图像边缘锐化处理的目的 突出图像的细节,或者增强被模糊的细节,增强图像边缘,便于提取目标物体的边界,对图像进行分割、目标区域识别、区域形状提取等为图像理解和分析打下基础。 图像边缘锐化的基本方法 微分运算 梯度锐化 边缘检测 图像边缘类型 通常,边缘上的灰度 ...
关于具体在实际场景的使用和图像会慢慢更新。 梯度锐化方法 图像平滑往往使图像中的边界 轮廓变得模糊,为了减少影响,需要利用图像锐化技术,使边缘变得清晰。常用的方法有: 直接以梯度值代替 辅以门限判断 给边缘规定一个特定的灰度级 给背景规定灰度级 根据梯度二值化图像 梯度运算 梯度锐化中,首先应该知道梯度是什么,怎么计算。 梯度是一个矢量,由分别沿x方向和y方向计算微分的结果构成。 构成有以下几种 ...
2019-09-12 13:03 0 1159 推荐指数:
图像边缘锐化处理的目的 突出图像的细节,或者增强被模糊的细节,增强图像边缘,便于提取目标物体的边界,对图像进行分割、目标区域识别、区域形状提取等为图像理解和分析打下基础。 图像边缘锐化的基本方法 微分运算 梯度锐化 边缘检测 图像边缘类型 通常,边缘上的灰度 ...
数字图像处理之锐化处理 by方阳 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/6748411.html。 今天介绍图像 ...
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 ...
参考自:数字图像处理第三版-冈萨勒斯 锐化处理的主要目的是突出灰度的过渡部分。增强边缘和其他突变(噪声),削弱灰度变化缓慢的区域。 注意:垂直方向是x,水平方向是y 基础 图像模糊可用均值平滑实现。因均值处理与积分类似,在逻辑上,我们可以得出锐化处理可由空间微分来实现。微分算子 ...
空间滤波器 锐化处理的主要目的是突出图像中的突出灰度的过度部分。总的来说,微分算子的响应强度与 ...
图像的形态学处理:借助数学方法对图像进行处理,图像形态学大部分通过集合的思想实现,(特点,处理速度快,算法思路清晰) 基本思想:用具有一定形态的结构元素去度量和提取图像中对应的元素 数学形态学是由法国矿业学院博士生赛拉和导师马瑟荣于1964年提出来的 通过腐蚀处理可以将目标图像收缩 ...
在前面的python数字图像处理(10):图像简单滤波 中,我们已经讲解了很多算子用来检测边缘,其中用得最多的canny算子边缘检测。 本篇我们讲解一些其它方法来检测轮廓。 1、查找轮廓(find_contours) measure模块中的find_contours()函数,可用来检测 ...
梯度介绍 来自 第七节 方向导数与梯度 http://netedu.xauat.edu.cn/jpkc/netedu/jpkc/gdsx/homepage/5jxsd/51/513/5308/530807.htm 如何直观形象的理解方向 ...