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2022年10月7日
图像压缩
摘要: 1、数字图像的压缩是实现图像存储和传输的基础,数字图像压缩目的: 节省图像存储容量;减少传输信道容量;缩短图像加工处理时间。 2、基本概念: 2.1 信息相关 在绝大多数图像的像素之间, 各像素行和帧之间存在着较强的相关性。从统计观点出发,就是每个像素的灰度值(或颜色值)总是和其周围的其它像素的灰度
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posted @ 2022-10-07 22:45 acwarming
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2022年10月6日
图像复原
摘要: 1、图像复原:根据退化原因,建立相应的数学模型,从被污染或畸变的图像信号中提取所需要 的信息,沿着使图像降质的逆过程恢复图像本来面貌。 1.1 复原技术分类: (1)在给定退化模型条件下:无约束和有约束; (2)根据是否需要外界干预:自动和交互; (3)根据处理所在域:频率域和空间域。 1.2. 图
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posted @ 2022-10-06 21:25 acwarming
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图像分割
摘要: 1、基于阈值分割 阈值选取: 1.直方图技术 2.最小误差阈值法 对其错误分割概率求导 = 0时,所得t可以使错误分割概率最小 3.最大方差阈值法 具体过程: 作用:算法可操作性强,直方图无论是否有双峰均可得到满意的效果,总是可以得到一个解 2、基于边缘分割 1.点检测 2.线检测 3.边缘提取 3
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posted @ 2022-10-06 15:54 acwarming
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形态学处理
摘要: 1、膨胀 应用:让有断裂的字母膨胀相连,再做后续其他工作: 作用:将与物体接触所有背景点合并到该物体中,使边界向外扩张的过程,可以用来填补物体中的空洞 2、腐蚀 膨胀后腐蚀,可以有一个好效果: 作用:一种消除边界点,使边界向内部收缩的过程,用来消除小且无意义的物体; 使用腐蚀来消除图像的细节部分,可
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posted @ 2022-10-06 14:36 acwarming
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2022年9月17日
图像增强之频域滤波
摘要: 1、频域滤波器 已知原图为f(x, y),系统冲击波为h(x, y),增强后结果为g(x, y); 那g(x, y) = f(x, y) * h(x, y),*为卷积; 那通过傅里叶变换中的空间域的卷积对应频域的乘积的性质: 把 f(x, y),h(x, y)通过傅里叶变换得到 F(u, v),H(
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posted @ 2022-09-17 19:13 acwarming
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傅里叶变换
摘要: 学的不太明白,好像需要信号系统方面的知识,先记点感觉是重点的内容 1、二维离散信号傅里叶变换公式 2、特点 3、性质 3.1卷积性质 3.2相关性质 相关运算可以用于感兴趣区域的匹配 3.3分离性质
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posted @ 2022-09-17 18:34 acwarming
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2022年9月16日
直方图均衡
摘要: 1、计算方法,看图很好理解 Dm是灰度级,A0是像素总数。 2、应用 在人脸识别时可能人脸有亮有暗,用直方图均衡来增强对比度,从而更好地检测识别
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posted @ 2022-09-16 10:14 acwarming
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2022年9月13日
图像增强之空间域滤波
摘要: 一、低通:积分的运算 1、均值滤波器 2、高斯低通滤波器 3、低通滤波器可以去除噪声;先均值后二值化可以提取感兴趣物体;可以使得图像更加平滑,但是边缘变得模糊了 二、中值滤波器:在去除噪声时也可以比较好的保留边缘特征,没有模糊边缘,所以应用广泛 三、高通:微分运算--增强高频、突出边缘
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posted @ 2022-09-13 22:46 acwarming
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图像增强之代数运算
摘要: 1、加法运算:指两幅及以上图像相加,可以去除叠加性噪声 2、减法运算:两幅图相减,可以分割特定区域和检测场景变化 3、乘法运算:两幅图相乘,可以获取图像中特定的部分
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posted @ 2022-09-13 21:51 acwarming
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2022年9月12日
图像增强方法之灰度变换
摘要: 一、图像增强有空间域增强和频域增强2种方法,然后其中不同的方式:如上图 1、空间域增强:直接对构成图像像素的灰度级操作 a.灰度变换 T作为变换函数有线性和非线性变换,线性变换可以直接进行灰度拉伸,其中分段线性变换可以突出感兴趣区域,抑制不感兴趣区域 非线性变换有对数变换、幂次变换、直方图均衡等方式
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posted @ 2022-09-12 23:25 acwarming
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