原文:圖像處理之圖像的平滑與銳化

圖像處理之圖像的平滑與銳化概念:銳化就是通過增強高頻分量來減少圖象中的模糊,因此又稱為高通濾波。銳化處理在增強圖象邊緣的同時增加了圖象的噪聲。平滑與銳化相反,就是濾掉高頻分量,從而達到減少圖象噪聲,使圖片變得有些模糊。一 灰度化灰度化,也就是黑白化,就是將圖像進行黑白處理,使其失去色彩。而從像素點出發,就是使各個像素點的三種顏色分量R G B的值相同。 常用的黑白化的方法有三種: 第一種是最大值法 ...

2019-09-22 15:25 0 1324 推薦指數:

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Javascript圖像處理——平滑處理

前言 上一篇文章,我們講解了圖像的虛擬邊緣,這篇文章開始進行平滑(也就是模糊)處理。 基本原理 這里直接引用OpenCV 2.4+ C++ 平滑處理和OpenCV 2.4+ C++ 邊緣梯度計算的相關內容: 平滑也稱模糊, 是一項簡單且使用頻率很高的圖像處理方法。 平滑處理 ...

Fri Dec 28 17:10:00 CST 2012 13 3994
數字圖像處理銳化處理

數字圖像處理銳化處理 by方陽 版權聲明:本文為博主原創文章,轉載請指明轉載地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/6748411.html。 今天介紹圖像 ...

Sun Apr 23 02:24:00 CST 2017 0 20835
【數字圖像處理圖像邊緣銳化之梯度銳化

關於具體在實際場景的使用和圖像會慢慢更新。 梯度銳化方法 圖像平滑往往使圖像中的邊界、輪廓變得模糊,為了減少影響,需要利用圖像銳化技術,使邊緣變得清晰。常用的方法有: 直接以梯度值代替 輔以門限判斷 給邊緣規定一個特定的灰度級 給背景規定灰度級 根據梯度二值化圖像 ...

Thu Sep 12 21:03:00 CST 2019 0 1159
Python 圖像處理 OpenCV (7):圖像平滑(濾波)處理

前文傳送門: 「Python 圖像處理 OpenCV (1):入門」 「Python 圖像處理 OpenCV (2):像素處理與 Numpy 操作以及 Matplotlib 顯示圖像」 「Python 圖像處理 OpenCV (3):圖像屬性、圖像感興趣 ROI 區域及通道處理 ...

Sat Jun 06 17:46:00 CST 2020 0 3459
【數字圖像處理圖像平滑處理

圖像平滑的目的 模糊:在提取較大目標前,去除太小細節,或將目標內的小間斷連接起來。 消除噪聲:改善圖像質量,降低干擾。 平滑處濾波對圖像的低頻分量增強,同時削弱高頻分量,用於消除圖像中的隨機噪聲,起到平滑作用。 圖像平滑處理的基本方法 領域平均法 領域 ...

Wed Sep 11 08:29:00 CST 2019 0 1725
圖像處理與matlab實例之圖像平滑(一)

  一、何為圖像噪聲?噪聲是妨礙人的感覺器官所接受信源信息理解的因素,是不可預測只能用概率統計方法認識的隨機誤差。   舉個例子:      從這個圖中,我們可以觀察到噪聲的特點:1>位置隨機 2>大小不規則。我們將這種噪聲稱為隨機噪聲(random noise),這是一種 ...

Sun Jul 23 22:02:00 CST 2017 0 20903
圖像處理基礎(6):銳化空間濾波器

前面介紹的幾種濾波器都屬於平滑濾波器(低通濾波器),用來平滑圖像和抑制噪聲的;而銳化空間濾波器恰恰相反,主要用來增強圖像的突變信息,圖像的細節和邊緣信息。平滑濾波器主要是使用鄰域的均值(或者中值)來代替模板中心的像素,消弱和鄰域間的差別,以達到平滑圖像和抑制噪聲的目的;相反,銳化濾波器則使用鄰域 ...

Tue Jun 06 08:14:00 CST 2017 1 5675
【數字圖像處理圖像平滑

圖像平滑從信號處理的角度看就是去除其中的高頻信息,保留低頻信息。因此我們可以對圖像實施低通濾波。低通濾波可以去除圖像中的噪音,模糊圖像(噪音是圖像中變化比較大的區域,也就是高頻信息)。而高通濾波能夠提取圖像的邊緣(邊緣也是高頻信息集中的區域)。 根據濾波器的不同又可以分為均值濾波,高斯加權濾波 ...

Thu Jul 05 01:07:00 CST 2018 1 11307
 
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