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图像处理基础(2)：自适应中值滤波器(基于OpenCV实现)

本文主要介绍了自适应的中值滤波器，并基于OpenCV实现了该滤波器，并且将自适应的中值滤波器和常规的中值滤波器对不同概率的椒盐噪声的过滤效果进行了对比。最后，对中值滤波器的优缺点了进行了总结。空间滤波器一个空间滤波器包括两个部分： · 一个邻域，滤波器进行操作的像素集合，通常是一个矩形区域 · 对邻域中像素进行的操作一个滤波器就是在选定的邻域像素上执行预先定义好的操作产生新的像素，并用新的像素替换掉原来像素形成新的图像。通常，也可以将滤波...

2021-01-06 15:59:29
图像处理基础(1)：噪声的添加和过滤

总结学习下图像处理方面基础知识。这是第一篇，简单的介绍下使用OpenCV的三个基本功能：图像的读取图像的显示访问图像的像素值然后概述下图像噪声的类型，并为图像添加两种常见的噪声：高斯噪声和椒盐噪声。最后，使用中值滤波和均值滤波来处理带有噪声的图像。 OpenCV基础在OpenCV中，完成图像的输入输出以及显示，只需要以下几个函数： namedWindow 创建一个可以通过其名字引用的窗口。第一个参数，设置窗口的name，可以通过n...

2021-01-05 09:06:20
卷积运算和图像处理

图1.使用在线提供的默认图像过滤器最近，我对图像核和卷积运算在图像处理中的应用产生了兴趣。诚然，这是因为它在社交媒体网站和Snapchat和Instagram等应用程序上很受欢迎。在一些应用程序上的许多照片都使用了特效，这些特效是通过改变图片像素的值和操作来实现对图像的修改。图像处理有许多不同的应用，包括AR、文本分类、目标检测等。图像处理应用的数量激增的原因与深度学习领域的研究人员最近的发展有关。神经网络能够处理各种各样的输入，并在一系列计算的基础...

2020-12-30 14:13:32
【数字图像处理】二值化图像腐蚀运算与膨胀运算

形态学基本概念基本思想：用一定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状，达到分析知识的目的。可用于图像处理的各个方面，包括图像分割、边界检测、特征提取。结构元素：形态学变换中的基本元素，使为了探测图像的某种结构信息而设计的特定形状和尺寸的图像，称为收集图像结构信息的探针。结构元素有多种类型：如圆形、方形、线型等，可携带知识（形态、大小、灰度和色度信息）来探测、研究图像的结构特点。形态学运算包括：二值化腐蚀和膨胀、二值化开闭运算、骨架抽取、击中击不中...

2020-12-29 17:14:59
【数字图像处理】图像细化处理

图像细化细化技术：把一个平面区域简化成图的结构形状表示法骨架：一种细化结构，它是目标的重要拓扑描述，具有非常广泛的应用。在图像识别或数据压缩时，经常用细化结构。例如：在识别字符之前，往往要先对字符作细化处理，求出字符的细化结构。细化的作用：目的将图像的骨架提取出来的同时，保持图像细小部分的连通性，对被处理的图像进行细化有助于突出形状特点和减少冗余信息量。细化算法细化算法：采取逐次去除边界的方法进行的，不能破化图像的连通性。通常选择一组结...

2020-12-25 10:46:54
仿射变换与透视变换

仿射变换和透视变换更直观的叫法可以叫做「平面变换」和「空间变换」或者「二维坐标变换」和「三维坐标变换」。一个是二维坐标（x,y），一个是三维坐标（x,y,z）。也就是：仿射变换：透视变换：从另一个角度也能说明三维变换和二维变换的意思，仿射变换的方程组有6个未知数，所以要求解就需要找到3组映射点，三个点刚好确定一个平面。透视变换的方程组有8个未知数，所以要求解就需要找...

2020-12-04 10:18:40