图像噪声 噪声 加性噪声一般指热噪声、散弹噪声等，它们与信号的关系是相加，不管有没有信号，噪声都存在。 高斯白噪声包括热噪声和散粒噪声。...在通信信道测试和建模中，高斯噪声被用作加性白噪声以产生加性白高斯噪声。...椒盐噪声严重影响图像的视觉质量，给图像的边缘检测、纹理或者特征点提取等造成困难。...，上述方法对低噪声水平的椒盐噪声处理效果良好，噪声水平过高无法得到理想的结果。...高斯噪声完全由其时变平均值和两瞬时的协方差函数来确定，若噪声为平稳的，则平均值与时间无关，而协方差函数则变成仅和所考虑的两瞬时之方差有关的相关函数，它在意义上等效于功率谱密度。
噪声检测 噪声检测方法 将噪声和信号区分开来是影响去噪效果好坏的重要因素之一。...，缺点是阈值T 的值对噪声点和信号点的判断影响很大。...（2）极值法 极值法[2]的基本思想是：在一幅图像中，邻域内的像素点和其它像素点存在较大的关联性，大多数情况下信号点与邻近像素点的灰度值差别不是太大，但噪声点相差较大；被椒盐噪声污染的像素点通常以最大值或最小值...极值判断法在一定程度上能区分噪声点和信号点，尤其椒盐噪声图像，且该方法不用设置阈值，传统的自适应中值去噪方法即采用的是极值法，但该方法对椒盐去噪时，邻域内的某些极值信号像素点在判断过程中易被误判为噪声点...一种简单的椒盐噪声去噪 算法 . 计算机工程与 应用 , 2003, 39(20): 28-31 章节来源： 《图像椒盐噪声去噪算法研究及应用》-邓中东
原图是一张半裸的全身照，截取了头像部分，有兴趣可以去网上找找 参考：Lena.jpg IEEE图像处理汇刊的主编David C.Munson总结了两点原因： 1.该图适度的混合了细节、平滑区域、阴影和纹理...，从而能很好的测试各种图像处理算法。...2.Lenna是个美女，对于图象处理界的研究者来说，美女图可以有效的吸引他们来做研究 图像边缘检测的算法有很多，包括传统的模板算⼦（Sobel、Roberts、Prewitt、Laplace）、形态学边缘检测...这篇文章讲两个有代表性的算子：sobel边缘检测和canny边缘检测 二、sobel边缘检测 2.1算法原理 基于梯度是最基本的边缘检测算法，存在较大误差和不稳定性。...梯度计算 使⽤⼀阶导数算⼦（⼀般⽤ Sobel 模板算⼦）计算灰度图像中每个像素点在⽔平和垂直⽅向上的导数GX、GY，得出梯度向量（GX，GY），最后得到该像素点的梯度幅度G和相位⾓D 相位角后面用来根据梯度方向取临近点
常用来处理具有陡峭的低噪声图像，当图像边缘接近于正 45 度或负 45 度时，该算法处理效果更理想。其缺点是对边缘的定位不太准确，提取的边缘线条较粗。...Laplacian 算子其实主要是利用 Sobel 算子的运算，通过加上 Sobel 算子运算出的图像 X 方向和 Y 方向上的导数，得到输入图像的图像锐化结果。...Laplacian 算子容易丢失一部分边缘的方向信息，造成一些不连续的检测边缘，同时抗噪声能力比较差，由于其算法可能会出现双像素边界，常用来判断边缘像素位于图像的明区或暗区，很少用于边缘检测。...，通过对信号进行细化分析，能达到高频处时间细分、低频处频率细分，所以小波变换适合复杂图像的边缘检测，它的边缘处理能力如下： 2.3 基于模糊理论的边缘检测算法： 实际应用中的图像边缘是不确定的，具有模糊性...，如椒盐噪声、高斯噪声等等；同时在实际生活中，当我们碰到尺寸、分辨率更大的图像时，经典边缘检测算法必须要对像素逐个进行计算，这就带来了很大的工作量和巨大的时间成本。
上一讲小白为小伙伴们带来了如何使用自编函数和自带函数对图像进行滤波，去除图像的噪声。这次小白为大家带来滤波的新用处——边缘提取。...sobel算子是一阶的梯度算子，也就是对信号求取一阶导数，对噪声具有平滑作用，提供较为精确的边缘方向信息，但是边缘定位精度不够高；但是该种方法比较简单，容易实现，也比较容易理解。...常用的sobel边缘提取模板 Roberts算子 其实很多种算子都借鉴了sobel方法的思想，Roberts算子检测方法对具有陡峭的低噪声的图像处理效果较好，但是利用roberts算子提取边缘的结果是边缘比较粗...但是Canny边缘检测算法不是简单的模板卷积而已，通过梯度方向和双阈值法来检测边缘点，具体算法讲解，可以通过点击”原文阅读“来了解更多： Canny方法不容易受噪声干扰，能够检测到真正的弱边缘。...优点在于，使用两种不同的阈值分别检测强边缘和弱边缘，并且当弱边缘和强边缘相连时，才将弱边缘包含在输出图像中。
python数字图像处理-图像噪声与去噪算法 ?...图像噪声 椒盐噪声 概述： 椒盐噪声（salt & pepper noise）是数字图像的一个常见噪声，所谓椒盐，椒就是黑，盐就是白，椒盐噪声就是在图像上随机出现黑色白色的像素。...重复3,4两个步骤完成所有像素的NP个像素 输出加噪以后的图像 高斯噪声 概述： 加性高斯白噪声(Additive white Gaussian noise，AWGN)在通信领域中指的是一种功率谱函数是常数...中值滤波器对处理脉冲噪声(也称椒盐噪声)非常有效, 因为该噪声是以黑白点叠加在图像上面的. 与中值滤波相似的还有最大值滤波器和最小值滤波器....然而, 图像边缘也是由图像灰度尖锐变化带来的特性, 所以均值滤波还是存在不希望的边缘模糊负面效应. 均值滤波还有一个重要应用, 为了对感兴趣的图像得出一个粗略描述而模糊一幅图像.
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。...图 9 滤波器的分类 虽然有许多类型的滤波器，但在本文中我们将考虑4个主要用于图像处理的滤波器。 1. 高斯滤波器： 1.1 使用OpenCV和Python实现高斯滤波器： ?...此过滤器保留边缘。 ? ? 分析最合适的噪音滤波器： 从噪声和滤波器的实现，我们分析了最适合不同图像噪声的滤波器。 ? 有了这篇关于图像处理中的噪声过滤的这篇文章。
在上一期的文章中，我们学习了图像的滤波知识，了解到滤波的作用之一就是降噪，因此，滤波成为了众多图像处理任务中的首要操作，大家切记哦，今天，我们继续来学习图像的新知识--边缘检测。...一、边缘检测 1.边缘检测简介 边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。...这些包括（i）深度上的不连续、（ii）表面方向不连续、（iii）物质属性变化和（iv）场景照明变化。边缘检测是图像处理和计算机视觉中，尤其是特征提取中的一个研究领域。...以上用一句话总结：边缘检测实际就是检测图像中亮度变化有区别或者较大的地方，实际效果表现为图像中的轮廓检测。...，计算图像梯度，非极大值抑制 ，阈值筛选是个步骤构成，换句话说，只要使用这个算法，我们就会经过四个处理步骤，幸运的是，OpenCV已经为我们实现了这个函数，只要调用就可以了，一起来看看吧！
2、Canny边缘检测操作 Canny边检检测算法由4步组成的，（1）、对输入图像进行高斯滤波平滑，（2）、计算平滑图像的导数包括幅值和方向，（3）、导数幅值非最大值抑制：判断领域中心处与相邻像素导数赋值比大小...（2）、图像中的边缘可以指向各个方向，因此Canny算法使用四个算子来检测图像中的水平、垂直和对角边缘。...边缘检测的算子（如Roberts，Prewitt，Sobel等）返回水平Gx和垂直Gy方向的一阶导数值，由此便可以确定像素点的梯度G和方向theta 。...（4）、在施加非极大值抑制之后，剩余的像素可以更准确地表示图像中的实际边缘。然而，仍然存在由于噪声和颜色变化引起的一些边缘像素。...阈值的选择取决于给定输入图像的内容。被划分为强边缘的像素点已经被确定为边缘，因为它们是从图像中的真实边缘中提取出来的。
HED 和 RCF 图像边缘检测 引言 虽然传统边缘检测算法在不断发展的过程中也取得了很大的进步，但仍然无法做到精细的边缘检测处理。...由于深度学习的特性，使得它成为最适合处理计算机视觉任务的工具之一，特别是卷积神经网络(CNN)，得益于它强大的自动学习能力，图像边缘检测任务得到了长足的发展，涌现出了许多优秀的方法，如 N4-field...作为图像边缘检测领域一种比较经典的网络，HED 网络的出现对之后出现的各种图像边缘检测算法都有着启发式的贡献，解决了在计算机视觉领域存在的两个重要问题： 基于整体图像的训练和预测； 多尺度，多层次的特征学习...虽然通过 CNN 的学习能力上述方法也取得了不错的边缘检测性能，但也存在计算成本高，测试成本高的缺陷。而基于整体图像的训练和预测通过直接对图像中的每个像素进行判断，简单高效精确度高。...RCF 在 HED 损失函数的基础上进一步进行了修改，通过设置阈值 η 着重解决了多人标注情况下那些不确定是否为边缘的像素处理，提高了训练的稳定性。
在前面的python数字图像处理（10）：图像简单滤波 中，我们已经讲解了很多算子用来检测边缘，其中用得最多的canny算子边缘检测。 本篇我们讲解一些其它方法来检测轮廓。...1、查找轮廓（find_contours) measure模块中的find_contours()函数，可用来检测二值图像的边缘轮廓。...函数原型为： skimage.measure.find_contours(array, level) array: 一个二值数组图像 level: 在图像中查找轮廓的级别值 返回轮廓列表集合，可用...2、逼近多边形曲线 逼近多边形曲线有两个函数：subdivide_polygon（)和 approximate_polygon（） subdivide_polygon（)采用B样条（B-Splines...degree: B样条的度数，默认为2 preserve_ends: 如果曲线为非闭合曲线，是否保存开始和结束点坐标，默认为false 返回细分为的坐标点序列。
图片一、研究背景对文档图像进行拍照经常受到透视形变和几何形变的干扰，这会影响文档图像的可读性和OCR系统的性能。...现有基于深度学习的矫正方法主要关注于紧密裁剪的文档图像，而忽视存在大环境边界的文档图像和没有环境边界的文档图像（如图1所示），导致无法处理这类图像。...其包含两个子模块：边界去除模块和迭代式内容矫正模块，边界去除模块先将所有情况的文档图像统一成去除环境边界的图像，内容矫正模块再专注于文档内容的矫正，以此将边界去除和内容矫正解耦开来，从而解决环境边界多样的情况...此外，考虑到文档图像的Mask有相对固定的模式（一个完整的连通域，接近四边形，相对直的边缘等），本文利用GAN将这种先验引入到模型当中。...四、总结及讨论该论文创新性地提出了一种基于边缘去除和迭代式内容矫正的复杂文档图像校正，不仅在紧密裁剪文档图像上取得SOTA的矫正结果，还能处理含有大环境边界的文档图像以及不含环境边界的文档图像，填补了该领域在这方面的研究空白
理论基础 二维卷积运算是信号处理和图像处理中常用的一种运算方式，当给定两个二维离散信号或图像 f(x, y) 和 g(x, y) ，其中 f(x, y) 表示输入信号或图像， g(x, y...在数学上，二维卷积运算可以理解为将输入信号或图像 f(x, y) 和卷积核 g(x, y) 进行对应位置的乘法，然后将所有乘积值相加得到输出信号或图像 h(x, y) 。...这个过程可以用于实现一些信号处理和图像处理的操作，例如模糊、边缘检测、图像增强等。...图5.3给出在图像处理中几种常用的滤波器，以及其对应的特征映射．图中最上面的滤波器是常用的高斯滤波器，可以用来对图像进行平滑去噪；中间和最下面的滤波器可以用来提取边缘特征。...图像处理 2.1 图像读取 img = Image.open('1.jpg') # img = img.resize((128, 128)) # 调整图像大小 img_tensor = torch.tensor
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。...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。...常用于目标检测、图像分割和计算机视觉任务。常见的边缘检测算法包括Sobel、Prewitt、Canny等。...实现图像边缘检测的片段着色器代码，代码基本上跟上节降到的锐化的实现方式一样，都是使用一个卷积核（高通滤波）: precision highp float; varying highp vec2 vTextureCoord
然后我们在原始图像上使用Sobel边缘检测来检测火灾的边缘，同时删除小于100的阈值。...Sobel边缘检测 下一步将使用Sobel边缘检测器来检测图像内火焰的变换。...这可以通过对图像应用 3x3 蒙版来完成 分割技术 该算法中使用的最后一项技术是分割技术，用于从非火灾背景中分割火灾。该技术完成的第一步是指定 ROI 中分段处理的颜色范围。...使用第二种技术（Sobel边缘检测）来检测将 ROI 和非 ROI 分开的区域。 结果与分析 最后基于 50 张图像进行验证以评估算法。该验证过程使用真值模型，并与结果进行比较。...准确率=TP/(TP+TN)*100% 效率测试给出为： 准确率=（TN+TP/TN+TP+FN+FP）*100% 结论 我们提出了一种基于机器学习（图像处理技术）的火灾检测算法
FPGA图像处理之边缘检测算法的实现 作者：lee神 1. 背景知识 边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。...图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。这些包括（i）深度上的不连续、（ii）表面方向不连续、（iii）物质属性变化和（iv）场景照明变化。...边缘检测是图像处理和计算机视觉中，尤其是特征提取中的一个研究领域。 2....Soble边缘检测通常带有方向性，可以只检测竖直边缘或垂直边缘或都检测。...Gy= P★Sobely -- 原始图像与Sobel算子Y方向卷积； 3. ? 。 4. 阈值比较形成边缘查找后的二值图像。 4.
Enhanced Data Augmentation Approach for Deep Learning Based Image Classification Attentive CutMix：一种用于深度学习图像分类的增强数据增强方法...2003.13048 【10】 Noise Modeling, Synthesis and Classification for Generic Object Anti-Spoofing 通用对象防欺骗的噪声建模...2003.12943 【12】 Refined Plane Segmentation for Cuboid-Shaped Objects by Leveraging Edge Detection 利用边缘检测的长方体物体精细化平面分割...【2】 Predicting Semantic Map Representations from Images using Pyramid Occupancy Networks 使用金字塔占有率网络从图像预测语义地图表示...Image compression optimized for 3D reconstruction by utilizing deep neural networks 利用深层神经网络优化三维重建的图像压缩
首先通过滤波器进行平滑处理，以减小噪声对边缘检测产生的影响；其次计算梯度，寻找梯度变化最大的像素点，得到边缘像素点；最后进行阈值处理，通过设定合适的阈值确定真正的边缘，排除非边缘点。...图片 Sobel 边缘检测算法的基本步骤 传统 Sobel 边缘检测方法如下： 计算梯度值 通过两个 3×3 的模板 sx，sy 对原始图像 f(x,y) 进行卷积处理，计算出水平和垂直方向的梯度...基本步骤 传统 Canny 边缘检测方法如下： （1）通过高斯滤波函数对图像进行平滑处理 首先通过对图像进行高斯滤波处理，平滑图像，避免将噪声视为图像边缘，从而可以尽可能地减少噪声对边缘检测产生的影响。...（2）通过一阶差分算子求滤波后图像的梯度幅值和方向 传统边缘检测算法通常通过计算梯度信息的变化来预测图像的边缘，因此 Canny 算子通过 2×2 的一阶差分算子计算水平和垂直方向的一阶导数，分别记为...（4）双阈值法检测边缘 在对图像进行非极大值抑制之后，可以得到图像的边缘，但这时得到的边缘往往不尽人意，由于噪声和图像色彩变化造成的影响，导致一些边缘像素的产生，但这些边缘像素可能并不是真正的边缘。
Out-of-Distribution Detection in Medical Image Segmentation with Convolutional Neural Networks 用卷积神经网络改进医学图像分割中的校准和分布外检测...2004.07703 【2】 Fast Template Matching and Update for Video Object Tracking and Segmentation 用于视频对象跟踪和分割的快速模板匹配和更新...Stefano Tubaro 链接：https://arxiv.org/abs/2004.07682 【2】 Effect of Input Noise Dimension in GANs GANS中输入噪声尺寸的影响...：统一结构和纹理相似性 作者：Keyan Ding, Eero P....Information Extraction from Documents using Improved Graph Learning-Convolutional Networks Pick：使用改进的图学习-卷积网络处理从文档中提取关键信息
原理：首先将原图像作为最底层图像G0（高斯金字塔的第0层），利用高斯核（5*5）对其进行卷积，然后对卷积后的图像进行下采样（去除偶数行和列）得到上一层图像G1，将此图像作为输入，重复卷积和下采样操作得到更上一层图像...对噪声具有平滑作用，提供较为精确的边缘方向信息，边缘定位精度不够高。当对精度要求不是很高时，是一种较为常用的边缘检测方法。 Sobel具有平滑和微分的功效。...Canny 的目标是找到一个最优的边缘检测算法，最优边缘检测的含义是： 最优检测：算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘，漏检真实边缘的概率和误检非边缘的概率都尽可能小 最优定位准则：检测到的边缘点的位置距离实际边缘点的位置最近...，或者是由于噪声影响引起检测出的边缘偏离物体的真实边缘的程度最小 检测点与边缘点一一对应：算子检测的边缘点与实际边缘点应该是一一对应 Canny边缘检测算法的步骤 高斯模糊，降低噪声 灰度转换 计算梯度...：设置的高阈值 edges：输出边缘图像，单通道8位图像 apertureSize：Sobel算子的大小 L2gradient：一个布尔值，如果为真，则使用更精确的L2范数进行计算(即两个方向的倒数的平方和再开方
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