基于FPGA灰度图像高斯滤波算法的实现 作者：lee神 1. 内容概要 高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。...对于高斯滤波的基础理论知识可参考：《基于FPGA的图像高斯滤波算法理论篇》。 2. 高斯滤波算法实现步骤 ? 图1 高斯滤波5x5算子模板 ?...利用公式（1）进行高斯滤波的实现 仿真代码： ? 产生行为480的循环数据。 仿真结果： ? 图6 形成3x3的图像矩阵 ? 图7 高斯滤波的计算结果 实验结果： ? 图8 实验使用原图 ?...图10 灰度图像经过高斯滤波后的图像 总结： 至此，基于FPGA的三大图像滤波（均值滤波、中值滤波、高斯滤波）处理已经讲解完毕，其中的图像处理效果需要大家自己去实验，去对比。...推荐阅读： 《 基于FPGA的灰度图像均值滤波算法的实现》 《基于FPGA的中值滤波算法的实现》 《基于MATLAB图像处理的中值滤波、均值滤波以及高斯滤波的实现与对比》
本设计基于python+pyqt5实现一款图像增强的图片去噪，有UI界面，大家可以自行使用。 在空域图像处理中，常用的去噪方法：均值滤波、中值滤波、高斯滤波。...中值滤波及均值滤波 中值滤波 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个像素点的值，用该像素点的一个邻域中各点值的中间值代替，让周围的像素值接近的真实值...使用中值滤波对图像中的脉冲噪声、椒盐噪声去除效果明显，能够保护信号的边缘，使之不被模糊[1]。...理论方法 中值滤波方法：对一个数字信号序列xj (-∞滤波处理时，首先要定义一个长度为奇数的L长窗口，L=2N+1，N为正整数。...对这L个信号样本值按从小到大的顺序排列后，其中值，在i处的样值，便定义为中值滤波的输出值y(i)=med[x(i-N)，…，x(i)，…，x(i+N)] 步骤如下： 建立一个奇数长度L=2N+1的滑动滤波窗口
基于MATLAB图像处理的中值滤波、均值滤波以及高斯滤波的实现与对比 作者：lee神 1....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...5 高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。...加入高斯噪声的灰度图像 ? 加入椒盐噪声的灰度图像 ? 经过中值滤波后的高斯噪声灰度图像 ? 经过中值滤波后的椒盐噪声灰度图像 ? 经过均值滤波的高斯噪声灰度图像 ?...经过均值滤波的椒盐噪声灰度图像 ? 经过高斯滤波的高斯噪声灰度图像 ? 经过高斯滤波的椒盐噪声的灰度图像 结果分析：图像经过中值滤波后，高斯噪声没有被完全去除，椒盐噪声几乎被完全去除效果较好。
高斯滤波原理 2. 图像二维卷积 3. 具体实现 4. 参考资料 1. 高斯滤波原理 根据数学知识，一维高斯函数可以描述为： ?...具体实现 在OpenCV中，可以直接使用GaussianBlur()函数实现高斯滤波,但是为了验证和学习高斯滤波算法，也可以自己构建高斯卷积核，使用滤波函数filter2D()进行滤波。...()和filter2D()进行了高斯滤波，并通过compare()函数进行比较。...运行结果如下所示，两者的滤波结果基本一致，说明构建的卷积核是正确的。 ? 4....参考资料 1.OpenCV实现二维高斯核GaussianKernel 2.opencv3.2.0图像处理之高斯滤波GaussianBlur API函数 3.OpenCV高斯滤波器详解及代码实现
[开发技巧]·Python极简实现滑动平均滤波（基于Numpy.convolve） ?...1.滑动平均概念 滑动平均滤波法（又称递推平均滤波法），时把连续取N个采样值看成一个队列 ，队列的长度固定为N ，每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据....(先进先出原则) 把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果。...步长会有些区别，滑动平均滤波法滑动步长为1，而一维卷积步长可以自定义。还有区别就是一维卷积的核参数是需要更新迭代的，而滑动平均滤波法核参数都是一。 我们应该怎么利用这个相似性呢？...3.Numpy.convolve介绍 numpy.convolve(a, v, mode=‘full’) 参数： a:(N,)输入的一维数组 v:(M,)输入的第二个一维数组
目前基于麦克风阵列的声源定位方法大致可以分为三类：基于最大输出功率的可控波束形成技术、基于高分辨率谱图估计技术和基于声音时间差（time-delay estimation，TDE）的声源定位技术。...相关参数可参见下图： 互相关算法经常被用来做时延估计，表示为： 代入信号模型，则有： 此时因为s(t)和n1(t)互不相关，上式可以简化为： 其中τ12=τ1-τ2，假设n1和n2是互不相关的高斯白噪声...广义互相关时延估计算法框图如下： 2、常用加权函数及其特点 相位变换加权函数的表达式为： 由上式可知，相位变换加权函数实质上是一个白化滤波器，使得信号间的互功率谱更加平滑，从而锐化广义互相关函数...而自适应最小均方算法采用麦克风信号的实际模型，通过自适应滤波产生h1(n)和h2(n)，再从h1(n)和h2(n)中估计时延，可以有效抑制混响的影响。...更多地，麦克风阵列信号的理想模型参见下图： 如上图所示，在理想模型中，假设麦克风阵列的所有阵元接收到的语音信号只包含直达信号与噪声信号，噪声信号为环境噪声（高斯白噪声），并且每个麦克风之间的噪声相互独立
引言 滤波成形是核信号处理过程中的重要一步，而高斯滤波成形是其中一种极其重要的方法。Sallen-Key 电路和 CR-(RC)m滤波成形电路是常用的高斯滤波成形电路。...本文将对两种高斯滤波成形电路进行原理计算与电路仿真，将理论与仿真结果、不同仿真方法的结果进行对比，观察电路的输出波形。仿真结果表明，二者的滤波效果十分相近，与理论相比能够达到较为理想的效果。...级数m的选择也会影响滤波下效果，m 越大，成形的波形越趋于高斯型，脉冲的宽度越大，波形越趋于对称，但是信号的幅度变小。...Sallen-Key 电路 Sallen-Key 电路是一种二阶有源滤波电路，可以用较少的元件和级数实现更多次的积分，使输出的波形更接近高斯形状，还可以获得共轭复数极点，改善滤波成形电路的性能。...，两个输出波形的高斯拟合相关系数均大于0.99，可以验证两个电路高斯滤波成形的有效性。
高斯函数与高斯滤波 image.png一维高斯函数我们都熟悉，形式如下： ? 标准差 image.png ? image.png 窗口大小 image.png ?...OpenCV中标准差与窗口大小的换算 在OpenCV函数createGaussianFilter中，若未指定窗口大小，通过\(\sigma\)推算窗口大小方式如下，半径为\(\sigma\)的3或4倍：...image.png 具体地，在函数getGaussianKernel中，当ksize不大于7时，直接从内部的\(small_gaussian_tab\)取对应大小的高斯核，若大于7，则使用上式计算出\(...\sigma\)然后套用高斯公式，最后再归一化。...size of a Gaussian filter Optimal Gaussian filter radius Fast Almost-Gaussian Filtering 本文出自本人博客：如何确定高斯滤波的标准差和窗口大小
基于FPGA的均值滤波（二） 之一维求和模块 均值滤波按照整体设计可以分为以下几个子模块： （1）一维求和模块，这里记为sum_1D； （2）二维求和模块，这里记为sum_2D； （3）除法转换模块，此模块比较简单...用FPGA来求和是最简单的事情，所要注意的是求和结果不要溢出。一般情况下，2个位宽为DW的数据想家，至少得用一个DW+1位宽的数据来存放。 假设窗口尺寸为5，则求和电路可以根据下图进行设计： ?...上面的电路确实可以实现预定的功能，然后本设计中采用另外一种方法：利用增量更新的方式来实现窗口横向求和，这种求和方式在大尺寸的窗口计算中十分有用。 在连续两个像素求和的过程中，仅仅有头尾的两个像素不同。...也就是针对每一个窗口并不需要重新计算所有窗口内的像素和，可以通过前一个中心点的像素和再通过加法将新增点和舍弃点之间的差值计算进去就可以获得新窗口内像素和。...具体到FPGA实现方面，同样需要把数据连续打几拍，同时计算首个数据与最后一个数据的差。当前求和结果为上一个求和结果与计算结果之差的和。同样对于窗口尺寸为5的行方向求和操作，设计带你撸如下图所示： ?
一直都觉得粒子滤波是个挺牛的东西，每次试图看文献都被复杂的数学符号搞得看不下去。...一个偶然的机会发现了Rob Hess(http://web.engr.oregonstate.edu/~hess/)实现的这个粒子滤波。从代码入手，一下子就明白了粒子滤波的原理。...撒完粒子后，根据特征相似度计算每个粒子的重要性，然后在重要的地方多撒粒子，不重要的地方少撒粒子。所以说粒子滤波较之蒙特卡洛滤波，计算量较小。这个思想和RANSAC算法真是不谋而合。...weights; return; } /********************************************************************** 基于彩色直方图的粒子滤波算法总流程...int &Wx_h, &Hy_h： 找到的目标的半宽高 float &max_weight： 最大权重值 返回值： 成功1，否则-1 基于彩色直方图的粒子滤波跟踪算法的完整使用方法为
关于高斯模糊，我在我早期的博客里也有两篇文章予以描述： SSE图像算法优化系列二：高斯模糊算法的全面优化过程分享（一）。...SSE图像算法优化系列二：高斯模糊算法的全面优化过程分享（二）。 ...，还提到了均值滤波逼近高斯滤波以及 扩展二项式滤波逼近高斯滤波两个方法。 ...一、Binomial Filter 二项式滤波滤波器 多年前我也看过这个文章，那个时候也没有怎么在意，最近在研究halcon的一些滤波器时，偶尔翻到其binomial_filter函数的说明时...当然，如果要求精度的，那就要去上下两个半径值分别做处理后，在对结果进行插值。 这个公式在 均值滤波逼近高斯滤波 的文章里也有提到。
基于FPGA的均值滤波（四） 之除法电路模块 假定求和结果为sum，计算后的均值为Average，则有 可以通过上式的计算误差为： 以5x5的窗口为例，将除法电路加上后得到的求均值电路如下图所示： reg...3+2^5) mean_temp4 <= ({mean_temp[2*DW-4:0]},3'b000)+({mean_temp[2*DW-6:0]},5'b00000); end //下一排计算上一排的中间结果...) begin mean_temp5 <= mean_temp1 + mean_temp2; mean_temp6 <= mean_temp3 + mean_temp4; end //下一排计算上一排的中间结果...if(sum_dout_valid[6]) mean_temp7<= mean_temp6 + mean_temp7; end end endgenerate //求和结果除以1024的结果 assign
均值滤波的数学表达式列出： 由上述公式列出求图像均值的步骤： （1）获取当前窗口所有像素。 （2）计算当前窗口所有像素之和。 （3）将（2）结果除以当前窗口数据总数。...滤波采用滑动窗口方法实现整幅图的遍历，因此，采用流水线结构来设计是最合适的。对于流水线结构来说，每个像素的运算方法是一致的，需要考虑的只是边界像素的处理问题。...以5x5的均值滤波窗口为例，如上图所示，首先看一下二维窗口求和模块。 一般情况下，先将二维的计算步骤化为一维的操作。假设现在完成第一行的求和操作，接下来需要“等”下一行的求和操作完成。...以及预期的是，还是需要把前几个数据单独缓存起来，一个指定位宽的寄存器即可满足要求。同步5个连续的输入数据如下图所示。...最后的问题是求取窗口的均值，需要将上述计算出来的和除以一个归一化系数，也就是整个窗口的像素数目。在FPGA里卖弄不直接进行除法操作，而是通过近似的乘加方法来实现。
基于FPGA的均值滤波（三） 之二维求和模块 在实现了窗口内一维行方向上的求和操作，现在要得到整个窗口内的像素之和，还必须将每一行的计算结果再叠加起来。...但是每一行的计算结果就不可以使用上面的增量更新的方法进行计算，这是由于纵向的数据流不是流水线式的。这时就只能采用普通的求和方式了。...同样，在进行列方向上的求和时，需要进行行缓存，并将一维行方向的求和结果打入行缓存，行缓存个数为窗口尺寸减1. 就窗口尺寸5x5而言，二维求和模块的带你撸设计如下： ?...输出数据有效信号 ); parameter DW = 14; parameter KSZ = 3; parameter IH = 512; parameter IW = 640; //首先例化一个行方向上的求和模块
Meta-learning Adaptive Deep Kernel Gaussian Processes for Molecular Property Prediction 论文摘要 作者提出了具有隐式函数定理的自适应深度核拟合...(ADKF-IFT)，这是一种通过在元学习和传统深度核学习之间进行插值来学习深度核高斯过程 (GP) 的新型框架。...该方法采用双层优化目标，通过跨任务的元学习学习通用的特征表示，利用这些特征估计的任务特定 GP 模型实现了最低的预测损失。作者使用隐函数定理 (IFT) 解决了由此产生的嵌套优化问题。...作者还表明ADKF-IFT 框架包含了先前提出的深度内核学习 (DKL) 和深度内核传输 (DKT) 作为特例。...尽管 ADKF-IFT 是一种完全通用的方法，但它特别适用于药物发现问题，并证明它在各种真实世界的小样本分子性质上明显优于以前的最先进方法。
，图像分割，图像去噪，图像加水印以及修复水印等 2.opencv常用的接口 cv.imread() 读取图片，返回numpy cv.imwrite() 写入图片 cv.cvtColor()...高斯模糊 均值模糊 是卷积核的系数完全一致，高斯模糊考虑了中心像素距离的影响，对距离中心像素使用高斯分布公式生成不同的权重系数给卷积核，然后用此卷积核完成图像卷积得到输出结果就是图像高斯模糊之后的输出...非局部均值滤波 cv.bilateralFilter() 高斯双边模糊,卷积处理实现图像模糊的同时对图像边缘不会造成破坏，滤波之后的输出完整的保存了图像整体边缘（轮廓）信息 cv.pyrMeanShiftFiltering...() 快速的图像边缘滤波算法 cv.filter2D() 自定义卷积核来自定义的滤波器 cv.Sobel() 图像梯度提取算子,梯度信息是图像的最原始特征数据，进一步处理之后就可以生成一些比较高级的特征用来表示一张图像实现基于图像特征的匹配...cv.pyrUp() cv.pyrDown() 图像金字塔 cv.matchTemplate() 图像模板匹配 cv.threshold() 二值化 cv.adaptiveThreshold() 自适应阈值算法
基于FPGA的IIR滤波器 by方阳 版权声明：本文为博主原创文章，转载请指明转载地址 http...先说一下，此篇文章是基于你有IIR滤波器的原理和FPGA语言（也就是Verilog HDL）基础上的！...至于IIR滤波器的原理和Verilog HDL语言，我这里就不说了，网上有一大堆的资料可以观看，IIR可以看数字信号处理的书或直接百度，Verilog HDL推荐《Hello,FPGA》!...这个共有一个顶层文件，十一个子文件，子文件其中一个是IIR滤波器的顶层文件。拓扑图如下： ?...从最开始的晕头晕脑，到最后有效果，时间挺长的，但确实学到了许多！通过这次实验，不仅更加熟练地学习到了FPGA设计的流程，更加深了数字信号处理滤波器的设计和实现！重要是坚持!!!
基于FPGA的中值滤波算法的实现 作者：lee神 1.背景知识 中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值....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...2.中值滤波理论 中值滤波是一种非线性滤波，在数字图像处理中，对于 N X N (N 为奇数) 中值滤波器，可以滤除小于或等于邻域中(N 2- 1)／2 个像素的噪声并且较好地保持图像的边缘[3]。...中值滤波排序的过程有很多成熟的算法，如冒泡排序、二分排序等，大多是基于微机平台的软件算法，而适合硬件平台的排序算法则比较少。...中值滤波后的结果 结果分析：中值滤波后的灰度图像明显去除了所有的椒盐噪声，与原始灰度图像相比图像本身被轻微模糊化。
硬核发布基于STM32H7的自适应滤波器教程，无需matlab生成系数，支持自学习（2021-09-20） 论坛下载： http://www.armbbs.cn/forum.php?...mod=viewthread&tid=94547 自适应滤波不同于IIR FIR的经典滤波器，它属于现代滤波器，可以滤除非周期性噪声。...在实际应用中，常常无法得到信号和噪声统计特性的先验知识。在这种情况下，自适应滤波技术能够获得极佳的滤波性能，因而具有很好的应用价值。...滤除200Hz正弦波效果： 展示二： 原始信号：10Hz正弦波 + 20Hz正弦波 + 30Hz正弦波 + 高斯分布白噪声 + 均匀分布白噪声 滤除高斯分布白噪声 + 均匀分布白噪声的效果...： 展示三： 原始信号：任意波形+ 高斯分布白噪声 + 均匀分布白噪声 滤除高斯分布白噪声 + 均匀分布白噪声的效果：
一、前言 实际上很久以前，当我初次接触图像去雾技术时，最先实现的是基于中值滤波的图像去雾，并且也有一定的效果，在我的Imageshop的集成软件中的去雾方案就是这个的实现,不过那个效果没有本文好...而基于双边滤波的方案，也是很早就听说过，前不久有朋友传给我一篇国内的双边滤波去雾的论文，总体思路和基于中值的类似，想想干脆把这两个放在一起做个比较吧。...已知条件就是输入图像I(X)，求J(x); 在参考论文一种单幅图像去雾方法中是通过中值滤波的方式来去雾的，而论文基于双边滤波的实时图像去雾技术研究选用了双边滤波，如果你要实现代码，可能需要两篇论文结合起来看...上述都是用中值滤波做的效果，在部分图像对应大气光幕图上可以看出，图像的边缘处有一些小圆弧，这些都是矩形半径中值滤波的明显痕迹，而基于双边滤波的我也实践过，并没有像参考论文2说的那样有多少改进，感觉彼此彼此...，但是实际这里用中值滤波和用高斯滤波效果感觉差不多 memcpy(FilterClone, Filter, Width * Height); DarkP = DarkChannel;
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