摘要：傅立叶变换在图像处理中有非常非常的作用。因为不仅傅立叶分析涉及图像处理的很多方面，傅立叶的改进算法，比如离散余弦变换，gabor与小波在图像处理中也有重要的分量。印象中，傅立叶变换在图像处理以下几个话题都有重要作用：1.图像增强与图像去噪绝大部分噪音都是图像的高频分量，通过低通滤波器来滤除高频——噪声; 边缘也是图像的高频分量，可以通过添加高频分量来增强原始图像的边缘；2.图像分割之边缘检测提取图像高频分量3.图像特征提取：形状特征：傅里叶描述子纹理特征：直接通过傅里叶系数来计算纹理特征其他特征：将提取的特征值进行傅里叶变换来使特征具有平移、伸缩、旋转不变性4.图像压缩可以直接通过傅里叶系数来 阅读全文

摘要：二维Fourier变换的应用前面已经提到了Fourier变换有两个好处，即：可以获得信号的频域特性；可以将卷积运算转换为乘积运算。因此二维Fourier变换的应用也是根据这两个特点来进行的。在图像滤波中的应用首先，我们来看Fourier变换后的图像，中间部分为低频部分，越靠外边频率越高。因此，我们可以在Fourier变换图中，选择所需要的高频或是低频滤波。在图像压缩中的应用变换系数刚好表现的是各个频率点上的幅值。在小波变换没有提出时，用来进行压缩编码。考虑到高频反映细节、低频反映景物概貌的特性。往往认为可将高频系数置为0，骗过人眼。在卷积运算中的应用从前面的图像处理算法中知道，如果抽象来看，其 阅读全文

摘要：开运算和闭运算 （1）开运算 先腐蚀后膨胀的过程称为开运算。用来消除小物体、在纤细点处分离物体、平滑较大物体的边界的同时并不明显改变其面积。 （2）闭运算 先膨胀后腐蚀的过程称为闭运算。用来填充物体内细小空洞、连接邻近物体、平滑其边界的同时并不明显改变其面积。 通常，由于噪声的影响，图象在阈值化后所得到边界往往是很不平滑的，物体区域具有一些噪声孔，背景区域上散布着一些小的噪声物体。连续的开和闭运算可以有效地改善这种情况。有时需要经过多次腐蚀之后再加上相同次数的膨胀，才可以产生比较好的效果。例如：开运算，B1作用结果：去掉小刺，但未去掉小桥；B2作用结果：有位移。 ... 阅读全文

摘要：这个是个牛人关于计算机视觉方面。。。做的非常好。。。about multi-camera:http://server.cs.ucf.edu/~vision/projects.htmlabout 3D Voxel ColoringRob Hess:http://blogs.oregonstate.edu/hess/code/voxels/About the particle filters--condensation filter:http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/LOCAL_COPIES/ISARD1/condensation.htmlMac 阅读全文

摘要：1、在图像中，像元的灰度值随位置变化的频繁程度可以用频率来表示，这是一种随位置变化的空间频率。是指连续像元的灰度值的最高值与最低值的差。Jensen定义空间频率为“对影像的特定部分，单位距离内亮度值的变化数量”。在频率域平面上，低频区位于中心部位，高频区位于边缘部位。 2、滤波 滤波是指在图像空间域(x,y)或者频率域（x',y')内对输入图像应用若干滤波函数而获得改进的输出图像的技术。 （1）空间域滤波 对数字图像来说，空间域滤波是通过局部性的积和运算（也叫卷积）而进行的，通常采用nXn的矩阵算子作卷积函数。（2）频率域滤波 频率域滤波是通过傅立叶变换之积的形式表示的。=== 阅读全文

摘要：http://download1.csdn.net/down3/20070617/17204050839.rar本人同意他人对我的文章引用，但请在引用时注明出处，谢谢．作者：蒋志强相应的PDF文档及可执行程序可以在http://download.csdn.net/source/190027下载1频率图像增强的简介1．1背景介绍：在数字图像处理中，图像最直观的理解是把图像理解为二维函数F(x,y)，其中x，y作为数字图像中象素的二维空间的坐标，F的值作为数字图像象素该位置的灰度值。但是在空间域在处理某些数字图像的问题时，会比较困难甚至是几乎难以处理。在频率下处理的时候，同样的问题用不同的描述方式 阅读全文