摘要：在本程序中，设计了巴特沃斯滤频域波器函数，可以实现频域的低通、高通、带通和带阻滤波。函数如下：createFilterButterworth(Mat&filter,int n,int R,int W,FilterForm filterform)，用于制作Butterworth频域滤波器，该函数利用了ptr（） 指针遍历图像的方法。该函数可以实现低通、高通、带通、带阻滤波器。目前该函数共有五个参数： filter--输入的矩阵，要求数据类型为CV_64FC2； n--巴特沃斯阶数 R--截止频率半径，如果小于0，则返回一个全口径滤波器，否则返回一个口径受限的滤波器 W--带宽 filterform--滤波器形式，它是个枚举类型数据，enum FilterForm{LOW_PASS_FILTER,HIGH_PASS_FILTER,BAND_PASS_FILTER,BAND_STOP_FILTER}; 阅读全文

摘要：对于7.3.2节所讨论的中值滤波器，只要脉冲噪声的空间密度不大，性能还是可以的（根据经验需Pa和Pb小于0.2）。本节将证明，自适应中值滤波器可以处理更大概率的脉冲噪声。自适应中值滤波器的另一个优点是平滑非脉冲噪声时，试图保留细节，这是传统中值滤波器所做不到的。正如前面几节中所讨论的所有滤波器一样，自适应中值滤波器也工作于矩形窗口区域Sxy内。然而，与这些滤波器不同的是自适应中值滤波器在进行滤波处理时，会根据本节列举的某些条件而改变（增大或缩小）Sxy的尺寸。记住，滤波器的输出是一个单值，该值用于替代点(x,y)处的像素值，位于(x,y)处的点是Sxy的中心也是它的锚点。 阅读全文

摘要：推荐一个不错的网页，可以直接用solve函数求解方程组： http://m.blog.csdn.net/u014652390/article/details/52789591 4.1 曲线拟合的最小二乘法 求以下拟合函数 拟合条件：拟合曲线与各数据点在y方向的误差平方和最小. 拟合函数为一元函数时- 阅读全文

摘要：示例2：在该示例中采用了第3个函数srcCentralized()，实现频谱图中心化。程序流程即 在本教材的6.2.3频域滤波步骤小结中，或者在冈萨雷斯的《数字图像处理》4.6.7节中，频域滤波流程总结如下： 阅读全文

摘要：利用Mat的step[0]，step[1]访问像素的行列，自定义一个宏CV_MAT_ELEM2(src,dtype,y,x)，src是待访问的Mat，dtype是src的数据类型（int，float，char等）， 访问像素位置是y行、x列。 宏定义如下： #define CV_MAT_ELEM2( 阅读全文