缘，因为现实世界中的物体是三维的，而图像只具有二维信息，从三维到二维的投影成像不可避免的会丢失一部分信息；另外，成像过程中的光照和噪声也是不可避免的重要因素...二阶导数对噪声也比较敏感，解决的方法是先对图像进行平滑滤波，消除部分噪声，再进行边缘检测。不过，利用二阶导数信息的算法是基于过零检测的，因此得到的边缘点数比较少，有利于后继的处理和识别工作。...，能很好的消除噪声的影响。...经分析，由于Roberts算子通常会在图像边缘附近的区域内产生较宽的响应，故采用上述算子检测图像常需做细化处理，边缘定位的精度不是很高。

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图像处理算法面试题

，因此对噪声具有平滑作用，能很好的消除噪声的影响。...经分析，由于Robert算子通常会在图像边缘附近的区域内产生较宽的响应，故采用上述算子检测的边缘图像常需做细化处理，边缘定位的精度不是很高。...因为平均能减少或消除噪声，Prewitt梯度算子法就是先求平均，再求差分来求梯度。...边缘提取的基本问题是解决增强边缘与抗噪能力间的矛盾，由于图像边缘和噪声在频率域中同是高频分量，简单的微分提取运算同样会增加图像中的噪声，所以一般在微分运算之前应采取适当的平滑滤波，减少噪声的影响。...深度学习中目标检测的常用方法，异同。给定摄像头范围和图像大小求分辨率。如何检测图片中的汽车，并识别车型，如果有遮挡怎么办？数字识别的流程。

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OpenCV非线性滤波（中值滤波和双边滤波）

百度百科中是这样描述中值滤波的原理：中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值...，从而消除孤立的噪声点。...中值滤波在一定的条件下可以克服常见线性滤波器如最小均方滤波、方框滤波器、均值滤波等带来的图像细节模糊，而且对滤除脉冲干扰及图像扫描噪声非常有效，也常用于保护边缘信息, 保存边缘的特性使它在不希望出现边缘模糊的场合也很有用...双边滤波器顾名思义比高斯滤波多了一个高斯方差sigma－d，它是基于空间分布的高斯滤波函数，所以在边缘附近，离的较远的像素不会太多影响到边缘上的像素值，这样就保证了边缘附近像素值的保存。...；参数2：输出图像；参数3：过滤过程中每个像素邻域的直径。

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OpenGL ES 图像基本处理：腐蚀、膨胀、边缘检测

图像腐蚀（Image Erosion）：用于缩小或消除图像中物体的边界。主要用于去除图像中的小细节、噪声或不规则物体。...实现图像腐蚀的片段着色器代码，基本原理就是寻找附近的最小 color 作为输出： precision highp float; varying highp vec2 vTextureCoord; uniform...：图像膨胀（Image Dilation）：用于增大或突出图像中物体的边界。...主要用于连接图像中的物体，填充小孔或缝隙，以及强调物体的边缘。...：边缘检测（Edge Detection）：用于识别图像中物体之间的边界。

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