图像条纹滤波处理 纹理滤波器分割图像

本文目录一览：

• 1、遥感图像的边缘增强
• 2、自适应滤波方法涉及的理论基础有哪些
• 3、所谓的低通滤镜,是怎么工作的?

遥感图像的边缘增强

1、图像滤波增强处理实质上就是运用滤波技术来增强图像的某些空间频率特征，以改善地物目标与邻域或背景之间的灰度反差。

2、其图像增强结果主要突出地质体的空间形态、边缘、线条及结构特征等。如地质构造、线性体及地貌形态等。常用的图像增强方法有数据融合和卷积增强等。 (1)数据融合 主要有IHS融合法、Brovey法和三维反差增强融合法。

3、我们在遥感图像的增强处理中主要运用了彩色合成和图像的边缘增强两种技术手段。 (2)遥感图像的彩色合成结果 彩色合成(图3-18)是图像彩色增强应用最为广泛的一种处理技术，随着多光谱遥感和多源数据融合技术的发展，日益显示出其巨大的应用价值。本次研究中我们着重应用了彩色合成图像增强手段。

自适应滤波方法涉及的理论基础有哪些

基础概念：模拟与数字滤波器：前者由电阻、电感和电容构建，后者则是由数字运算单元构建，如加法器、乘法器和延时器，它们的区别在于处理信号的物理形式和运算方式。自适应与非自适应：自适应滤波器如LMS，能根据输入信号自动调整参数，而非自适应则有固定的滤波系数，无法适应信号变化。

自适应滤波理论的世界/，以Haykin， Simon的第五版经典《Adaptive Filter Theory》为基础，我们探讨了两种核心推导路径——新息过程(innovation process)和Riccati方程。让我们一步步揭开神秘面纱。

第3章，我们将转向线性预测，这是预测信号未来状态的基础，也是自适应滤波器的一种重要组成部分。线性预测滤波器的计算方法和优化策略是本章的重点。

自适应递归滤波器，其动态调整能力在通信与信息系统中的重要性不容忽视。频域和子带自适应滤波器，针对不同信号特性设计的滤波策略，展示了其在复杂环境中的优越性。盲自适应滤波器，针对未知信号的处理方法，对于信号恢复和干扰消除具有重要意义。

卡尔曼等人在60年代扩展了这一理论，处理非平稳信号。然而，这些滤波器的性能依赖于输入信号与预设统计特性的一致性，不适应环境变化。1970年代中期，B.维德罗等人提出自适应滤波器，引入自适应算法，如著名的LMS法，该算法通过梯度下降法实时更新系数，力求最小化均方误差。

接近于所期望的参考信号d(j+1)。自适应滤波器可以分为线性自适应滤波器和非线性自适应滤波器。非线性自适应滤波器包括Voetlrra滤波器和基于神经网络的自适应滤波器。非线性自适应滤波器具有更强的信号处理 能力。但是，由于非线性自适应滤波器的计算较复杂，实际用得最多的仍然是线性自适应滤波器。

所谓的低通滤镜,是怎么工作的?

1、为什么 一个是佳能拍出来的色彩风格比较适合人的肤色，二是没有摄影人所谓的尼康的“傻锐”，其实就没有器材适合不适合，关键是人会不会拍才是真的 问题十：拍人像佳能70d和尼康d7100哪个好 70D跑焦，D7100色彩不好。 70D录像功能强悍，但拍照焦点不实，成像松散。D7100无低通滤镜，拍照锐度甩70D几条街。

2、随机附带的18-135mm镜头，搭载了STM步进马达在工作的时候可以更加安静和迅速。尼康D5300尼康D5300是一款全新的入门级单反相机，它搭载了尼康最新的EXPEED4影像处理器。2400万像素CMOS采用了不低通滤镜的设计，可以带来极为出色的成像画质。尼康D5300拥有强悍的性能配置，很多性能和中端机型并无二致。

3、所谓低通，即光学低通滤波器。它主要的作用是让光束经过后产生双折射，改变入射光束将会形成差频的目标频率，达到减弱或消除低频干扰条纹以及伪彩色干扰条纹的目的。不过低通滤镜本身也有一些限制，就是光线经过后因为被它过滤一次，虽然修正了摩尔纹和伪色，但也稍微降低了成像的清晰度。

4、一般来说，取消了低通滤镜的单反，其画质会比同一块cmos没有取消低通滤镜的版本更好，尤其是解析力，直观的感觉就是画面更锐、更清晰。所谓低通，即光学低通滤波器。