注:本系列来自于图像处理课程实验,用Matlab实现最主要的图像处理算法 本文章是Matlab图像处理系列的第二篇文章.介绍了空间域图像处理最主要的概念----模版和滤波器,给出了均值滤波起和中值滤波器的Matlab实现.最后简要讨论去躁效果. 1.空间域增强 (1)模版运算 图像处理中.模版能够看作是n*n(n通常是奇数)的窗体.模版连续地运动于整个图像中,对模版窗体范围内的像素做相应处理. 模版运算主要分为: 模版卷积 模版排序 模版卷积是把模版内像素的灰度值和模版中相应的灰度值相乘,求平均

摘要 缺陷检测是视觉需求中难度最大一类需求,主要是其稳定性和精度的保证.首先常见缺陷:凹凸.污点瑕疵.划痕.裂缝.探伤等. 缺陷检测算法不同于尺寸.二维码.OCR等算法.后者应用场景比较单一,基本都是套用一些成熟的算子,所以门槛较低,比较容易做成标准化的工具.而缺陷检测极具行业特点,不同行业的缺陷算法迥然不同.随着缺陷检测要求的提高,机器学习和深度学习也成了缺陷领域一个不可或缺的技术难点. 总的来说,机器视觉中缺陷检测分为一下几种: blob+特征(官方示例surface_scratch.hde

数字图像处理方法的重要性源于两个主要应用领域: 改善图像信息以便解释. 为存储.传输和表示而对图像数据进行处理,以便于机器自动理解. 图像处理(image processing): 用计算机对图像进行分析,以达到所需结果的技术.又称影像处理.一般指数字图像处理.数字图像是指用工业相机.摄像机.扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组,该数组的元素称为像素,其值称为灰度值.图像处理技术一般包括图像压缩,增强和复原,匹配.描述和识别3个部分. 常用方法: 图像变换:由于图像阵列很大,直接在空间域中

### `highgui`的常用函数: `cv::namedWindow`:一个命名窗口 `cv::imshow`:在指定窗口显示图像 `cv::waitKey`:等待按键 ### 像素级 * 在灰度图像中,像素值表示亮度,所以0表示黑色,255表示白色: * 图像在本质上都是一个矩阵,但是灰度图像的值就是一个矢量,而彩色图像则是多通道的向量,所以可以通过`image.at<>(row,colomn)[]`来取值,灰度就是`uchar`,常用的RGB通道则是`cv::Vec3b`,b代表ush

如题:使用opencv打开摄像头或视频文件,实时显示原始视频,将视频每一帧依次做灰度转换.高斯滤波.canny边缘检测处理(原始视频和这3个中间步骤处理结果分别在一个窗口显示),最后将边缘检测结果保存为一个视频avi文件. 这里问题综合性比较大,这里进行分治. 该类问题可分为四个方面的处理: (1)打开 视频或者是摄像头,并播放视频 (2)对视频的每一帧做处理 (3)同窗体显示四个结果 (4)保存视频文件 以下分为这三个方面进行处理: (1)打开 视频或者摄像头,并播放视频 这个利用opencv

图像直方图是反映图像中像素分布特性的统计表,一般显示如下: 其中横坐标代表的是图像像素的种类,或者说是灰度级,纵坐标代表的是每一级灰度下像素数或者该灰度级下像素数在所有图像总像素数总所占的百分比. 直方图反映了图像像素的整体分布,是图像的一个很重要的特征,直方图处理也是很多空间域图像处理的基础,在特征提取,图像增强,图像匹配等方面都占有一席之地. 直观上看,若直方图的分量主要集中在左侧低灰度级的区域,说明该图像整体灰度偏低,欠曝或者环境昏暗就有可能造成灰度偏低: 若直方图的分量主要集中在右侧高灰

图像的傅里叶变换: import chardet import numpy as np import cv2 as cv import cv2 from PIL import Image import sys from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('D:/1/4.jpg',0) f = np.fft.fft2(img) fshift = np.fft.fftshift(f) magnitude_spectrum = 20*np

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

Atitit   图像处理 平滑 也称 模糊, 归一化块滤波.高斯滤波.中值滤波.双边滤波) 是一项简单且使用频率很高的图像处理方法 用途 去噪 去雾 各种线性滤波器对图像进行平滑处理,相关OpenCV函数如下: 归一化块滤波器 (Normalized Box Filter) § 最简单的滤波器, 输出像素值是核窗口内像素值的 均值 ( 所有像素加权系数相等) § 高斯滤波器 (Gaussian Filter) § 最有用的滤波器 (尽管不是最快的). 高斯滤波是将输入数组的每一个像素点与 高斯

注意:这一系列实验的图像处理程序,使用Matlab实现最重要的图像处理算法 1.Fourier兑换 (1)频域增强 除了在空间域内能够加工处理图像以外,我们还能够将图像变换到其它空间后进行处理.这些方法称为变换域方法,最常见的变换域是频域. 使用Fourier变换把图像从空间域变换到频域.在频域内做对应增强处理,再从频域变换到空间域得到处理后的图像. 我们这里主要学习Fourier变换和FFT变换的算法,没有学过通信原理,我对信号.时域分析也不是非常清楚. 2.FFT算法 (1)离散Fourie

第3章 灰度变换与空间滤波(1) 3.1 简介 空间域指的是图像平面本身,这类方法是以对图像像素直接处理为基础的.本章主要讨论两种空间域处理方法:亮度(灰度)变换与空间滤波.后一种方法有时涉及到邻域处理或空间卷积. 本章讨论的空间域处理由下列表达式表示: \[g(x,y)=T[f(x,y)]\] 其中,\(f(x,y)\)为输入图像,\(g(x,y)\)为输出图像, \(T\)是对图像\(f\)的算子,作用于点\((x,y)\)定义的邻域.此外,\(T\)还可以对一组图像进行处理,例如为了降低噪

最近开始学习数字图像处理,使用matlab实现,下面我就来记录笔记和体会,一方面是给大家提供参考,另一方面是防止我忘记了. 复习一下: 1.数字图像是用一个数字矩阵来表示的,数字阵列中的每个数字,表示数字图像的一个最小单位,称为像素. 2.数字图像处理可以理解为两个方面的操作:一个是图像到图像的处理(如图像的灰度转换,图像增强等),另外一个是图像到非图像的一种表示,比如图像的测量. 3.数字图像处理的研究内容有很多个方向,比如: ·图像数字化:将一幅图像以数字的形式表示,主要包括采样和量化两个过

目标:1.把矩形旋转正.          2.把文字旋转校正.                                                                                     目标一(旋转正方形) 思路:A.利用寻找边界进行旋转,然后进行ROI提取. B.利用霍夫变换等寻找直线,主要找到拐点再进行图像变化. 本文利用第一点思路进行... 程序很简单,直接上代码: #include<iostream> #include <openc

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

1         图像增强 1.1            直方图均衡化 对于灰度图像,可以使用直方图均衡化的方法使得原图像的灰度直方图修正为均匀的直方图. 代码如下: I2=histeq(I1); figure,imshow(I2); figure,imhist(I2); 原图像为lena的图片,经过直方图均衡化后的图片为Figure 1. Figure 1 原图灰度直方图请参见:MATLAB数字图像处理(一)基础操作和傅立叶变换,经过修正后的灰度直方图为Figure 2: Figure 2

数字图像处理是一门集计算机科学.光学.数学.物理学等多学科的综合科学.随着计算机科学的发展,数字图像处理技术取得了巨大的进展,呈现出强大的生命力,已经在多种领域取得了大量的应用,推动了社会的发展.其中,遥感领域中,对于影像数据的处理均基于数字图像处理的技术.而遥感影像数据作为地理信息科学的重要数据源,如何从中获取有用的信息,是地理信息数据处理中重要的内容. MATLAB作为数学领域应用最广泛的一种软件,集成了对于图片处理的函数和功能,成为了处理数字图像问题的佼佼者.其出众的计算能力和简便的绘图能

注:本系列来自于图像处理课程实验.用Matlab实现最主要的图像处理算法 1.Fourier变换 (1)频域增强 除了在空间域内能够加工处理图像以外.我们还能够将图像变换到其它空间后进行处理.这些方法称为变换域方法,最常见的变换域是频域. 使用Fourier变换把图像从空间域变换到频域.在频域内做对应增强处理,再从频域变换到空间域得到处理后的图像. 我们这里主要学习Fourier变换和FFT变换的算法,没有学过通信原理,我对信号.时域分析也不是非常清楚. 2.FFT算法 (1)离散Fourier

实验环境 本实验均在笔记本电脑完成,电脑的配置如表1所示: 系统 Windows 10 家庭版 处理器 英特尔 Core i5-6200 @ 2.30GHz 双核 主板 宏碁 Zoro_SL 内存 16G(金士顿 DDR3 1600MHz) 主硬盘 西数 WDC WD10JPVX-22JC3T0 显卡 NVIDIA GeForce 940M(4G) 显示器 奇美 CMN15C4(15.5英寸) 表1:电脑配置 本实验使用Opencv对图像处理,使用MFC对图像显示,具体介绍如表2所示: Visu

目录 第六章 图像增强 图像增强的概念和分类 灰度变换 直方图处理 图像的平滑 图像的锐化 图像的彩色增强 我在Gitee上建了个仓库,会将学习书本的时候打的一些代码上传上去,笔记中所有代码都在仓库里,初学的朋友可以一起交流哦!地址(Gitee) 第六章 图像增强 图像增强的概念和分类 基本概念: 图像增强:通过某种图像处理方法对退化的某些图像特定特征(如边缘.轮廓.对比度等)进行处理以改变图像的视觉效果. 分类: 空间域法常用增强方法有点运算和模板处理两大类,点运算是作用于单个像素的空间域,包

摘要:傅里叶变换主要是将时间域上的信号转变为频率域上的信号,用来进行图像除噪.图像增强等处理. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 二十二.Python图像傅里叶变换原理及实现>,作者:eastmount. 本文主要讲解图像傅里叶变换的相关内容,在数字图像处理中,有两个经典的变换被广泛应用--傅里叶变换和霍夫变换.其中,傅里叶变换主要是将时间域上的信号转变为频率域上的信号,用来进行图像除噪.图像增强等处理. 图像傅里叶变换原理 傅里叶变换(Fourier Transform,简称F