圖像濾波+邊緣檢測+圖像增強實例
read_image (Image, 'fabrik') *均值濾波 mean_image (Image, ImageMean, 9, 9) *遞歸濾波器進行濾波 ...
原文：空間域圖像增強和邊緣檢測
半夜起來做了WY的筆試題，感覺知識掌握的很不好。 其中有一問答題關於邊緣檢測算子，雖然都知道這幾種算子，但是說不上來它們各自的有缺點及應用，現在來總結一下網上的資料。 圖像增強的過程中，通常利用各種平滑濾波算法來消除噪聲。而通常在圖像中，圖像的主要能量集中在低頻部分，噪聲和邊緣往往集中在高頻部分。所以平滑濾波不僅使噪聲減少，圖像的邊緣信息也會損失，圖像的邊緣也會變的模糊。為了減少這種不利的效果，通 ...
2016-08-03 12:58 0 3269 推薦指數：
相關推薦
8. matlab圖像處理基礎——邊緣檢測+形態學變換+圖像增強
1、邊緣檢測 ① 處理結果 = edge(原始圖像，算子) 算子： Sobel log Roberts Canny Prewitt zerocross %% 邊緣檢測 I = imread('cameraman.tif ...
圖像增強之空間域銳化
1、圖像銳化理論 圖像銳化的目的是使圖像變得清晰起來，銳化主要用於增強圖像的灰度跳變部分，這一點與圖像平滑對灰度跳變的抑制正好相反。銳化提高圖像的高頻分量，增加灰度反差增強圖像的邊緣和輪廓，以便后期圖像識別。 在圖像增強過程中，常用平滑算法來消除噪聲，平滑屬於低通濾波，圖像的能量主要集中在低頻 ...
圖像增強之空間域濾波
1、為什么進行圖像增強 圖像增強是指增強圖像中某些特征，同時削弱或去除某些不需要的信息，即為了某種應用而去改善圖像的質量，消除噪聲，顯現那些被模糊了的細節或簡單的突出一副圖像中感興趣的特征。所以圖像增強並不是增強圖像的原始信息，而是只針對某一特征以提高某種信息的辨別能力，圖像增強需要根據需求采用 ...
圖像邊緣檢測
1、原理 圖像的邊緣是圖像的基本特征，邊緣點是灰度階躍變化的像素點，即灰度值的導數較大或極大的地方，邊緣檢測是圖像識別的第一步。 用圖像的一階微分和二階微分來增強圖像，本質上計算的就是灰度的變化情況，而邊緣也就是灰度變化的地方。因此，這些傳統的一階微分算子如Robert、Sobel ...
《圖像處理》第3章 空間域圖像增強
（僅是個人學習摘抄） 圖像增強的主要目的是處理圖像，以便處理結果圖像比原圖像更適合特定的應用。特定意味着增強方法針對特定的問題，不同的問題適合采用不同的增強方法。 沒有一個圖像增強的統一理論，如何評價圖像增強的結果好壞也沒有統一的規律。主觀標准：人；客觀標准：結果。 圖像增強 ...
空間域和頻域結合的圖像增強技術及實現
空間域和頻域結合的圖像增強技術及實現 徐煒君1，劉國忠2（1.大慶石油學院應用技術學院，河北秦皇島066004；2.北京信息科技大學，北京100192） 摘 要：圖像增強是數字圖像的預處理，對圖像整體或局部特征能有效地改善。為了實現對數字圖像的增強處理,采用時域直方圖均衡和頻域高頻加強濾波 ...
基於 FPGA 的圖像邊緣檢測
本文主要內容是實現圖像的邊緣檢測功能 目錄 mif文件的制作 調用 ip 核生成rom以及在 questasim 仿真注意問題 灰度處理 均值濾波：重點是3*3 像素陣列的生成 sobel邊緣檢測 圖片的顯示 結果展示 ...