import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import cv2 %matplotlib inline 首先读入这次需要使用的图像 img = cv2.imread('apple.jpg',0) #直接读为灰度图像 plt.imshow(img,cmap="gray") plt.axis("off") plt.show() 使用numpy带的fft库完成从频率域到空间域的转换. f = np.fft.fft2…

1.算法功能简介 频率域滤波的基本工作流程为:空间域图像的傅里叶变换→频率域图像→设计滤波器→傅里叶逆变换→其他应用. 低通滤波,对频率域的图像通过滤波器削弱或抑制高频部分而保留低频部分的滤波方法,可以起到压抑噪声的作用,同时,强调了低频成分,图像会变得比较平滑. 高通滤波,对频率域图像通过滤波器来削弱或抑制低频成分,来突出图像的边缘和轮廓,进行图像锐化的方法. PIE SDK支持算法功能的执行,下面对频率域滤波算法功能进行介绍. 2.算法功能实现说明 2.1. 实现步骤 第一步 算法参数设置…

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…

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…

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…

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*…

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…