图像的卷积(滤波)运算(二)——高斯滤波
目录 1. 高斯滤波原理 2. 图像二维卷积 3. 具体实现 4. 参考资料 1. 高斯滤波原理 根据数学知识，一维高斯函数可以描述为： 在图像处理中，选定X方向上长度为3的窗口，令δ=1，中心坐标为1，由上述公式，其卷积核(Xa,X,Xb ...
原文：图像的卷积(滤波)运算(一)——图像梯度
toc . 卷积 滤波原理 首先要明确的一点是图像的卷积 滤波运算，是针对原图像每一个像素进行处理，得到一个新的图像的过程。那么进行怎么样的运算呢 要知道图像能够被人所识别，是因为图像中每个像素并不完全是离散而独立的，每个像素都跟周围的像素相关。因此，对每一个像素，选定其周围一定范围内的像素值进行运算，得到新的图像的像素值也一定是相关的。而这个范围，就是卷积 滤波的窗口。 只有相关的像素值是不够 ...
2019-03-23 00:13 0 2732 推荐指数：
相关推荐
图像卷积和图像滤波的一些知识
转自 http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/49080029 一、线性滤波与卷积的基本概念 线性滤波可以说是图像处理最基本的方法，它可以允许我们对图像进行处理，产生很多不同的效果。做法很简单。首先，我们有一个二维的滤波器矩阵 ...
用python实现对图像的卷积(滤波)
之前在看卷积神经网络，很好奇卷积到底是什么，最后看到了这篇文章http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/49080029，讲得很清楚，这篇文章中提到了对图像的滤波处理就是对图像应用一个小小的卷积核，并给出了以下例子： 对图像的卷积 ...
Opencv 实现图像的离散傅里叶变换（DFT）、卷积运算（相关滤波）
我是做Tracking 的，对于速度要求非常高。发现傅里叶变换能够使用。 于是学习之。 核心： 最根本的一点就是将时域内的信号转移到频域里面。这样时域里的卷积能够转换为频域内的乘积！ 在分析图像信号的频率特性时，对于一幅图像，直流分量表示预想的平均灰度。低频分量代表 ...
图像处理中滤波与卷积的区别
图像处理中滤波和卷积是常用到的操作。两者在原理上相似，但是在实现的细节上存在一些区别。这篇博文主要叙述这两者之间的区别。 滤波 简单来说，滤波操作就是图像对应像素与掩膜（mask）的乘积之和。比如有一张图片和一个掩膜，如下图： 那么像素(i,j)的滤波后结果可以根据以 ...
图像梯度
一、梯度 不是一个实数，他是一个向量即有方向有大小。以一个二元函数来讲解，设一个二元函数f(x,y)，在某个点的梯度为： = ：称为向量微分算子或nabla算子 梯度的方向是函数变化最快的方向，沿着梯度的方向容易找到最大值。 二、图像梯度 模糊图像中的物体轮廓不冥想 ...
图像梯度
图像有像素组成，像素都是一个一个的数值，我们所能看到的图像的边界都是色彩变化很大的区域。所以当检测某个像素周围的值，值的差异很大，也就是梯度很大时，则可以判定该位置为边界。 1，sobel算子理论基础： x方向的梯度：右边-左边 （水平方向找的竖向的边界）：（系数取决于卷积核）如果左右两列 ...
图像梯度
的变化率，即导数（梯度），那么对于图像来说，可不可以用微分来表示图像灰度的变化率呢，当然是可以的，前面 ...