图像噪声使图像在获取或是传输过程中收到随机信号干扰,妨碍人们对图像理解及分析处理的信号.非常多时候将图像噪声看做多维随机过程,因而描写叙述噪声的方法全然能够借用随机过程的描写叙述,也就是使用随机过程的描写叙述,也就是用它的高绿分布函数和概率密度分布函数.图像噪声的产生来自图像获取中的环境条件和传感元器件自身的质量,图像在传输过程中产生图像噪声的主要因素是所用的传输信道收到了噪声的污染. 以下简介两种图像噪声.即椒盐噪声和高斯噪声. 1.椒盐噪声 椒盐噪声也称为脉冲噪声,是图像中常常见到的一种噪声

https://en.wikipedia.org/wiki/Grayscale https://zh.wikipedia.org/wiki/灰度图像 In photography and computing, a grayscale or greyscale digital image is an image in which the value of each pixel is a single sample, that is, it carries only intensity inform

灰度图像的自动阈值分割(Otsu 法) 机器视觉领域许多算法都要求先对图像进行二值化.这种二值化操作阈值的选取非常重要.阈值选取的不合适,可能得到的结果就毫无用处.今天就来讲讲一种自动计算阈值的方法.这种方法被称之为Otsu法.发明人是个日本人,叫做Nobuyuki Otsu (大津展之). 简单的说,这种算法假设一副图像由前景色和背景色组成,通过统计学的方法来选取一个阈值,使得这个阈值可以将前景色和背景色尽可能的分开.或者更准确的说是在某种判据下最优.与数理统计领域的 fisher 线性判别算

1.      先载入一幅灰度图像,如下: (非灰度图) 2. 利用函数fft2,对其进行快速傅立叶变换, 并利用函数fftshift 将变换后的图像原点移动到频率矩形的中心. 3. 利用abs()函数来得到傅立叶频谱;angle()函数得到相位图: 4. 利用imshow 来可视化图像,观察图像的特点: 一．    结果(图像): 二．    分析说明: 1. 在载入图片的时候要注意图片要存放到该文件的文件夹中. 2. 下载的图片看似是灰度图,实际上并非是灰度图,所以加多了一句代码“A=rgb

如果将彩色图像和灰度图像一起放进 CNN 中去,会是什么结果? 今天,坑爹的实验,我处理 SUN397 的时候,忘记去掉灰度图了,结果,利用微调后的 model 提取 feature,悲剧的发现,无论哪个图像,得到的 feature 都是一样的,卧槽,这不科学啊... 于是乎,就将其中的灰色图像扔掉后,继续微调,至今仍未 train 完毕,等吧,待会告诉你效果,不知道是不是这个原因导致的. --------------------------- 上午出了结果:VGG-16 的训练精度也比 Ale

如标题所言,此处是对于灰度图像而言 ///method 1 read the image data one by one for (int row = 0, i = 0;row < imgDst.rows;row++) { for (int col = 0;col < imgDst.cols;col++) { cout << setw(3) << (int)imgDst.at<uchar>(row, col) << " ";

灰度图像--图像增强 直方图均衡化(Histogram equalization) 转载请标明本文出处:http://blog.csdn.net/tonyshengtan,欢迎大家转载,发现博客被某些论坛转载后,图像无法正常显示,无法正常表达本人观点,对此表示很不满意.有些网站转载了我的博文,很开心的是自己写的东西被更多人看到了,但不开心的是这段话被去掉了,也没标明转载来源,虽然这并没有版权保护,但感觉还是不太好,出于尊重文章作者的劳动,转载请标明出处!!!! 文章代码已托管,欢迎共同开发:ht

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6182474.html 参考网址: http://matplotlib.org/examples/pylab_examples/ginput_demo.html http://stackoverflow.com/questions/12760797/imshowimg-cmap-cm-gray-shows-a-white-for-128-value 1. 获得鼠标点击位置--使用ginput函数: i

转载地址:http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6915755 在图像处理领域,二值图像运算量小,并且能够体现图像的关键特征,因此被广泛使用.将灰度图像变为二值图像的常用方法是选定阈值,然后将待处理图像的每个像素点进行单点处理,即将其灰度值与所设置的门限进行比对,从而得到二值化的黑白图.这样一种方式因为其直观性以及易于实现,已经在图像分割领域处于中心地位.本文主要对最近一段时间作者所学习的阈值化图像分割算法进行总结,全文描述了作者对每种

https://blog.csdn.net/mooneve/article/details/53001677 应用:将彩色图像转为灰度图像输出 方法一 使用ptr函数和指针 (高效) void main() { //读入彩色图像 Mat img = imread("fruits.jpg"); imshow("原图", img); int rows = img.rows; int cols = img.cols; //生成和img同样大小的空白灰度图像 Mat gra

/// <summary> /// 将源图像灰度化,并转化为8位灰度图像. /// </summary> /// <param name="original"> 源图像. </param> /// <returns> 8位灰度图像. </returns> public static Bitmap RgbToGrayScale(Bitmap original) { if (original != null) { //

写在前面 在我们进行点云配准一类的模拟实验时,第一步就是对原始点云进行适当的RT变换,并添加一定的噪声,得到测量点云,然后才可以用我们的算法去进行后面的配准操作.在添加噪声这一块,matlab里并没有特定的函数,因此需要我们在了解噪声原理的基础上,利用简洁的代码实现. 鉴于网上搜索高斯噪声要么是二维的实现,要么是c语言实现,鲜有针对三维点云的matlab实现源码,笔者分享一下自己的实现过程,供新手参考. 高斯噪声的定义 高斯分布,也称正态分布,又称常态分布,记为N(μ,σ^2),其中μ,σ^2为

前天闲着没事干,就写了写BMP图像处理,感觉大家还比较感兴趣..所以现在没事,继续更新..这次简单的写了灰度图像二值化..这是什么概念呢? 图像的二值化的基本原理 图像的二值化处理就是将图像上的点的灰度置为0或255,也就是讲整个图像呈现出明显的黑白效果.即将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像.在数字图像处理中,二值图像占有非常重要的地位,特别是在实用的图像处理中,以二值图像处理实现而构成的系统是很多的,要进行二值图像的处理与分析,首先要

在matlab中,我们常使用imshow()函数来显示图像,而此时的图像矩阵可能经过了某种运算.在matlab中,为了保证精度,经过了运算的图像矩阵I其数据类型会从unit8型变成double型.如果直接运行imshow(I),我们会发现显示的是一个白色的图像.这是因为imshow()显示图像时对double型是认为在0~1范围内,即大于1时都是显示为白色,而imshow显示uint8型时是0~255范围.而经过运算的范围在0-255之间的double型数据就被不正常得显示为白色图像了. 那么如

http://m.blog.csdn.net/blog/u014395105/41308979 最近在研究如何用C++来处理图像,而不使用封装好的OpenCV代码,这样能够更好的了解OpenCV的内部原理. 在网上搜了一些关于C++代码来实现RGB(彩色)图像转换为 gray(灰度)的原理以及代码,可读性较差,所以自己整理了一下,若需转载,请标明出处,谢谢! 一.学习cvtColor函数 void cvCvtColor( const CvArr* src, CvArr* dst, int cod

转自 http://www.cnblogs.com/tiandsp/archive/2012/01/07/2316006.html  感谢Dsp tian clearclc;img = imread('124.jpg');     % Read image from graphics file [m n t] = size(img);            % 获取图型大小   max = 0;min = 256;avg = 0;for i =1:1:m    for j = 1:1:n    

cvtColor(src, dst, CV_RGB2GRAY); 可转为灰度图像. 彩色图像像素访问:image.at<Vec3b>(i, j)[0],image.at<Vec3b>(i, j)[1],image.at<Vec3b>(i, j)[2]. 灰度图像像素访问:image.at<uchar>(i, j) 指针访问:uchar* data = image.ptr<uchar>(i); data[j] uchar* data = image

一:灰度图像的水平镜像核心代码:  二:灰度图像的竖直镜像 核心代码:三:彩色图像的水平镜像 核心代码: 四:彩色图像的竖直镜像 核心代码: 

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.75灰度图像的形态学算法 前面章节中介绍了二值图像的形态学算法,这里讲一下灰度图的形态学算法,主要是公式,代码略. 1,膨胀算法 2,腐蚀算法 3,开运算 开运算:先进行一次腐蚀运算,接着进行一次膨胀运算. 4,闭运算 闭运算即:先进行一次膨胀运算,接着进行一次腐蚀运算. 以上就是灰度图像的形态学算法.  最后,分享一个专业的图像处理网站(微像素),里面有很多源代码下载: http://www.zealpixel.com/portal.p

原文:C#图片灰度处理(位深度24→位深度8) #region 灰度处理 /// <summary> /// 将源图像灰度化,并转化为8位灰度图像. /// </summary> /// <param name="original"> 源图像. </param> /// <returns> 8位灰度图像. </returns> public static Bitmap RgbToGrayScale(Bitmap o

灰度级数k,k=2^b,称该图像为b比特图像. 降低灰度级数是靠2的幂次方 网上代码:https://blog.csdn.net/silence2015/article/details/68927360 function changereduce_factor(imgpath,reduce_factor) % Write a computer program capable of reducing the number of intensity levels to , % . The desir