原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.58双峰法图像二值化  [函数名称]   双峰法图像二值化 WriteableBitmap  PeakshistogramThSegment(WriteableBitmap src) /// <summary> /// Peaks histogram method of image segmention. /// </summary> /// <param name="src">The sou…

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.56简单统计法图像二值化  [函数名称] 简单统计法图像二值化 WriteableBitmap StatisticalThSegment(WriteableBitmap src) /// <summary> /// Statistical method of image segmention. /// </summary> /// <param name="src">The source im…

原文:Win8Metro(C#)数字图像处理--2.31灰度拉伸算法  [函数名称] 灰度拉伸函数GrayStretchProcess(WriteableBitmap src) [算法说明]   直方图灰度拉伸也叫做对比度拉伸,是一种特殊的线性点运算,使用的是分段线性变换函数,它的主要思想是提高图像灰度级的动态范围:它的作用是扩展图像的直方图,使其充满整个灰度等级的范围内,从而改善输出图像.   如图Fig.1所示,变换函数的运算结果是将原图在a-b之间的灰度级拉伸到c-d之间.如果一幅图像…

为加快处理速度,在图像处理算法中,往往需要把彩色图像转换为灰度图像,在灰度图像上得到验证的算法,很容易移植到彩色图像上.24位彩色图像每个像素用3个字节表示,每个字节对应着R.G.B分量的亮度(红.绿.蓝).当R.G.B分量值不同时,表现为彩色图像;当R.G.B分量值相同时,表现为灰度图像,该值就是我们所求的一般来说,转换公式有3种.第一种转换公式为: Gray(i,j)=[R(i,j)+G(i,j)+B(i,j)]÷3 (2.1) 其中,Gray(i,j)为转换后的灰度图像在(i,j)点处的灰…

本文主要讲述基于VC++6.0 MFC图像处理的应用知识,主要结合自己大三所学课程<数字图像处理>及课件进行解说.主要通过MFC单文档视图实现显示BMP图片点运算处理.包含图像灰度线性变换.灰度非线性变换.图像阈值化处理.图像均衡化处理等知识,并结合前一篇论文灰度直方图进行展示 .同一时候文章比較具体基础,希望该篇文章对你有所帮助,尤其是刚開始学习的人和学习图像处理的学生. [数字图像处理]一.MFC具体解释显示BMP格式图片        [数字图像处理]二.MFC单文档切割窗体显示图片  …

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.59 P分位法图像二值化  [函数名称]   P分位法图像二值化 [算法说明]   所谓P分位法图像分割,就是在知道图像中目标所占的比率Ratio时,循环不同的灰度值对图像进行 分割,并计算对应的目标所占的比率,如果该比率与Ratio的差值足够小,那么该阈值就是所求的最 佳分割阈值. /// <summary> /// P-Parameter method of image segmention. /// </summary>…

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.55OSTU法图像二值化  [函数名称] Ostu法图像二值化      WriteableBitmap OstuThSegment(WriteableBitmap src) [函数代码] /// <summary> /// Ostu method of image segmention. /// </summary> /// <param name="src">The source imag…

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.57一维最大熵法图像二值化  [函数名称] 一维最大熵法图像二值化WriteableBitmap EntropymaxThSegment(WriteableBitmap src) [算法说明] 一维最大熵法图像分割就是利用图像的灰度分布密度函数定义图像的信息熵,通过优化一定的熵 准则得到熵最大时对应的阈值,从而进行图像分割的方法. 算法过程: 1,对于一幅灰度图像,灰度范围为[0,L-1],求取图像的最小灰度级min,最大灰度级max:…

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.54迭代法图像二值化  [函数名称]   迭代法图像二值化      int IterativeThSegment(WriteableBitmap src) [函数代码] <strong> /// <summary> /// Iterative method of image segmention. /// </summary> /// <param name="src">The…

Java基于opencv实现图像数字识别(三)-灰度化和二值化 一.灰度化 灰度化:在RGB模型中,如果R=G=B时,则彩色表示灰度颜色,其中R=G=B的值叫灰度值:因此,灰度图像每个像素点只需一个字节存放灰度值(又称强度值.亮度值),灰度范围为0-255.一般常用的是加权平均法来求像素点的灰度值,opencv开发库所采用的一种求灰度值算法如下: :)Gray = 0.072169 * B + 0.715160 * G + 0.212671 * R 有两种方式可以实现灰度化,如下 方式1 @Te…