原文:基礎圖像處理之混合空間增強——(Java:拉普拉斯銳化、Sobel邊緣檢測、均值濾波、伽馬變換)

相信看過岡薩雷斯第三版數字圖像處理的童鞋都知道,里面涉及到了很多的基礎圖像處理的算法,今天,就專門借用其中一個混合空間增強的案例,來將常見的幾種圖像處理算法集合起來,看能發生什么樣的化學反應 首先,通過一張圖來看下,我們即將需要完成的工作目標 同時,我們也借用書中的人體全身骨骼圖像來進行模擬實現這些算法,這樣,我們可以通過和書中展示的效果來評判我們實現的算法是否正確,那接下來,我們就來一步一步的 ...

2018-01-28 00:26 4 4198 推薦指數:

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圖像增強算法(直方圖均衡化、拉普拉斯、Log、變換

一、圖像增強算法原理 圖像增強算法常見於對圖像的亮度、對比度、飽和度、色調等進行調節,增加其清晰度,減少噪點等。圖像增強往往經過多個算法的組合,完成上述功能,比如圖像去燥等同於低通濾波器,增加清晰度則為高通濾波器,當然增強一副圖像是為最后獲取圖像有用信息服務為主。一般的算法流程 ...

Fri Aug 04 01:10:00 CST 2017 0 10459
圖像增強銳化---拉普拉斯銳化

(1)拉普拉斯理論 (2)拉普拉斯算子 (3)拉普拉斯實現 -------------------------------------- (1)拉普拉斯理論   http://course.cug.edu.cn/pic_ana/wangluoketang/Chapter04 ...

Tue Nov 11 05:12:00 CST 2014 0 4162
opencv邊緣檢測-拉普拉斯算子

sobel算子一文說了,索貝爾算子是模擬一階求導,導數越大的地方說明變換越劇烈,越有可能是邊緣. 那如果繼續對f'(t)求導呢? 可以發現"邊緣處"的二階導數=0. 我們可以利用這一特性去尋找圖像邊緣. 注意有一個問題,二階求導為0的位置也可能是無意義的位置 拉普拉斯算子推導過程 ...

Mon Sep 30 21:52:00 CST 2019 1 1251
OpenCV——Sobel拉普拉斯變換

Sobel變換拉普拉斯變換都是高通濾波器。 什么是高通濾波器呢?就是保留圖像的高頻分量(變化劇烈的部分),抑制圖像的低頻分量(變化緩慢的部分)。而圖像變化劇烈的部分,往往反應的就是圖像的邊沿信息了。 1. Sobel算子(主要用於邊緣檢測 ...

Thu Oct 27 22:48:00 CST 2016 0 2294
圖像處理-線性濾波-2 圖像微分(1、2階導數和拉普拉斯算子)

更復雜些的濾波算子一般是先利用高斯濾波來平滑,然后計算其1階和2階微分。由於它們濾除高頻和低頻,因此稱為帶通濾波器(band-pass filters)。 在介紹具體的帶通濾波器前,先介紹必備的圖像微分知識。 1 一階導數 連續函數,其微分可表達 ...

Thu Oct 20 18:01:00 CST 2016 0 5603
 
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