随笔档案「2021年2月」 - 火力教育

12.2 数值图像处理——直方图均衡化

摘要：为了讨论方便起见，以 $r$ 和 $s$ 分别表示原图像灰度和经直方图均衡化后的图像灰度，先把图像灰度值放缩到 $0$ 至 $1$ 之间。直方图均衡化，本质上是找一个变换函数 $T$ 来实现灰度变换，使得各个灰度值的点数除了 $0$ 外，高度尽可能相等。这个变换记为 \[ s 阅读全文

posted @ 2021-02-17 09:35 火力教育阅读(647) 评论(0) 推荐(0)

7 数字图像处理——形态学操作

摘要：操作公式作用腐蚀 $I\ominus K$ 缩小$I$边界膨胀 $I\oplus K$ 扩大$I$边界开运算 $I\circ K=(I\ominus K)\oplus K$ 平滑轮廓，消除小毛刺闭运算 $I\bullet K=(I\oplus K)\ominus K$ 平阅读全文

posted @ 2021-02-07 17:16 火力教育阅读(201) 评论(0) 推荐(0)

6.5 数字图像处理——自适应阈值分割及Python实现

摘要：算法步骤全局二值化容易受阴影影响，所以可以局部二值化。自适应阈值分割的本质就是局部二值化。具体操作步骤如下： (1) 对某个像素值，原来为 $S$，取其周围的 $n\times n$ 的区域，求区域均值或高斯加权值，记为 $T$； (2) 对 $8$ 位图像，如果 \(S > T 阅读全文

posted @ 2021-02-06 18:19 火力教育阅读(3132) 评论(0) 推荐(0)

6.4 数字图像处理——大津法及Python实现

摘要：对于给定的阈值$T$，可以将图像分为目标和背景。其中背景点数占图像比例为 $p_0$，平均灰度值为 $m_0$。而目标点数占图像比例为 $p_1$，平均灰度值为 $m_1$，其中满足 \[ p_0 + p_1 = 1 \] 整幅图像的平均灰度值为常数，跟阈值无关，且为 \[ \ove 阅读全文

posted @ 2021-02-06 14:22 火力教育阅读(1555) 评论(0) 推荐(1)

6.3 数字图像处理——迭代法阈值分割及Python实现

摘要：本节介绍数字图像处理中的迭代法阈值分割，针对灰度图进行自动寻找阈值。收敛证明目前未找到相关资料。 1. 迭代法阈值分割步骤 (1) 选取初始分割阈值，通常可选图像灰度平均值 $T$。 (2) 根据阈值 $T$ 将图像像素分割为背景和前景，分别求出两者的平均灰度 $T_0$ 和 \(T_1 阅读全文

posted @ 2021-02-06 12:27 火力教育阅读(3094) 评论(0) 推荐(2)

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