摘要:图像复原与重建 图像退化/复原过程模型 空域退化过程 频域退化过程 退化与复原基本原理 噪声模型 噪声的空间域频率特性 白噪声——傅里叶谱是常量的噪声。 一些重要的噪声概率密度函数 高斯噪声、瑞利噪声、伽马噪声、指数噪声、均匀噪声、椒盐(脉冲)噪声、 噪声图像及其直方图 由脉冲噪声污染的图像的椒盐招
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04 2021 档案
摘要:图像复原与重建 图像退化/复原过程模型 空域退化过程 频域退化过程 退化与复原基本原理 噪声模型 噪声的空间域频率特性 白噪声——傅里叶谱是常量的噪声。 一些重要的噪声概率密度函数 高斯噪声、瑞利噪声、伽马噪声、指数噪声、均匀噪声、椒盐(脉冲)噪声、 噪声图像及其直方图 由脉冲噪声污染的图像的椒盐招
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摘要:频率域滤波 傅里叶级数 定义:具有周期T的连续变量t 的周期函数f(t)可以被描述为乘以适当洗漱的正弦和和余弦和。 连续变量函数的傅里叶变换 u为连续变量。 欧拉公式变换后,可以写为: 傅里叶变换实例 卷积 其中,负号表示翻转,t是一个函数滑过另一个函数的位移,而τ是积分假变量。 空间域中两个函数的
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摘要:PS:本文主要包括二叉树的前序,中序,后序,层序,垂序遍历,使用cpp语言。 前序遍历 struct TreeNode { int val; TreeNode* left; TreeNode* right; TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NU
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摘要:灰度变换和空间滤波基础 图像增强例子 基本的灰度变换函数 <!-- more --> 图像反转 s = L - 1 - r 对数变换 s = c log (1 + r) 伽马变换 (改变对比度) s = c r^y 改变伽马值不仅会改变亮度,而且会改变彩色图像中红、绿、蓝的比率。 分段线性变换 对比
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摘要:图像感知和获取 将照射能量变换为数字图像的传感器配置。 原理:通过将输入电能和特殊类型的检测能源敏感的传感器材料组合,将输入能源转变为电压,传感器再将输出电压数字化,得到数字量。 单个传感器获取图像——将一个激光源和传感器放在一起,使用镜子来控制扫描模式的发射光束,并将反射的激光信号引导到传感器。
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