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…

1.研究噪声特性的必要性 本文的内容主要介绍了常见噪声的分类与其特性. 将噪声建模,然后用模型去实现各式各样的噪声. 实际生活中的各种照片的老化,都能够归结为下面老化模型. 这个模型非常easy,也能够直接用下面公式来表达. 在频域内,用下面公式区表示. 依据以上式子,能够看出,老旧照片的复原.主要分为两个任务,一个是去噪:还有一个是去卷积,或者称为逆滤波,也就是将老化滤波器做反处理. 本文首先由噪声类型与其建模.随后的博文.会介绍几种基础的去噪方法和基础的逆滤波方法. 2.噪声的实现 2.1…

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…

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.52图像K均值聚类  [函数名称]   图像KMeans聚类      KMeansCluster(WriteableBitmap src,int k) /// <summary> /// KMeans Cluster process. /// </summary> /// <param name="src">The source image.</param> /// <pa…

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…

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 >= &&…

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…

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…