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2021年8月1日
分享个linux内核中的fifo代码
摘要: /* * A generic kernel FIFO implementation. * * Copyright (C) 2009 Stefani Seibold <stefani@seibold.net> * Copyright (C) 2004 Stelian Pop <stelian@popi
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posted @ 2021-08-01 23:50 GoldBeetle
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2018年11月30日
c语言数字图像处理(十):阈值处理
摘要: 定义 全局阈值处理 假设某一副灰度图有如下的直方图,该图像由暗色背景下的较亮物体组成,从背景中提取这一物体时,将阈值T作为分割点,分割后的图像g(x, y)由下述公式给出,称为全局阈值处理 多阈值处理 本文仅完成全局阈值处理的算法实现 基本全局阈值处理方法 1. 为全局阈值T选择一个初始的估计值 2
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posted @ 2018-11-30 17:44 GoldBeetle
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2018年11月19日
c语言数字图像处理(九):边缘检测
摘要: 背景知识 边缘像素是图像中灰度突变的像素,而边缘是连接边缘像素的集合。边缘检测是设计用来检测边缘像素的局部图像处理方法。 孤立点检测 使用<https://www.cnblogs.com/GoldBeetle/p/9744625.html>中介绍的拉普拉斯算子 输出图像为 卷积模板 之前有过代码实现
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posted @ 2018-11-19 11:18 GoldBeetle
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2018年10月30日
c语言数字图像处理(八):噪声模型及均值滤波器
摘要: 图像退化/复原过程模型 高斯噪声 PDF(概率密度函数) 生成高斯随机数序列 算法可参考<http://www.doc.ic.ac.uk/~wl/papers/07/csur07dt.pdf> 代码实现 生成高斯噪声图及直方图 下面给一幅图添加高斯噪声 代码实现 原图 添加高斯噪声 椒盐噪声 添加椒
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posted @ 2018-10-30 23:33 GoldBeetle
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2018年10月22日
c语言数字图像处理(七):频率域滤波
摘要: 代码运行了两个小时才出的结果,懒得测试了,这一部分先鸽了,等对DFT算法进行优化后再更
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posted @ 2018-10-22 20:47 GoldBeetle
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2018年10月17日
c语言数字图像处理(六):二维离散傅里叶变换
摘要: 基础知识 复数表示 C = R + jI 极坐标:C = |C|(cosθ + jsinθ) 欧拉公式:C = |C|ejθ 有关更多的时域与复频域的知识可以学习复变函数与积分变换,本篇文章只给出DFT公式,性质,以及实现方法 二维离散傅里叶变换(DFT) 其中f(x,y)为原图像,F(u,v)为傅
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posted @ 2018-10-17 21:53 GoldBeetle
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2018年10月5日
c语言数字图像处理(五):空间滤波
摘要: 空间滤波原理 使用大小为m*n的滤波器对大小为M*N的图像进行线性空间滤波,将滤波器模板乘以图像中对应灰度值,相加得模板中心灰度值 a = (m-1)/2, b = (n-1)/2 若f(x+s, y+t)不在原图内,补0 平滑线性滤波器 滤波过程 分母为滤波器模板和 代码实现 原图 模板 结果 可
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posted @ 2018-10-05 12:54 GoldBeetle
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2018年10月1日
c语言数字图像处理(四):灰度变换
摘要: 灰度变换 灰度变换函数 s = T(r) 其中r为输入图像在(x, y)点处的灰度值,s为输出图像在(x, y)点处的灰度值 灰度变换的作用 上图所示的两幅T(s)函数的图像曲线,第一幅图可以增强图像对比度,第二幅图可以对图像进行二值化处理 灰度变换函数 反转函数 最简单的灰度变换函数,将图像中的每
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posted @ 2018-10-01 17:45 GoldBeetle
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2018年9月18日
c语言数字图像处理(三):仿射变换
摘要: 仿射变换及坐标变换公式 几何变换改进图像中像素间的空间关系。这些变换通常称为橡皮模变换,因为它们可看成是在一块橡皮模上印刷一幅图像,然后根据预定的一组规则拉伸该薄膜。在数字图像处理中,几何变换由两个基本操作组成: (1)坐标的空间变换 (2)灰度内插,即对变换后的像素赋灰度值 坐标变换公式 (x,y
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posted @ 2018-09-18 16:08 GoldBeetle
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2018年9月17日
c语言数字图像处理(二):图片放大与缩小-双线性内插法
摘要: 图像内插 假设一幅大小为500 * 500的图像扩大1.5倍到750 * 750,创建一个750 * 750 的网格,使其与原图像间隔相同,然后缩小至原图大小,在原图中寻找最接近的像素(或周围的像素)进行赋值,最后再将结果放大 最邻近内插法 寻找最近的像素赋值 双线性内插法 v(x,y) = ax
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posted @ 2018-09-17 16:28 GoldBeetle
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