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圖像處理

圖像處理
圖像處理
  • 圖像處理基礎(3)：均值濾波器及其變種
    均值濾波器可以歸為低通濾波器，是一種線性濾波器，其輸出為鄰域模板內的像素的簡單平均值，主要用于圖像的模糊和降噪。 均值濾波器的概念非常的直觀，使用濾波器窗口內的像素的平均灰度值代替圖像中的像素值，這樣的結果就是降低圖像中的“尖銳”變化。這就造成，均值濾波器可以降低噪聲的同時，也會模糊圖像的邊緣。均值濾波器的處理結果是過濾掉圖像中的“不相關”細節，其中“不相關”細節指的是：與濾波器模板尺寸相比較小的像素區域。 根據均值計算方法的不同，均值濾波器有以下幾種： ?算術均...
    2021-01-07 14:07:34
  • 圖像處理基礎(2)：自適應中值濾波器(基于OpenCV實現)
    本文主要介紹了自適應的中值濾波器，并基于OpenCV實現了該濾波器，并且將自適應的中值濾波器和常規的中值濾波器對不同概率的椒鹽噪聲的過濾效果進行了對比。最后，對中值濾波器的優缺點了進行了總結。 空間濾波器 一個空間濾波器包括兩個部分： · 一個鄰域，濾波器進行操作的像素集合，通常是一個矩形區域 · 對鄰域中像素進行的操作 一個濾波器就是在選定的鄰域像素上執行預先定義好的操作產生新的像素，并用新的像素替換掉原來像素形成新的圖像。 通常，也可以將濾波...
    2021-01-06 15:59:29
  • 圖像處理基礎(1)：噪聲的添加和過濾
    總結學習下圖像處理方面基礎知識。 這是第一篇，簡單的介紹下使用OpenCV的三個基本功能： 圖像的讀取 圖像的顯示 訪問圖像的像素值 然后概述下圖像噪聲的類型，并為圖像添加兩種常見的噪聲：高斯噪聲和椒鹽噪聲。 最后，使用中值濾波和均值濾波來處理帶有噪聲的圖像。 OpenCV基礎 在OpenCV中，完成圖像的輸入輸出以及顯示，只需要以下幾個函數： namedWindow 創建一個可以通過其名字引用的窗口。第一個參數，設置窗口的name，可以通過n...
    2021-01-05 09:06:20
  • 卷積運算和圖像處理
    圖1.使用在線提供的默認圖像過濾器 最近，我對圖像核和卷積運算在圖像處理中的應用產生了興趣。誠然，這是因為它在社交媒體網站和Snapchat和Instagram等應用程序上很受歡迎。在一些應用程序上的許多照片都使用了特效，這些特效是通過改變圖片像素的值和操作來實現對圖像的修改。 圖像處理有許多不同的應用，包括AR、文本分類、目標檢測等。圖像處理應用的數量激增的原因與深度學習領域的研究人員最近的發展有關。神經網絡能夠處理各種各樣的輸入，并在一系列計算的基礎...
    2020-12-30 14:13:32
  • 【數字圖像處理】二值化圖像腐蝕運算與膨脹運算
    形態學基本概念 基本思想：用一定形態的結構元素去度量和提取圖像中的對應形狀，達到分析知識的目的。可用于圖像處理的各個方面，包括圖像分割、邊界檢測、特征提取。 結構元素：形態學變換中的基本元素，使為了探測圖像的某種結構信息而設計的特定形狀和尺寸的圖像，稱為收集圖像結構信息的探針。 結構元素有多種類型：如圓形、方形、線型等，可攜帶知識（形態、大小、灰度和色度信息）來探測、研究圖像的結構特點。 形態學運算包括：二值化腐蝕和膨脹、二值化開閉運算、骨架抽取、擊中擊不中...
    2020-12-29 17:14:59
  • 【數字圖像處理】圖像細化處理
    圖像細化 細化技術：把一個平面區域簡化成圖的結構形狀表示法 骨架：一種細化結構，它是目標的重要拓撲描述，具有非常廣泛的應用。在圖像識別或數據壓縮時，經常用細化結構。 例如：在識別字符之前，往往要先對字符作細化處理，求出字符的細化結構。 細化的作用：目的將圖像的骨架提取出來的同時，保持圖像細小部分的連通性，對被處理的圖像進行細化有助于突出形狀特點和減少冗余信息量。 細化算法 細化算法：采取逐次去除邊界的方法進行的，不能破化圖像的連通性。 通常選擇一組結...
    2020-12-25 10:46:54
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