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OpenCV图像处理之滤波器ImgProc

先介绍几个最基本的核滤波器相关的类

2D图像滤波器基础类BaseFilter：dst(x,y)=F(src(x,y),src(x+1,y)...

src(x+wdith-1,y),src(y+1,x)...src(x+width-1,y+height-1));相关的调用函数为getLinearFilter、getMorphologyFilter

单行核滤波器基础类BaseRowFilter：dst(x,y)=F(src(x,y),

src(x+1,y),...src(x+width-1,y));相关的调用函数为getLinearRowFilter、getMorphologyRowFilter

单列核滤波器基础类BaseColumnFilter：dst(x,y)=F(src(x,y),

src(x,y+1),...src(x,y+width-1));相关的调用函数为getColumnSumFilter、getLinearColumnFilter、getMorphologyColumnFilter

类FilterEngine：该类可以应用在对图像的任意滤波操作当中，在OpenCV滤波器函数中扮演着很重要的角色，相关的函数有createBoxFitler、createDerivFitlter、createGaussianFilter、createLinearFilter、createMorphologyFilter、createSeparableLinearFilter

基于这些类有一些基本的滤波器bilateralFilter、blur、boxFilter

还有一些形态学操作如：dilate、erode、morphologyEx

还有基于核和图像卷积的滤波器filter2D

还有一些典型的滤波器如GaussianBlur、medianBlur、Laplacian、pyrMeanShiftFiltering、sepFilter2D

还有Sobel、Scharr运算符

其他一些函数有borderInterpolate、buildPyramid、copyMakeBorder、createBoxFilter、createDirivFilter、createGaussianFliter、createLinearFilter、createMorphologyFilter、createSeparableLinearFilter、getDerivKernels、getGaussianKernel、getKernelType、getStructuringElement、pyrDown、pyrUp 还老版本的滤波器cvSmooth

这里介绍一下我使用Laplacian滤波的心得，这个函数的第三个参数为输出的图像的深度，注意经过拉普拉斯算子处理后得到的值是有正有负的，所以输出图像的深度最好为输入图像深度的2倍，才能有效防止数据溢出，如必须要使用8位的数据，可以再使用函数convertScaleAbs处理。而且要注意使用的拉普拉斯算子掩膜的中心系数为负。

数字图像处理之频率滤波

实验四、频域滤波一、实验目的 1．了解频域滤波的方法； 2．掌握频域滤波的基本步骤。二、实验内容 1．使用二维快速傅立叶变换函数fft2( )及其反变换函数ifft2( )对图象进行变换； 2．自己编写函数生成各种频域滤波器； 3．比较各种滤波器的特点。三、实验步骤 1．图象的傅立叶变换 a.对图象1.bmp 做傅立叶变换。 >> x=imread(‘1.bmp’); f=fft2(x); imshow(real(f)) %显示变换后的实部图像 figure f1=fftshift(f); imshow(real(f1))

变换后的实部图像中心平移后图像 b.对图象cameraman.tif 进行傅立叶变换，分别显示变换后的实部和虚部图象。思考：

对图象cameraman.tif 进行傅立叶变换，并显示其幅度谱|F(U,V)|。结果类似下图。显示结果命令imshow（uint8（y/256））程序如下： x=imread('cameraman.tif'); f=fft2(x); f1=fftshift(f); y0=abs(f); y1=abs(f1); subplot(1,3,1),imshow(x) title('sourceimage') subplot(1,3,2),imshow(uint8(y0/256)) title('F|(u,v)|') subplot(1,3,3),imshow(uint8(y1/256)) title('中心平移')

2．频域滤波的步骤 a.求图象的傅立叶变换得F=fft2(x) b.用函数F=fftshit(F) 进行移位 c.生成一个和F 一样大小的滤波矩阵H . d.用F和H相乘得到G , G=F.*H e.求G的反傅立叶变换得到g 就是我们经过处理的图象。这其中的关键就是如何得到H 。 3．理想低通滤波器 a.函数dftuv( )在文件夹中，它用生成二维变量空间如：[U V]=dftuv(11,11) b.生成理想低通滤波器 >>[U V]=dftuv(51,51); D=sqrt(U.^2+V.^2); H=double(D<=15); Mesh(U,V,H) c.应用以上方法，对图象cameraman.tif进行低通滤波;

图像处理opencv代码

#include "stdafx.h" #include "mymfc.h" #include "mymfcDlg.h" #include "afxdialogex.h" #include #ifdef _DEBUG #define new DEBUG_NEW #endif // 用于应用程序“关于”菜单项的 CAboutDlg 对话框 class CAboutDlg : public CDialogEx { public: CAboutDlg(); // 对话框数据 enum { IDD = IDD_ABOUTBOX }; protected: virtual void DoDataExchange(CDataExchange* pDX); // DDX/DDV 支持 // 实现 protected: DECLARE_MESSAGE_MAP() }; CAboutDlg::CAboutDlg() : CDialogEx(CAboutDlg::IDD) { } void CAboutDlg::DoDataExchange(CDataExchange* pDX) { CDialogEx::DoDataExchange(pDX); } BEGIN_MESSAGE_MAP(CAboutDlg, CDialogEx) END_MESSAGE_MAP() // CmymfcDlg 对话框

CmymfcDlg::CmymfcDlg(CWnd* pParent /*=NULL*/) : CDialogEx(CmymfcDlg::IDD, pParent) , TheImage(NULL) , rePath(_T("")) { m_hIcon = AfxGetApp()->LoadIcon(IDR_MAINFRAME); } void CmymfcDlg::DoDataExchange(CDataExchange* pDX) { CDialogEx::DoDataExchange(pDX); } BEGIN_MESSAGE_MAP(CmymfcDlg, CDialogEx) ON_WM_SYSCOMMAND() ON_WM_PAINT() ON_WM_QUERYDRAGICON() ON_BN_CLICKED(IDC_ReadImg, &CmymfcDlg::OnBnClickedReadimg) ON_BN_CLICKED(IDC_EdgeDetect, &CmymfcDlg::OnBnClickedEdgedetect) ON_BN_CLICKED(IDC_Refresh, &CmymfcDlg::OnBnClickedRefresh) ON_BN_CLICKED(IDC_GrayProcess, &CmymfcDlg::OnBnClickedGrayprocess) ON_BN_CLICKED(IDC_Sobel, &CmymfcDlg::OnBnClickedSobel) ON_BN_CLICKED(IDC_Laplace, &CmymfcDlg::OnBnClickedLaplace) ON_BN_CLICKED(IDC_FFT2, &CmymfcDlg::OnBnClickedFft2) ON_BN_CLICKED(IDC_CImage, &CmymfcDlg::OnBnClickedCimage) ON_BN_CLICKED(IDC_Mirror, &CmymfcDlg::OnBnClickedMirror) ON_BN_CLICKED(IDC_CColor, &CmymfcDlg::OnBnClickedCcolor) ON_BN_CLICKED(IDC_MedianBlur, &CmymfcDlg::OnBnClickedMedianblur) ON_BN_CLICKED(IDC_Gaussian, &CmymfcDlg::OnBnClickedGaussian) ON_BN_CLICKED(IDC_BothSide, &CmymfcDlg::OnBnClickedBothside) ON_BN_CLICKED(IDC_Equally, &CmymfcDlg::OnBnClickedEqually) ON_BN_CLICKED(IDC_Corrosion, &CmymfcDlg::OnBnClickedCorrosion) ON_BN_CLICKED(IDC_Dilate, &CmymfcDlg::OnBnClickedDilate) END_MESSAGE_MAP() // CmymfcDlg 消息处理程序 BOOL CmymfcDlg::OnInitDialog() { CDialogEx::OnInitDialog();

基于OpenCV识别库的面部图像识别系统的设计

基于OpenCV识别库的面部图像识别系统的设计本系统采用J2EE技术并以OpenCV开源计算机视觉库技术为基础，实现一套具有身份验证功能的面部图像识别信息管理系统。系统使用MySQL数据库提供数据支撑，依托于J2EE的稳定性和Java平台的可移植性使得本系统可以在各个操作系统平台中运行，同时提供在互联网中使用面部识别技术的一套较为完备的解决方案。标签：OpenCV；人脸识别；生物学特征引言随着信息技术的飞速发展以及互联网的深入普及，越来越多的行业和领域使用信息技术产品以提高工作效率和管理水平。但是由于人们隐私信息的保护意识薄弱，出现了许多信息安全的问题。在人们对于信息安全越来越重视的情况下，许多技术被应用到信息安全领域中来。较为先进的技术有虹膜识别技术、遗传基因识别技术以及指纹识别技术等。而论文采用的是当前热点的面部图像识别技术。 1 系统实现算法及功能分析 1.1 面部图像的生物学特征模型的建立本系统是利用面部图形的生物学特征来识别不同的人。由于每个人的面部图像都有各自的特征但又具有一定的通性，需要应用生物学中相关知识加以解决。可以利用已有的生物学测量手段以及现有的算法构建人的面部图像生物学特征模型（简称：面部模型），并应用于系统中，面部模型的建立为面部图像识别的功能提供实现依据。 1.2 知识特征库及面部识别引擎的建立在前述面部模型建立完成后，需要建立相应的知识库以及面部识别引擎方可进行身份的识别。可经过大量数据的采集和分析后建立知识库，并根据知识库的特点建立相应的识别引擎。此识别引擎对外开放，在本系统中提供其它外来程序的调用接口，其它系统能够通过本接口实现识别引擎的调用实现对于面部图形的识别，从而达到识别引擎的可复用性。在技术条件允许的情况下，提供知识库的智能训练以及半自动构建支持。 1.3 面部图像的采集与预处理本系统中采用了预留API接口，利用USB图形捕获设备采集数据图像。经过USB设备的捕获，使用JMF（Java Media Framework）来处理已捕获的图像数据，对捕获的图像进行面部图行检测和实时定位跟踪。

opencv函数目录-Cv图像处理

目录 1 梯度、边缘和角点 1.1 Sobel 1.2 Laplace 1.3 Canny 1.4 PreCornerDetect 1.5 CornerEigenValsAndVecs 1.6 CornerMinEigenVal 1.7 CornerHarris 1.8 FindCornerSubPix 1.9 GoodFeaturesToTrack 2 采样、插值和几何变换 2.1 InitLineIterator 2.2 SampleLine 2.3 GetRectSubPix 2.4 GetQuadrangleSubPix 2.5 Resize 2.6 WarpAffine 2.7 GetAffineTransform 2.8 2DRotationMatrix 2.9 WarpPerspective 2.10 WarpPerspectiveQMatrix 2.11 GetPerspectiveTransform 2.12 Remap 2.13 LogPolar 3 形态学操作 3.1 CreateStructuringElementEx 3.2 ReleaseStructuringElement 3.3 Erode 3.4 Dilate 3.5 MorphologyEx 4 滤波器与色彩空间变换 4.1 Smooth 4.2 Filter2D 4.3 CopyMakeBorder 4.4 Integral 4.5 CvtColor 4.6 Threshold 4.7 AdaptiveThreshold 5 金字塔及其应用 5.1 PyrDown 5.2 PyrUp 6 连接部件 6.1 CvConnectedComp

自适应滤波器介绍及原理

关于自适应滤波的问题：自适应滤波器有4种基本应用类型： 1) 系统辨识：这时参考信号就是未知系统的输出，当误差最小时，此时自适应滤波器就与未知系统具有相近的特性，自适应滤波器用来提供一个在某种意义上能够最好拟合未知装置的线性模型 2) 逆模型：在这类应用中，自适应滤波器的作用是提供一个逆模型，该模型可在某种意义上最好拟合未知噪声装置。理想地，在线性系统的情况下，该逆模型具有等于未知装置转移函数倒数的转移函数，使得二者的组合构成一个理想的传输媒介。该系统输入的延迟构成自适应滤波器的期望响应。在某些应用中，该系统输入不加延迟地用做期望响应。 3) 预测：在这类应用中，自适应滤波器的作用是对随机信号的当前值提供某种意义上的一个最好预测。于是，信号的当前值用作自适应滤波器的期望响应。信号的过去值加到滤波器的输入端。取决于感兴趣的应用，自适应滤波器的输出或估计误差均可作为系统的输出。在第一种情况下，系统作为一个预测器；而在后一种情况下，系统作为预测误差滤波器。 4) 干扰消除：在一类应用中，自适应滤波器以某种意义上的最优化方式消除包含在基本信号中的未知干扰。基本信号用作自适应滤波器的期望响应，参考信号用作滤波器的输入。参考信号来自定位的某一传感器或一组传感器，并以承载新息的信号是微弱的或基本不可预测的方式，供给基本信号上。这也就是说，得到期望输出往往不是引入自适应滤波器的目的，引入它的目的是得到未知系统模型、得到未知信道的传递函数的倒数、得到未来信号或误差和得到消除干扰的原信号。 1 关于SANC （自适应消噪）技术的问题自适应噪声消除是利用winer 自适应滤波器，以输入信号的时延信号作为参考信号来进行滤波的，其自适应消噪的原理说明如下：信号()x n 可分解为确定性信号分量()D x n 和随机信号分量()R x n ，即： ()()()D R x n x n x n =+ (1.1) 对于旋转机械而言，确定性信号分量()D x n 通常可表示为周期或准周期信号分量()P x n ，即： ()()()P R x n x n x n =+ 1.2 对信号()x n 两个分量()P x n 和()R x n ，有两个基本假设： (1) ()P x n 和()R x n 互不相关； (2) ()P x n 和()R x n 的自相关函数具有下述特性：()0P P x x R m ≈， N m M ≥；()0R R x x R m ≈，B m M ≥；

数字图像处理高通滤波器精编版

数字图像处理高通滤波器姓名：*** 学号：********** 高通滤波是常见的频域增强的方法之一。高通滤波与低通滤波相反，它是高频分量顺利通过，使低频分量受到削弱。这里考虑三种高通滤波器：理想高通滤波器、巴特沃斯高通滤波器和高斯高通滤波器。这三种滤波器涵盖了从非常尖锐(理想)到非常平坦(高斯)范围的滤渡器函数，其转移函数分别为： 1、理想高通滤波器（IHPF ） ),(),(10),(D v u D D v u D v u H >≤???= 2、巴特沃斯高通滤波器（BHPF ） n v u D D v u H 20),()12(11),(?? ????-+= 3、高斯高通滤波器（GHPF ） 2022/v ,u D 1),(D e v u H ）（--= 一、数字图像高通滤波器的实验过程： 1、理想高通滤波器程序 clear all ;clc; image = imread('test.jpg'); gimage_15 = func_ihpf(image,15); gimage_30 = func_ihpf(image,30); gimage_80 = func_ihpf(image,80); figure subplot(221),imshow(image); title('Original'); subplot(222),imshow(gimage_15); title('d0=15'); subplot(223),imshow(gimage_30); title('d0=30'); subplot(224),imshow(gimage_80); title('d0=80'); %被调函数子函数G(u,v)=F(u,v)H(u,v) function gimage = func_ihpf(image,d0) image = double(image); f = fftshift(fft2(image)); [M,N]=size(f); a0 = fix(M/2);

图像管理方案计划opencv代码

/. #include "stdafx.h" #include "mymfc.h" #include "mymfcDlg.h" #include "afxdialogex.h" #include #ifdef _DEBUG #define new DEBUG_NEW #endif // 用于应用程序“关于”菜单项的CAboutDlg 对话框 class CAboutDlg : public CDialogEx { public: CAboutDlg(); // 对话框数据 enum { IDD = IDD_ABOUTBOX }; protected: virtual void DoDataExchange(CDataExchange* pDX); // DDX/DDV 支持 // 实现 protected: DECLARE_MESSAGE_MAP() }; CAboutDlg::CAboutDlg() : CDialogEx(CAboutDlg::IDD) { } void CAboutDlg::DoDataExchange(CDataExchange* pDX) { CDialogEx::DoDataExchange(pDX); } BEGIN_MESSAGE_MAP(CAboutDlg, CDialogEx) END_MESSAGE_MAP() // CmymfcDlg 对话框

自适应滤波器毕业设计论文

大学数字信号处理课程要求论文基于LMS的自适应滤波器设计及应用学院名称：专业班级：学生姓名：学号： 2013年6月

摘要自适应滤波在统计信号处理领域占有重要地位，自适应滤波算法直接决定着滤波器性能的优劣。目前针对它的研究是自适应信号处理领域中最为活跃的研究课题之一。收敛速度快、计算复杂性低、稳健的自适应滤波算法是研究人员不断努力追求的目标。自适应滤波器是能够根据输入信号自动调整性能进行数字信号处理的数字滤波器。作为对比，非自适应滤波器有静态的滤波器系数，这些静态系数一起组成传递函数。研究自适应滤波器可以去除输出信号中噪声和无用信息，得到失真较小或者完全不失真的输出信号。本文介绍了自适应滤波器的理论基础，重点讲述了自适应滤波器的实现结构，然后重点介绍了一种自适应滤波算法最小均方误差（LMS）算法，并对LMS算法性能进行了详细的分析。最后本文对基于LMS算法自适应滤波器进行MATLAB仿真应用，实验表明：在自适应信号处理中，自适应滤波信号占有很重要的地位，自适应滤波器应用领域广泛；另外LMS算法有优也有缺点，LMS算法因其鲁棒性强特点而应用于自回归预测器。关键词：自适应滤波器，LMS算法，Matlab,仿真

1.引言滤波技术在当今信息处理领域中有着极其重要的应用。滤波是从连续的或离散的输入数据中除去噪音和干扰以提取有用信息的过程，相应的装置就称为滤波器。滤波器实际上是一种选频系统，他对某些频率的信号予以很小的衰减，使该部分信号顺利通过；而对其他不需要的频率信号予以很大的衰减，尽可能阻止这些信号通过。滤波器研究的一个目的就是:如何设计和制造最佳的(或最优的)滤波器。Wiener于20世纪40年代提出了最佳滤波器的概念，即假定线性滤波器的输入为有用信号和噪音之和，两者均为广义平稳过程且己知他们的二阶统计过程，则根据最小均方误差准则(滤波器的输出信号与期望信号之差的均方值最小)求出最佳线性滤波器的参数，称之为Wiener滤波器。同时还发现，在一定条件下，这些最佳滤波器与Wiener滤波器是等价的。然而，由于输入过程取决于外界的信号、干扰环境，这种环境的统计特性常常是未知的、变化的，因而不能满足上述两个要求，设计不出最佳滤波器。这就促使人们开始研究自适应滤波器。自适应滤波器由可编程滤波器(滤波部分)和自适应算法两部分组成。可编程滤波器是参数可变的滤波器，自适应算法对其参数进行控制以实现最佳工作。自适应滤波器的参数随着输入信号的变化而变化，因而是非线性和时变的。 2. 自适应滤波器的基础理论所谓自适应滤波，就是利用前一时刻已获得的滤波器参数等结果，自动地调节现时刻的滤波器参数，以适应信号和噪声未知的或随时间变化的统计特性，从而实现最优滤波。所谓“最优”是以一定的准则来衡量的，最常用的两种准则是最小均方误差准则和最小二乘准则。最小均方误差准则是使误差的均方值最小，它包含了输入数据的统计特性，准则将在下面章节中讨论；最小二乘准则是使误差的平方和最小。自适应滤波器由数字结构、自适应处理器和自适应算法三部分组成。数字结构是指自适应滤波器中各组成部分之间的联系。自适应处理器是前面介绍的数字滤波器（FIR或IIR），所不同的是，这里的数字滤波器是参数可变的。自适应算法则用来控制数字滤波器参数的变化。自适应滤波器可以从不同的角度进行分类，按其自适应算法可以分为LMS自适应滤波

基于OpenCv的图像识别

基于2DPCA的人脸识别算法研究摘要人脸识别技术是对图像和视频中的人脸进行检测和定位的一门模式识别技术，包含位置、大小、个数和形态等人脸图像的所有信息。由于近年来计算机技术的飞速发展，为人脸识别技术的广泛应用提供了可能，所以图像处理技术被广泛应用了各种领域。该技术具有广阔的前景，如今已有大量的研究人员专注于人脸识别技术的开发。本文的主要工作内容如下： 1)介绍了人脸识别技术的基础知识，包括该技术的应用、背景、研究方向以及目前研究该技术的困难，并对人脸识别系统的运行过程以及运行平台作了简单的介绍。 2)预处理工作是在原始0RL人脸库上进行的。在图像的预处理阶段，经过了图象的颜色处理，图像的几何归一化，图像的均衡化和图象的灰度归一化四个过程。所有人脸图像通过上述处理后，就可以在一定程度上减小光照、背景等一些外在因素的不利影响。 3)介绍了目前主流的一些人脸检测算法，本文采用并详细叙述了Adaboost人脸检测算法。Adaboost算法首先需要创建人脸图像的训练样本，再通过对样本的训练，得到的级联分类器就可以对人脸进行检测。 4)本文介绍了基于PCA算法的人脸特征点提取，并在PCA算法的基础上应用了改进型的2DPCA算法，对两者的性能进行了对比，得出后者的准确度和实时性均大于前者，最后将Adaboost人脸检测算法和2DPCA算法结合，不仅能大幅度降低识别时间，而且还相互补充，有效的提高了识别率。关键词：人脸识别 2DPCA 特征提取人脸检测

2DPCA Face Recognition Algorithm Based on The Research Abstract：Face recognition is a technology to detect and locate human face in an image or video streams,Including location, size, shape, number and other information of human face in an image or video streams.Due to the rapid development of computer operation speed makes the image processing technology has been widely applied in many fields in recent years. This paper's work has the following several aspects: 1)Explained the background, research scope and method of face recognition,and introduced the theoretical method of face recognition field in general. 2)The pretreatments work is based on the original ORL face database. In the image preprocessing stage, there are the color of the image processing, image geometric normalization, image equalization and image gray scale normalization four parts. After united processing, the face image is standard, which can eliminate the adverse effects of some external factors. 3)All kinds of face detection algorithm is introduced, and detailed describing the Adaboost algorithm for face detection. Through the Adaboost algorithm to create a training sample,then Training the samples of face image,and obtaining the cascade classifier to detect human face. 4)This paper introduces the facial feature points extraction based on PCA ,and 2DPCA is used on the basis of the PCA as a improved algorithm.Performance is compared between the two, it is concluds that the real time and accuracy of the latter is greater than the former.Finally the Adaboost face detection algorithm and 2DPCA are combined, which not only can greatly reduce the recognition time, but also complement each other, effectively improve the recognition rate. Key words：Face recognition 2DPCA Feature extraction Face detection

基于opencv对图像的预处理

基于opencv 对图像的预处理 1.问题描述本次设计是基于opencv 结合c++语言实现的对图像的预处理，opencv 是用于开发实时的图像处理、计算机视觉及模式识别程序；其中图像的预处理也就是利用opencv 对图像进行简单的编辑操作；例如对图像的对比度、亮度、饱和度进行调节，同时还可以对图像进行缩放和旋转，这些都是图像预处理简单的处理方法；首先通过opencv 加载一幅原型图像，显示出来；设置五个滑动控制按钮，当拖动按钮时，对比度、亮度、饱和度的大小也会随之改变，也可以通过同样的方式调节缩放的比例和旋转的角度，来控制图像，对图像进行处理，显示出符合调节要求的图像，进行对比观察他们的之间的变化。 2.模块划分此次设计的模块分为五个模块，滑动控制模块、对比度和亮度调节模块、饱和度调节模块、缩放调节模块、旋转调节模块，他们之间的关系如下所示：图一、各个模块关系图调用调用调用调用滑动控制模块对比度和亮度调节模块饱和度调节模块缩放调节模块旋转调节模块

滑动控制模块处于主函数之中，是整个设计的核心部分，通过createTrackbar创建五个滑动控制按钮并且调用每个模块实现对图像相应的调节。 3.算法设计（1）滑动控制：滑动控制是整个设计的核心部分，通过创建滑动控制按钮调节大小来改变相应的数据，进行调用函数实现对图像的编辑，滑动控制是利用createTrackbar()，函数中包括了滑动控制的名称，滑动控制显示在什么窗口上，滑动变量的地址和它调节的最大围，以及每个控制按钮应该调用什么函数实现什么功能；（2）对比度和亮度的调节：对比度和亮度的调节的原理是依照线性理论，它的公式如下所示：g(x)=a* f(x) +b，其中f(x)表示源图像的像素，g(x)表示输出图像的像素，参数a（需要满足a>0）被称为增益（gain），常常被用来控制图像的对比度，参数b通常被称为偏置（bias），常常被用来控制图像的亮度；（3）饱和度的调节：饱和度调节利用cvCvtColor( src_image, dst_image, CV_BGR2HSV )将RGB 颜色空间转换为HSV颜色空间，其中“H=Hue”表示色调，“S=Saturation”表示饱和度，“V=Value ”表示纯度；所以饱和度的调节只需要调节S的大小，H 和V的值不需要做任何的改变；（4）旋转的调节：旋转是以某参考点为圆心，将图像的个点（x，y）围绕圆心转动一个逆时针角度θ，变为新的坐标（x1,y1）,x1=rcos(α+θ)，y1=rsin(α+θ)，其中r是图像的极径，α是图像与水平的坐标的角度的大小；（5）缩放的调节：首先得到源图像的宽度x和高度y，变换后新的图像的宽度和高度分别为x1和y1，x1=x*f，y1=y*f，其中f是缩放因子； 4.函数功能描述（1）主函数main（）用来设置滑动控制按钮，当鼠标拖动按钮可以得到相应的数据大小，实现手动控制的功能，当鼠标拖动对比度和亮度调节是，主函数调用

基于matlab的图像处理滤波器设计

数字信号处理课程设计任务书 2011－2012学年第一学期第 15 周－ 19 周题目基于matlab的图像处理滤波器设计内容及要求： 1、设计一个低通FIR滤波器和一个低通IIR滤波器； 2、分析比较上述两种滤波器的优劣； 3、分析上述两个模型的幅频特性、相频特性、相延迟、群延迟。进度安排： 1、任务分配、查阅资料 2天 2、方案论证 3天 3、分析、设计、调试程序 5天 4、书写、整理实验报告和小结 3天成员组成：09044106苏青文 08陈舒龙（组长） 09方雪松指导时间：指导地点： F 618 任务下达2011年12 月 16 日任务完成2012年1月 6日考核方式 1.评阅□ 2.答辩□ 3.实际操作□ 4.其它□ 指导教师汪传忠系（部）主任王长坤注：1、此表一组一表二份，课程设计小组组长一份；任课教师授课时自带一份备查。 2、课程设计结束后与“课程设计小结”、“学生成绩单”一并交院教务存档。

目录摘要 (3) 一、课程设计目的及要求 (4) 二、课程设计内容及任务安排 (4) 三、设计原理及设计方法 (5) 3.1 FIR数字滤波器 (5) 3.2 IIR数字滤波器 (7) 四、与设计相关的知识 (8) 五、设计过程 (14) 5.1图像加噪处理及功率密度谱对比 (14) 5.2 FIR滤波器的设计 (22) (1)布莱克曼窗 (22) (2)海明窗 (26) （3）汉宁窗 (28) （4）多尔夫-切比雪夫窗 (32) （5）巴特利特窗 (35) 5.3 IIR 数字滤波器设计 (38) （1）巴特沃兹 (38) （2）切比雪夫1 (41) （3）切比雪夫2……………………………………… .43 （4）椭圆滤波 (45) 六、FIR和IIR的比较 (47) 七、个人设计总结 (49) 附录 (50)

自适应滤波器的dsp实现

学号: 课程设计学院专业年级姓名论文题目指导教师职称成绩 2013年 1 月 10 日

目录摘要 (1) 关键词 (1) Abstract (1) Key words (1) 引言 (1) 1 自适应滤波器原理 (2) 2 自适应滤波器算法 (3) 3 自适应滤波算法的理论仿真与DSP实现 (5) 3.1 MATLAB仿真 (5) 3.2 DSP的理论基础 (7) 3.3 自适应滤波算法的DSP实现 (9) 4 结论 ............................................... 错误！未定义书签。致谢 ................................................. 错误！未定义书签。参考文献 ............................................. 错误！未定义书签。

自适应滤波器算法的DSP实现学生姓名：学号：学院：专业：指导教师：职称：摘要：本文从自适应滤波器的基本原理、算法及设计方法入手。本设计最终采用改进的LMS算法设计FIR结构自适应滤波器，并采用MATLAB进行仿真，最后用DSP 实现了自适应滤波器。关键词：DSP（数字信号处理器）；自适应滤波器；LMS算法；FIR结构滤波器 DSP implementation of the adaptive filter algorithm Abstract：In this article, starting from the basic principles of adaptive filter and algorithms and design methods. Eventually the design use improved the LMS algorithm for FIR adaptive filter,and use MATLAB simulation, adaptive filter using DSP. Key words：DSP；adaptive filter algorithm；LMS algorithm；FIR structure adaptive filter 引言滤波是电子信息处理领域的一种最基本而又极其重要的技术。在有用信号的传输过程中，通常会受到噪声或干扰的污染。利用滤波技术可以从复杂的信号中提取所需要的信号，同时抑制噪声或干扰信号，以便更有效地利用原始信号。滤波器实际上是一种选频系统，它对某些频率的信号予以很小的衰减，让该部分信号顺利通过；而对其他不需要的频率信号则予以很大的衰减，尽可能阻止这些信号通过。在电子系统中滤波器是一种基本的单元电路，使用很多，技术也较为复杂，有时滤波器的优劣直接决定产品的性能，所以很多国家非常重视滤波器的理论研究和产品开发[1]。近年来，尤其数字滤波技术使用广泛，数字滤波理论的研究及其产品的开发一直受到很多国家的重视。从总的来说滤波可分为经典滤波和现代滤波。经典滤波要求已知信号和噪声的统计特性，如维纳滤波和卡尔曼滤波。现代滤波则不要求己知信号和噪声的统计特性，如自适应滤波。自适应滤波器是统计信号处理的一个重要组成部分。在实际应用中，由于没有充足的信息来设计固定系数的数字滤波器，或者设计规则会在滤波器正常运行时改变，因此我们需要研究自适应滤波器。凡是需要处理未知统计环境下运算结果所产生的信

OpenCV最基础的图像处理的例子

?什么是OpenCV ?开源C/C++计算机视觉库. ?面向实时应用进行优化. ?跨操作系统/硬件/窗口管理器. ?通用图像/视频载入、存储和获取. ?由中、高层API构成. ?为Intel?公司的Integrated Performance Primitives (IPP) 提供了透明接口. ?特性: ?图像数据操作(分配,释放, 复制, 设定, 转换). ?图像与视频I/O (基于文件/摄像头输入, 图像/视频文件输出). ?矩阵与向量操作与线性代数计算(相乘, 求解, 特征值, 奇异值分解SVD). ?各种动态数据结构(列表, 队列, 集, 树, 图). ?基本图像处理(滤波, 边缘检测, 角点检测, 采样与插值, 色彩转换, 形态操作, 直方图, 图像金字塔). ?结构分析(连接成分, 轮廓处理, 距离转换, 模板匹配, Hough转换, 多边形近似, 线性拟合, 椭圆拟合, Delaunay三角化). ?摄像头标定 (寻找并跟踪标定模板, 标定, 基础矩阵估计, homography估计, 立体匹配). ?动作分析(光流, 动作分割, 跟踪). ?对象辨识 (特征方法, 隐马可夫链模型HMM). ?基本GUI(显示图像/视频, 键盘鼠标操作, 滚动条). ?图像标识 (直线, 圆锥, 多边形, 文本绘图) ?OpenCV 模块: ?cv - OpenCV 主要函数. ?cvaux - 辅助(实验性) OpenCV 函数. ?cxcore - 数据结构与线性代数算法. ?highgui - GUI函数. 资料链接 ?参考手册: ?/docs/index.htm ?网络资源: ?官方网页: https://www.sodocs.net/doc/4911601692.html,/technology/computing/opencv/?软件下载: https://www.sodocs.net/doc/4911601692.html,/projects/opencvlibrary/ ?书籍: ?Open Source Computer Vision Library by Gary R. Bradski, Vadim Pisarevsky, and Jean-Yves Bouguet, Springer, 1st ed. (June, 2006). ?视频处理例程(位于/samples/c/目录中): ?色彩跟踪: camshiftdemo ?点跟踪: lkdemo