图象平滑的主要目的是减少图像噪声图像噪声来自多方面，常见的噪声有以下几种：加性噪声、乘性噪声、量化噪声、椒盐噪声减少噪声的方法可以在空间域或是在频率域在空间域，基本方法是求像素的平均值或中值在频率域，运用的是低通滤波技术在这里我们只讲空间域的图象平滑。频率域以后有机会再讲空间域的各种滤波器虽然形状不同，但在空间域实现图像滤波的方法是相似的。都是利用模板卷积，即将图像模板下的像素与模板系数的乘积求和
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2023-12-13 21:56:46
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先对源图像作小波分解，低频分量加权平均，高频分量用模糊C均值聚类算法进行区域分割，对区域进行基于ssim值的融合，最后小波逆变换得到融合图像。 小波指的是一种能量在时域非常集中的波，它的能量有限，
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2021-07-05 14:22:24
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1 简介先对源图像作小波分解，低频分量加权平均，高频分量用模糊C均值聚类算法进行区域分割，对区域进行基于ssim值的融合，最后小波逆变换得到融合图像。2 部分代码clear all;close all;clc;I1=imread('a.tif');I1=rgb2gray(I1);I2=imread('b.tif');I2=rgb2gray(I2);F=bbsd_fuse(I1,I2);figure
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2021-11-08 23:21:37
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基于区域的空间域图像融合MATLAB实现，结合多尺度区域分割与特征加权策略 一、方法原理 区域分割 采用SLIC超像素分割算法将图像划分为均匀区域，每个区域包含约200-300个像素。 区域特征提取 颜色特征：HSV空间均值 纹理特征：灰度共生矩阵(GLCM)的对比度、相关性 结构特征：区域紧凑度（ ...
关键词：动态场景，相机重定位导 读本文是对发表于计算机视觉和模式识别领域的顶级会议 CVPR 2021的 Oral 论文 “Robust Neural Routing Through Space Partitions for Camera Relocalization in Dynamic Indoor Environments”（通过在空间划分中鲁棒的神经路由实现室内动态场景的相机重
前段时间总结了图像噪声的分类及分布，然后出去玩了几天。现在接着前面的内容继续学习。图像噪声是引起图像降质的重要原因，改善降质的图像有两类方法，一类是图像增强，即不考虑图像降质的原因，只将图像中感兴趣的部分加以处理或突出有用的图像特征，故改善后的图像不一定要去逼近原图像，主要是提高图像的可懂度。另一类方法是图像复原技术，需要针对图像降质的具体原因，补偿降质因素，使改善后的图像尽量逼近原图像。这里先学
# Python空间和图像域实现流程
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用Python实现图像处理中的空间域和图像域操作。空间域操作是在图像的原始像素上进行操作，而图像域操作是在图像的频率或变换域上进行操作。我们将使用Python中的一些常用图像处理库来实现这些操作。
## 步骤概览
下面是我们实现Python空间域和图像域处理的步骤概览。
| 步骤 | 描述 |
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原创
2023-09-01 07:10:08
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ENVI时序立方体ENVI5.6.3新增的时序分析工具可以构建时序立方体。时序立方体是一个多波段栅格，其中每个波段代表同一地理区域某一时期的影像。输入多时相影像，选择不同的光谱指数，为每个时期创建一个光谱指数波段，每个波段都带有一个时间戳。创建时序立方体后，您可以像使用任何其他栅格一样使用ENVI的工具（例如监督或非监督分类）来执行时间序列分析。1. 数据源采用
一、全景图像拼接原理介绍1.1 背景介绍 图片的全景拼接如今已不再稀奇，现在的智能摄像机和手机摄像头基本都带有图片自动全景拼接的功能，但是一般都会要求拍摄者保持设备的平稳以及单方向的移动取景以实现较好的拼接结果。这是因为拼接的图片之间必须要有相似的区域以保证拼接结果的准确性和完整性。本文主要简单描述如何用 Python 和 OpenCV 库实现多张图片的自动拼合。1.2 基本原理
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2024-06-08 22:17:55
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1.算法功能简介 色彩标准化融合对彩色图像和高分辨率图像进行数学合成，从而使图像得到锐化。色彩归一化变换也被称为能量分离变换（ Energy Subdivision Transform），它使用来自融合图像的高空间分辨率波段对输入图像的低空间分辨率波段进行增强。该方法仅对包含在融合图像波段的波谱范围内对应的输入波段进行融合，其他输入波段被直接输出而不进行融合处
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2024-06-05 21:13:16
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图像增强的目的：消除噪声，显现那些被模糊了的细节或简单地突出衣服图像中读者感兴趣的特征 1.图像增强基础图像增强概念：根据特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时削弱或除去某些不需要的信息处理方法。其主要目的是使处理后的图像对某种特定的应用来说，比原始图像更适用。处理的结果是使图像更适合于人的观察或机器的识别系统。空间域图像增强是基于图像中每个小范围（邻域）内的像素进行灰度变换运算，某个
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2024-08-03 16:52:20
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空域指像素位置所在的空间，一般看作图像的原始空间。空域图像增强指直接作用于像素，在图像空间的增强。在空域增强中分为点操作和模板操作。 图像是由像素组成的，像素在图像空间是按照某种规律排列的，相邻或相近的元素之间有更密切的联系，常常结合在一起考虑。在图像处理中，常用模板来组合相邻或相近的像素，根据这些像素的统计特性或者局部运算来进行操作，称为模板操作。利用模板操作来进行图像增强称为滤波。像素间联系像
空间域与傅里叶变化后的频域相对，是在实际的图像坐标空间中进行变换。在傅里叶变换中有f(x,y)<->F(u,v)，前者位于空间域，后者位于频域。一、全局图像增强，比如灰度变换和直方图调整。二、局部增强，对特定区域进行调整。三、分块增强，将图像分块，计算每一个块的特征，比如平均值、方差等，根据这些特征，判断当前块是否调整。这里可以用到机器学习的方法。四、算术/逻辑增强，设有图像f(x,y
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2024-04-16 14:57:05
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总结性的一篇博文，内容其实很简单，之所以写出来是为了对自己之前所学做一些总结。参考自：《数字图像处理》--第三版--冈萨勒斯--中，以及师兄提供的参考资料，在此对师兄表示感谢。 空间域处理是直接对像素进行操作的方法，这是相对于频率域处理而言的。空间域处理主要分为两大类：灰度变换和空间滤波。灰度变换在图像单个像素上操作，主要以对比度和阈值处理为目的。空间滤波涉及改善性能的操作，通过像元领域
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2024-04-16 07:08:12
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# 图像融合 Python 实现指南
## 1. 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何在 Python 中实现图像融合。图像融合是将两幅图像融合成一幅图像的过程，通常用于增强图像质量或获取更多信息。在本文中，我将向你展示实现图像融合的完整流程，并提供相关的代码示例和解释。
## 2. 流程
以下是实现图像融合的基本步骤：
```mermaid
flowchart TD
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2024-05-29 04:00:22
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# 图像融合技术及其Python实现
随着计算机视觉和数字图像处理技术的发展，图像融合逐渐成为了一个重要的研究领域。图像融合指的是将来自多个图像的信息整合成一个综合图像，以提升信息的质量和可用性。这种技术在许多应用中都发挥着重要的作用，包括医学成像、遥感、监控等。
## 图像融合技术的基本原理
图像融合技术的核心在于将不同来源、多种类型的图像数据，经过处理和分析，生成一种全新的图像。这种全新
在 Python 的 OpenCV 库中，可以使用 cv2.vconcat 函数和 cv2.hconcat 函数实现图像的垂直拼接和水平拼接。cv2.vconcat 函数 cv2.vconcat 函数用于将两个或多个图像垂直拼接在一起，即将多个图像沿垂直方向进行拼接。 该函数的调用方式如下：dst = cv2.vconcat(src)其中，src 参数是一个包含多个图像的元组或列表。所有图像都必须
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2023-08-06 00:00:43
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1，Image Morphing 介绍图像融合简单来说，通过把图像设置为不同的透明度，把两张图像融合为一张图像(一般要求图像需要等尺寸)，公式如下：可以根据这个公式尝试实现一下融合技术，利用 OpenCV 的 cv2.addWeighted() 函数，代码如下：import cv2
import numpy as np
file_path1 = "E:/data_ceshi/1.jpg"
fil
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2023-08-06 12:52:18
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数字图像处理：空间域图像处理
一、实验目的
理解和掌握图像的线性变换和直方图均衡化的原理和应用；
了解平滑和锐化处理的算法和用途，学习使用平滑滤波器和边缘算子对图像进行平滑和锐化操作。
二、实验内容
1． 图像直方图
（1） 读入一幅图像，计算并绘制图像的直方图。
（2） 读入一幅低对比度图像，... ...
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2021-10-18 20:46:00
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遥感图像融合的定义是通过将多光谱低分辨率的图像和高分辨率的全色波段进行融合从而得到信息量更丰富的遥感图像。常用的遥感图像融合方法有Brovey\PCA\Gram-Schmidt方法。其中Gram-Schmidt方法效果较好，且应用广泛。该方法由CraigA.Laben等人提出，已经被封装到多个遥感图像处理软件中。对于此算法的叙述，国内的李存军写的《两种高保真遥感影像融合方法比较》复述的很清楚，
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2023-08-03 14:59:48
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