随笔分类 - JS图像滤波/滤镜
摘要：<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="ie=edge"> <meta name="viewport" content="width=device
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摘要：这个功能可以在保留边缘的情况下对图像平坦区域进行模糊滤波，这个功能可以实现很好的磨皮效果，它的算法如下：
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摘要：/* 水波纹 */ function Ripple(imgData) { var width = imgData.width, height = imgData.height, pixelData = imgData.data, ...
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摘要：function moir(imgData) { var width = imgData.width, height = imgData.height, pixelData = imgData.data, Center_X = (width + 1) / 2, ...
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摘要：//二值化 function binarization(imgData) { var index = 255 / 2; //阈值 for (var i = 0; i index) { imgData.data[i] = 255; imgDat...
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摘要：1 双边滤波简介 双边滤波（Bilateral filter）是一种非线性的滤波方法，是结合图像的空间邻近度和像素值相似度的一种折衷处理，同时考虑空域信息和灰度相似性，达到保边去噪的目的。具有简单、非迭代、局部的特点。 双边滤波器的好处是可以做边缘保存（edge preserving），一般过去用的
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摘要：最大最小值滤波 最大最小值滤波是一种比较保守的图像处理手段，与中值滤波类似，首先要排序周围像素和中心像素值，然后将中心像素值与最小和最大像素值比较，如果比最小值小，则替换中心像素为最小值，如果中心像素比最大值大，则替换中心像素为最大值。一个Kernel矩阵为3X3的最大最小值滤波如下：
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摘要：中值滤波 中值滤波也是消除图像噪声最常见的手段之一，特别是消除椒盐噪声，中值滤波的效果要比均值滤波更好。中值滤波是跟均值滤波唯一不同是，不是用均值来替换中心每个像素，而是将周围像素和中心像素排序以后，取中值，一个3X3大小的中值滤波如下： //中值滤波 var medianCounter; func
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摘要：均值滤波 均值滤波，是图像处理中最常用的手段，从频率域观点来看均值滤波是一种低通滤波器，高频信号将会去掉，因此可以帮助消除图像尖锐噪声，实现图像平滑，模糊等功能。理想的均值滤波是用每个像素和它周围像素计算出来的平均值替换图像中每个像素。采样Kernel数据通常是3X3的矩阵，如下表示： 从左到右从上
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摘要：要想实现高斯模糊的特点，则需要通过构建对应的权重矩阵来进行滤波。 1.3.1 正态分布 正态分布 正态分布中，越接近中心点，取值越大，越远离中心，取值越小。 计算平均值的时候，我们只需要将"中心点"作为原点，其他点按照其在正态曲线上的位置，分配权重，就可以得到一个加权平均值。正态分布显然是一种可取的
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