仿射变换及坐标变换公式 几何变换改进图像中像素间的空间关系.这些变换通常称为橡皮模变换,因为它们可看成是在一块橡皮模上印刷一幅图像,然后根据预定的一组规则拉伸该薄膜.在数字图像处理中,几何变换由两个基本操作组成: (1)坐标的空间变换 (2)灰度内插,即对变换后的像素赋灰度值 坐标变换公式 (x,y) = T{(v, w)} 其中,(v, w)是原图像中像素的坐标,(x, y)是变换后图像中像素的坐标.最常用的空间坐标变换之一是仿射变换 基于上式的仿射变换公式 实际上,我们可以用两种方法来使用上…

空间滤波原理 使用大小为m*n的滤波器对大小为M*N的图像进行线性空间滤波,将滤波器模板乘以图像中对应灰度值,相加得模板中心灰度值 a = (m-1)/2, b = (n-1)/2 若f(x+s, y+t)不在原图内,补0 平滑线性滤波器 滤波过程 分母为滤波器模板和 代码实现 int is_in_array(short x, short y, short height, short width) { && x < width && y >= &&…

背景知识 边缘像素是图像中灰度突变的像素,而边缘是连接边缘像素的集合.边缘检测是设计用来检测边缘像素的局部图像处理方法. 孤立点检测 使用<https://www.cnblogs.com/GoldBeetle/p/9744625.html>中介绍的拉普拉斯算子 输出图像为 卷积模板 之前有过代码实现,这篇文章中不再进行测试 基本边缘检测 图像梯度 梯度向量大小 在图像处理过程中,因平方和和开方运算速度较慢,因此简化为如下计算方法 梯度向量方向与x轴夹角 对应与不同的偏导数计算方法,得出边缘检测…

图像内插 假设一幅大小为500 * 500的图像扩大1.5倍到750 * 750,创建一个750 * 750 的网格,使其与原图像间隔相同,然后缩小至原图大小,在原图中寻找最接近的像素(或周围的像素)进行赋值,最后再将结果放大 最邻近内插法 寻找最近的像素赋值 双线性内插法 v(x,y) = ax + by + cxy + d 双线性内插法参数计算 已知Q11, Q12, Q21, Q22,要插值的点为P点,首先在x轴上,对R1,R2两个点进行插值 然后根据R1和R2对P点进行插值 化简得 对于…

本篇文章首先介绍了bmp图片格式,主要参考wiki上的内容,包括bmp文件的存储方式,对于一些常见的bmp文件格式都给了例子,并且对8位 16位RGB555 16位RGB565格式的bmp文件进行了简单分析,最后的代码可以将8位,16位,24位,32位色彩深度的bmp文件转化位8位灰度图片,用作后续文章中算法的测试图片. Bmp file structure Bitmap file header DIB header (bitmap information header) compression…

定义 全局阈值处理 假设某一副灰度图有如下的直方图,该图像由暗色背景下的较亮物体组成,从背景中提取这一物体时,将阈值T作为分割点,分割后的图像g(x, y)由下述公式给出,称为全局阈值处理 多阈值处理 本文仅完成全局阈值处理的算法实现 基本全局阈值处理方法 1. 为全局阈值T选择一个初始的估计值 2. 用T分割图像,产生两组像素:G1由大于T的像素组成,G2由小于T的像素组成 3. 对G1和G2的像素分别计算平均灰度值m1和m2 4. 计算新的阈值T = 1/2 * (m1 + m2) 5. 重…

图像退化/复原过程模型 高斯噪声 PDF(概率密度函数) 生成高斯随机数序列 算法可参考<http://www.doc.ic.ac.uk/~wl/papers/07/csur07dt.pdf> 代码实现 double gaussrand() { static double V1, V2, S; ; double X; ) { do { double U1 = (double)rand() / RAND_MAX; double U2 = (double)rand() / RAND_MAX; V1…

代码运行了两个小时才出的结果,懒得测试了,这一部分先鸽了,等对DFT算法进行优化后再更…

基础知识 复数表示 C = R + jI 极坐标:C = |C|(cosθ + jsinθ) 欧拉公式:C = |C|ejθ 有关更多的时域与复频域的知识可以学习复变函数与积分变换,本篇文章只给出DFT公式,性质,以及实现方法 二维离散傅里叶变换(DFT) 其中f(x,y)为原图像,F(u,v)为傅里叶变换以后的结果,根据欧拉公式可得,每个F(u,v)值都为复数,由实部和虚部组成 代码示例 void dft(short** in_array, double** re_array, double*…

灰度变换 灰度变换函数 s = T(r)   其中r为输入图像在(x, y)点处的灰度值,s为输出图像在(x, y)点处的灰度值 灰度变换的作用 上图所示的两幅T(s)函数的图像曲线,第一幅图可以增强图像对比度,第二幅图可以对图像进行二值化处理 灰度变换函数 反转函数 void reverse(short** in_array, short** out_array, long height, long width) { ; i < height; i++){ ; j <width; j++)…