1. 拉普拉斯算子 1.1 简介 一种典型的各向同性的微分算子,可用于检测图像中灰度图片的区域 $$ \nabla^{2} f=\frac{\partial^{2} f}{\partial x^{2}}+\frac{\partial^{2} f}{\partial y^{2}} $$ 根据上述的差分近似可以推导出 $$ \nabla^{2} f(x, y)=f(x+1, y)+f(x-1, y)+f(x, y+1)+f(x, y-1)-4 f(x, y) $$ 1.2 锐化过程 使用拉普拉斯过滤

http://blog.csdn.net/ebowtang/article/details/38961399 之前一段我们提到的算法都是和平滑有关, 经过平滑算法之后, 图像锐度降低, 降低到一定程度, 就变成了模糊. 今天我们反其道行之, 我们看看锐化是怎么做的. 这里的锐化, 还是的从平滑谈开去.我们先来观察原来的图像和平滑图像的区别: 原图 raw: 模糊图 blur: _________________________________________________________ 源图

1.算法功能简介 微分锐化通过微分使图像的边缘或轮廓突出.清晰.导数算子具有突出灰度变化的作用,对图像运用导数算子,灰度变化较大的点处算得的值较高,因此我们将图像的导数算子运算值作为相应的边界强度,所以可以通过对这些导数值设置阈值,提取边界的点集. PIE SDK支持算法功能的执行,下面对微分锐化算法功能进行介绍. 2.算法功能实现说明 2.1. 实现步骤 第一步 算法参数设置 第二步 算法执行 第三步 结果显示 2.2. 算法参数 算法名称 微分锐化 C#算法DLL PIE.CommonAlg

相信看过冈萨雷斯第三版数字图像处理的童鞋都知道,里面涉及到了很多的基础图像处理的算法,今天,就专门借用其中一个混合空间增强的案例,来将常见的几种图像处理算法集合起来,看能发生什么样的化学反应 首先,通过一张图来看下,我们即将需要完成的工作目标 同时,我们也借用书中的人体全身骨骼图像来进行模拟实现这些算法,这样,我们可以通过和书中展示的效果来评判我们实现的算法是否正确,那接下来,我们就来一步一步的实现吧. 第一步:拉普拉斯锐化 这里就不讲解具体的原理了,拉普拉斯是一个二阶微分的算子,这样的算子通过

锐化概念 图像平滑过程是去除噪声的过程.图像的主要能量在低频部分,而噪声主要集中在高频部分.图像的边缘信息主要也在高频部分,在平滑处理后,将会丢不部分边缘信息.因此需要使用锐化技术来增强边缘. 平滑处理的本质是图像经过平均或积分运算,锐化进行逆运算(如微分)即可.微分运算是求信号变化频率,可以增强高频分量的作用.在对图像进行锐化处理前要确定图像有较高的信噪比,否则处理后的图像增加的噪声比信号多. 常用的微分运算有一阶微分和二阶微分.一阶微分 \[ \frac{\partial f}{\parti

[摘要] Laplace算子作为边缘检测之一,和Sobel算子一样也是工程数学中常用的一种积分变换,属于空间锐化滤波操作.拉普拉斯算子(Laplace Operator)是n维欧几里德空间中的一个二阶微分算子,定义为梯度(▽f)的散度(▽·f).拉普拉斯算子也可以推广为定义在黎曼流形上的椭圆型算子,称为拉普拉斯-贝尔特拉米算子.(百度百科) [原理] 拉普拉斯算子是二阶微分线性算子,在图像边缘处理中,二阶微分的边缘定位能力更强,锐化效果更好,因此在进行图像边缘处理时,直接采用二阶微分算子而不使用

1.边缘检测基础 图像的边缘是图像的基本特征,边缘点是灰度阶跃变化的像素点,即灰度值的导数较大或极大的地方,边缘检测是图像识别的第一步.用图像的一阶微分和二阶微分来增强图像的灰度跳变,而边缘也就是灰度变化的地方.因此,这些传统的一阶微分算子如Robert.Sobel.prewitt等,以及二阶微分算子Laplacian等等本质上都是可以用于检测边缘的.这些算子都可以称为边缘检测算子. 边缘检测可以大幅度的减少数据量,剔除那些不相关的信息,保留图像重要的结构属性,一般的边缘检测的步骤有: 1)滤波

在<Qt Quick 之 QML 与 C++ 混合编程具体解释>一文中我们解说了 QML 与 C++ 混合编程的方方面面的内容,这次我们通过一个图像处理应用.再来看一下 QML 与 C++ 混合编程的威力,同一时候也为诸君揭开美图秀秀.魔拍之类的相片美化应用的底层原理. 项目的创建过程请參考<Qt Quick 之 Hello World 图文具体解释>,项目名称为 imageProcessor ,创建完毕后须要加入两个文件: imageProcessor.h 和 imageProc

1. 算法功能简介 定向滤波又称为匹配滤波,是通过一定尺寸的方向模板对图像进行卷积计算,并以卷积值代替各像元点灰度值,强调的是某一些方向的地面形迹,例如水系.线性影像等. 方向模板是一个各元素大小按照一定规律取值,并对某一方向灰度变化最敏感的矩阵.将方向模板的中心沿图像像元依次移动,在每一位置上把模板中每个点的值与图像上相对的像元值点相乘后再相加. PIE SDK支持算法功能的执行,下面对定向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 第二步 算法执

1.图像锐化理论基础 1.锐化的概念 图像锐化的目的是使模糊的图像变得清晰起来,主要用于增强图像的灰度跳变部分,这一点与图像平滑对灰度跳变的抑制正好相反.而且从算子可以看出来,平滑是基于对图像领域的加权求和或者说积分运算的,而锐化则是通过其逆运算导数(梯度)或者说有限差分来实现的. 2.图像的一阶微分和二阶微分的性质 图像的锐化也就是增强图像的突变部分,那么我们也就对图像的恒定区域中,突变的开始点与结束点(台阶和斜坡突变)及沿着灰度斜坡处的微分的性质.微分是对函数局部变化率的一种表示,那么对于一

一.图像增强算法原理 图像增强算法常见于对图像的亮度.对比度.饱和度.色调等进行调节,增加其清晰度,减少噪点等.图像增强往往经过多个算法的组合,完成上述功能,比如图像去燥等同于低通滤波器,增加清晰度则为高通滤波器,当然增强一副图像是为最后获取图像有用信息服务为主.一般的算法流程可为:图像去燥.增加清晰度(对比度).灰度化或者获取图像边缘特征或者对图像进行卷积.二值化等,上述四个步骤往往可以通过不同的步骤进行实现,后续将针对此方面内容进行专题实验,列举其应用场景和处理特点. 本文章是一篇综合性文章

直方图均匀化 任务:用MATLAB或VC或Delphi等实现图像直方图均匀化的算法. clc;clear;close all; % 清除工作台 % path(path,'..\pics'); % 设置路径 % im=imread('AT3_1m4_01.tif'); % 读取图像 % figure(1);imshow(im); % 显示图像 原始图像 % imD=double(im); % 转为double类型 % figure(3); % 准备画板 % [M,N]=size(im); % 得到

OpenCV实现图象翻转.滤波.锐化 注:以下代码,使用opencv库函数实现了对图片的翻转.灰度图转换.各种滤波.各种锐化. 库函数相关参数及说明参阅:OpenCV中文站=>opencv教程(cn) #include <iostream> #include <stdio.h> #include <Windows.h> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc

源地址:http://www.cnblogs.com/easymind223/archive/2012/07/03/2575277.html 常用Photoshop的玩家都知道Unsharp Mask(USM)锐化,它是一种增强图像边缘的锐化算法,原理在此处,如果你想使用这个算法,强烈推荐看一下.本文进行一下简单的介绍,USM锐化一共分为三步,第一步生成原始图片src的模糊图片和高对比度图片,记为blur和contrast.第二,把src和blur作差,得到一张差分图片,记为diff,它就是下图

分支判断的语句一般来说是不太适合进行SSE优化的,因为他会破坏代码的并行性,但是也不是所有的都是这样的,在合适的场景中运用SSE还是能对分支预测进行一定的优化的,我们这里以某一个算法的部分代码为例进行讲解. 在某一个版本的USM锐化算法中有这样的一段代码: int IM_UnsharpMask(unsigned char *Src, unsigned char *Dest, int Width, int Height, int Stride, int Radius, int Amount, in

锐化图像是摄影中的一步重要操作. 锐化是通过颜色提纯达到锐化的目的.一旦锐化过度,照片很容易就会出现不自然的色斑,或溢色效果. 我们以Photoshop中的“USM锐化滤镜”为例:(为了使效果明显,我这里用了较大的锐化值) 锐化结果:可以发现鼻翼.眉毛下面.上嘴唇上面的皮肤都出现了明显的黄色色块.这就是锐化过度导致的色斑或者溢色. 如果我们将原图像复制一层,锐化以后再将图层混合模式改为“明度”,发现锐化结果如下: 可以发现鼻翼.眉毛下面.上嘴唇上面的皮肤只是更亮了一些,黄色的色块没有了.照片观感

为了提升自己对Opencv中Mat数据类型的熟悉和掌握程度,自己尝试着写了一下Laplace图像锐化函数,一路坎坷,踩坑不断.现将代码分享如下: #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; //Laplace滤波锐化图像 void myLaplace(Mat Src, Mat Tem, Mat Dst) { int SrcH = Src.rows

最近一段时间学习并做的都是对图像进行处理,其实自己也是新手,各种尝试,所以我这个门外汉想总结一下自己学习的东西,图像处理的流程.但是动起笔来想总结,一下却不知道自己要写什么,那就把自己做过的相似图片搜索的流程整理一下,想到什么说什么吧. 首先在进行图片灰度化处理之前,我觉得有必要了解一下为什么要进行灰度化处理. 图像灰度化的目的是什么? 将彩色图像转化为灰度图像的过程是图像的灰度化处理.彩色图像中的每个像素的颜色由R,G,B三个分量决定,而每个分量中可取值0-255,这样一个像素点可以有1600

SIFT算法:DoG尺度空间生产  SIFT算法:KeyPoint找寻.定位与优化 SIFT算法:确定特征点方向  SIFT算法:特征描述子 目录: 1.高斯尺度空间(GSS - Gauss Scale Space) 2.高斯差分(DOG - Difference of Gauss) 2.1 生产DoG 2.2 为什么用DoG来检测特征点 3.GSS尺度选择 3.1 GSS中尺度值的产生 3.2 高斯核性质及其在SIFT中的应用 1 GSS(Gauss Scale-space) It has b

高斯拉普拉斯(Laplace of Gaussian) kezunhai@gmail.com http://blog.csdn.net/kezunhai Laplace算子作为一种优秀的边缘检测算子,在边缘检测中得到了广泛的应用.该方法通过对图像求图像的二阶倒数的零交叉点来实现边缘的检测,公式表示如下: 由于Laplace算子是通过对图像进行微分操作实现边缘检测的,所以对离散点和噪声比较敏感.于是,首先对图像进行高斯卷积滤波进行降噪处理,再采用Laplace算子进行边缘检测,就可以提高算子对噪声