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
chapter2 空间域图像增强(点增强)1.图像增强的基本概念在不考虑图像降质的情况下，通过经验和试探的方法，把图像感兴趣的部分进行选择性突出，而把不在意的部分进行压制，从而得到我们想要的信息。目的： 改善视觉效果，便于人眼或者机器进行分析和辨别分类： 空间域法: 灰度变换 , 直方图均匀化 ,伪彩色处理(没学)等 频域法：高，低通滤波等2.空域增强1.什么是空域增强在空间域中，通过线性
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，... ...
转载
2021-10-18 20:46:00
617阅读
2评论
一、实验目的1.了解和掌握图像中噪声的类型，使用MATLAB函数及编程实现多种类型噪声。2.了解和掌握图像空间域滤波方法，使用MATLAB函数及编程实现多种类型的空间滤波。3.分析各种空间滤波算法的滤波效果，分析各种算法的特点及其应用场合，培养处理实际图像的能力。二、实验要求1.实验课前需要写预习实验报告，内容为本次实验要求中的所有程序清单。2.实验课对预习报告中的编程代码进行上机调试，完成实验指
机器视觉系统开发过程中待处理的彩色图像就可根据需要被映射至某个色彩空间上进行描述。
原创
2021-08-10 13:56:21
548阅读
# 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 |
| --- | --
原创
2023-09-01 07:10:08
75阅读
徐海蛟 教学用途HSV颜色空间HSV(hue,saturation,value)颜色空间的模型对应于圆柱坐标系中的一个圆锥形子集，圆锥的顶面对应于V=1. 它包含RGB模型中的R=1，G=1，B=1 三个面，所代表的颜色较亮。色彩H由绕V轴的旋转角给定。红色对应于 角度0° ，绿色对应于角度120°，蓝色对应于角度240°。在HSV颜色模型中，每一种颜色和它的补色相差180° 。 饱和度S取值从0
转载
精选
2013-09-27 12:13:21
786阅读
点赞
# Python读取图像占用空间的实现
## 1. 概述
在开发中，经常会遇到需要读取图像占用的空间大小的需求。本文将教你如何使用Python来实现这一功能。我们将使用PIL库来读取图像，并通过计算图像大小来得到所占用的空间大小。
## 2. 实现步骤
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入PIL库 |
| 步骤2 | 打开图像文件 |
| 步骤3 | 获取
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
空间域图像增强图像增强是数字图像处理相对简单却最具艺术性的领域之一，增强的目的是消除噪声，显现那些被模糊了的细节或简单地突出一幅图像中读者感兴趣的特征。一个简单的例子是增强图像的对比度，使其看起来更加一目了然。应记住，增强是图像处理中非常主观的领域，它以怎样构成好的增强效果这种人的主观偏好为基础，也正是这一点为其赋予了艺术性。这与图像复原技术刚好相反，图像复原也是改进图像外貌的一个处理领域，但它是客观的。图像增强基础...
原创
2021-06-21 15:34:25
3023阅读
点赞
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，
原创
2021-07-05 14:22:24
2263阅读
本文已收录于Opencv系列专栏： 深入浅出OpenCV ，专栏旨在详解Python版本的Opencv，为计算机视觉的开发与研究打下坚实基础。免费订阅，持续更新。1.图像通道通道分离目的将彩色图像，分成b 、g 、r 3个单通道图像。方便我们对 BGR 三个通道分别进行操作。函数：cv2.split(img)参数说明参数1 ：待分离通道的图像例程#加载opencvimport cv2src
原创
精选
2022-10-25 09:32:53
643阅读
1.空间滤波基本概念空间滤波是一种采用滤波处理的影像增强方法。其理论基础是空间卷积和空间相关。目的是改善影像质量，包括去除高频噪声与干扰，及影像边缘增强、线性增强以及去模糊等。分为低通滤波（平滑化）、高通滤波（锐化）和带通滤波。处理方法有计算机处理（数字滤波）和光学信息处理两种。2.邻域处理邻域处理包括以下过程： （1）选择中心点（x，y）； （2）仅对预定义的围绕点（x，y）的邻域内的像素执行运
方法包括：直方图修正，灰度变换，图像平滑化，图像锐化等。 卷积时模板是相对中心点做镜像后再对F位于模板下的子图像作加权和的。只有模板本身是关于中心点对称，相关和卷积结果才会相同。 % 均值滤波 f = imread('../lena_AdaptiveMedianFilter.bmp'); %读入图像 imshow(f); %
原创
2013-11-26 12:50:00
833阅读
测试图片：code：#include #include #include #include #define SCALESIZE 20int main(int argv[]){ IplImage* src; src = cvLoadImage("C:\\Users\\zxl\\Desktop\\test1.jpg",0); int win
原创
2023-05-15 00:55:17
67阅读
%函数imopen和imclose的应用f=imread('liantongyu.png');subplot(2,2,1),imshow(f),title('原图像')se=strel('square',20);%结构元素fo=imopen(f,se);%开运算subplot(2,2,2),imshow(fo),title('开运算后的图像')fc=imclose(f,se);%闭运算subplot(2,2,3),imshow(fc),title('闭运算后的图像')foc=imclose(
原创
2021-08-10 15:06:03
2358阅读
上次讲了数字图像处理的一题，今天再贴一题Geometric transform (test image: fig3.tif)Develope geometric transform program that will rotate, translate, and scale an imageby ...
转载
2011-07-11 21:21:00
104阅读
2评论
图像颜色空间转换算法主要包括RGB到灰度图像的转换、RGB到CMYK的转换、RGB到HSV的转换以及RGB到Lab的转换。下面我将详细介绍每种算法的实现原理：RGB到灰度图像的转换： 对于RGB图像，可以将每个像素点的红、绿、蓝三个通道的值按照一定权重进行加权平均，得到灰度图像的像素值。常见的加权公式为：灰度值 = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * BRG
RGB到CMYK的转换： RGB到CMYK的转换涉及颜色空间的转换和颜色校正。图像颜色空间转换算法主要包括RGB到灰度图像的转换、RGB到CMYK的转换、R
