• 像素一词是个外来词,在英文中,像素这个单词Pixels就是由“Picture(图像)”和“Element(元素)”两个单词的词头“Pi-el-”拼合而成的。是构成图像的元素的意思。从中文来说,像素这个术语是“图像元素”一词的...

    像素概述

    •     像素就是组成数字图像的最小单元,即一个一个彩色的颜色点。从中文来说,像素这个术语是“图像元素”一词的简称。

        一般人都以为像素是一个个的小圆点,但实际上它不是圆的,而是方的。如果您在计算机上把一幅图像放得很大,在图形的边缘和有斜线的地方,就可以看见像素了,那是阶梯状或马赛克状的小方块,而不是小圆点。

      像素的特性

      •   构成点阵图图像的像素具有如下特性:

          ①像素关系的独立性:组成图像的像素具有独立性,即各个像素之间不是互相关联的,改变其中一个像素,不会影响其它像素。利用这个特性,可以对图像像素进行去像素处理或插补新像素的处理,而不会改变原图像的形貌,但对得到的新图像质量有一下影响。

          ②像素数量大小的固定性:一幅图像的像素多少是固定的,构成图像的像素数量并不因为显示图像时的放大或缩小而改变其数量。一般将像素数量的固定性称作“像素的固定大小”,这种称呼与单个像素尺寸的大小混为一谈,所以在这里我们特意将这个特性强调成“像素数量大小的固定性”。实际上,作为一个一个的像素块来说,其大小是可以改变的,整幅图像的大小也可以随之改变。

          ③排列位置的固定性:像素点的排列位置是固定的,单独的像素点不能随意移动,如果移动像素,将对整幅图像造成完全的破坏。最典型的例子是利用图像处理软件对画面进行波纹化处理,像素的相对位置改变了,原始图像状态也破坏了。

      像素的位深

      •   像素的位深决定图像的层次:像素位深是指RGB三原色的比特数(Bit)。彩色图像中,在R、G、B三个颜色通道中,如果每一种颜色通道占用了8位,即有256种颜色,三个通道就包含了256的3次方的颜色,即1677万种颜色。对于单独的一种颜色,需要8个字节来记录,对于3种颜色来说,就需要24个字节来记录(8×3=24)。因此,一般的彩色图像需要24位颜色来表现,成为“真彩色”。根据需要,也可以使用更低的色位,如256色(三色共占8位)或16位色,或者使用更高的色位,如32位、64位等。每个图像都有一个或多个颜色通道,它们存储了图像中有关颜色的信息。图像中缺省颜色通道数依赖于其颜色模式。大多数情况下,图像的每个颜色通道包含8位数据,它们将转换为24位Lab位深度(8位×3通道)、24位RGB位深度(8位×3通道)、8位灰度位深度(8位×1通道)和32位CMYK位深度(8位×4通道)。
      • 位深又称像素深度或颜色深度,它用来度量在图像中有多少颜色信息用来显示或打印像素。较大的位深(每像素信息的位数更多)意味着数字图像具有更多的可用颜色和更精确的颜色表示。例如,位深为1的像素有两个可能的值:黑色和白色,而位深为8的像素有256(2的8次方)个可能的值。


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  • 像素点是最小的图像单元,一张图片由好多的像素点组成。如下图       可以看到上述图片尺寸是500 * 338 的,表示图片是由一个500 * 338的像素点矩阵构成的,这张图片的宽度是500个...
    1、像素点
    ​像素点是最小的图像单元,一张图片由好多的像素点组成。如下图

         


    可以看到上述图片尺寸是500 * 338 的,表示图片是由一个500 * 338的像素点矩阵构成的,这张图片的宽度是500个像素点的长度,高度是338个像素点的长度,共有500 * 338 = 149000个像素点。

    2、像素
    把鼠标放在一个图片上,这个时候会显示尺寸和大小,这里的尺寸就是像素。

    3、RGB
    因为一个像素点的颜色是由RGB三个值来表现的,所以像素点矩阵对应三个颜色向量矩阵,分别是R矩阵(500 *338大小),G矩阵(500 *338大小),B矩阵(500 *338大小)。如果每个矩阵的第一行第一列的值分别为:R:240,G:223,B:204,所以这个像素点的颜色就是(240,223,204)


    4、灰度

    灰度是表明图像明暗的数值,即黑白图像中点的颜色深度,范围一般从0到255,白色为
    255 ,黑色为0,故黑白图片也称灰度图像。灰度值指的是单个像素点的亮度。灰度值越
    大表示越亮。


    5、图像的灰度化
     灰度就是没有色彩,RGB色彩分量全部相等。图像的灰度化就是让像素点矩阵中的每一个像素点都满足关系:R=G=B,此时的这个值叫做灰度值。如RGB(100,100,100)就代表灰度值为100,RGB(50,50,50)代表灰度值为50。


    灰度化处理
    一般灰度化处理的方法:在灰度化的图像中灰度值的范围为0~255
    1.浮点算法:Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11                R=G=B
    2.整数方法:Gray=(R*30+G*59+B*11)/100              R=G=B
    3.移位方法:Gray =(R*28+G*151+B*77)>>8            R=G=B
    4.平均值法:Gray=(R+G+B)/3                            R=G=B
    5.仅取绿色:Gray=G                                              R=G=B

    二值化处理的方法:
    二值化就是让图像的像素点矩阵中的每个像素点的灰度值为0(黑色)或者255(白色),也就是让整个图像呈现只有黑和白的效果。在二值化后的图像中的灰度值范围是0或者255。那么一个像素点在灰度化之后的灰度值怎么转化为0或者255呢?比如灰度值为100,那么在二值化后到底是0还是255?这就涉及到取一个阀值的问题。

    1、取阀值为127(相当于0~255的中数,(0+255)/2=127),让灰度值小于等于127的变 为0(黑色),灰度值大于127的变为255(白色),这样做的好处是计算量小速度快,但是 缺点也是很明显的,因为这个阀值在不同的图片中均为127,但是不同的图片,他们的颜色分布差别很大,所以用127做阀值,白菜萝卜一刀切,效果肯定是不好的。
    2、计算像素点矩阵中的所有像素点的灰度值的平均值avg
    (像素点1灰度值+…+像素点n灰度值)/ n = 像素点平均值avg,然后让每一个像素点与avg一 一比较,小于等于avg的像素点就为0(黑色),大于avg的 像 素点为255(白色),这样做比方法1好一些。
    3、使用直方图方法(也叫双峰法)来寻找二值化阀值,直方图是图像的重要特质。直方图方法 认为图像由前景和背景组成,在灰度直方图上,前景和背景都形成高峰,在双峰之间的最低谷处就是阀值所在。取到阀值之后再一 一比较就可以了。


    6、灰度值与像素值的关系
    如果对于一张本身就是灰度图像(8位灰度图像)来说,他的像素值就是它的灰度值,如果是一张彩色图像,则它的灰度值需要经过函数映射来得到。灰度图像是由纯黑和纯白来过渡得到的,在黑色中加入白色就得到灰色,纯黑和纯白按不同的比例来混合就得到不同的灰度值。R=G=B=255为白色,R=G=B=0为黑色,R=G=B=小于255的某个整数时,此时就为某个灰度值。


    7、灰度级

    灰度级表明图像中不同灰度的最大数量。灰度级越大,图像的亮度范围越大。


    8、图像分辨率

    图像分辨率是指每英寸图像内的像素点数。图像分辨率是有单位的,叫ppi(像素每英寸)。分辨率越高,像素的点密度越高,图像越逼真(这就是为什么做大幅的喷绘时,要求图片分辨率要高,就是为了保证每英寸的画面上拥有更多的像素点)。


    9、空间分辨率

    空间分辨率是指图像可辨认的临界物体空间几何长度的最小极限。如果一幅图像的尺寸为MxN,表明在成像时采集了MxN个样本,空间分辨率是MxN。下图是空间分辨率从1024x1024、512x512、256x256、128x128、64x64、32x32pixels


    10、幅度分辨率

    幅度分辨率是指幅度离散,每个像素都有一个强度值,称该像素的灰度,一般量化采用8bit。例如8bit的灰度级为2的八次方即256。0~255



    11、屏幕分辨率

    屏幕分辨率是屏幕每行的像素点数*每列的像素点数,每个屏幕有自己的分辨率。屏幕分辨率越高,所呈现的色彩越多,清晰度越高。

    12、图像所需要的位数b

    b=MxNxK      MxN是空间分辨率 ;K幅度分辨率,单位是bit

    存储1幅32 x 32,16个灰度级的图需要 4,096 bit

    存储1幅512 x 512,256个灰度级的图需要 2,097,152 bit 



    附加:

    13、对比度:指一幅图中灰度反差的大小

    对比度 =  最大亮度/最小亮度


    14、与清晰度相关的因素:

    亮度

    对比度

    尺寸大小

    细微层次

    颜色饱和度

            </div>
                </div>
                转载来源于     https://blog.csdn.net/strive_0902/article/details/78023080 
                版权归作者所有
    
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  • 文章目录像素相邻像素定义邻接性距离度量像素 尺寸 分辨率(dpi) 像素 相邻像素 位于坐标(x,y)处的像素p有4个相邻像素,坐标分别为(x-1,y)、(x,y-1)、(x,y+1)、(x+1,y) 这组像素称为p的N4 ( p )邻域 p的四个对...

    像素

    相邻像素

    • 4邻域:位于坐标(x,y)处的像素p有4个相邻像素,坐标分别为(x-1,y)、(x,y-1)、(x,y+1)、(x+1,y) 这组像素称为p的N4 ( p )邻域
    • d邻域:p的四个对角相邻像素,坐标分别为(x-1,y-1)、(x-1,y+1)、(x+1,y-1)、(x+1,y+1) 这组像素称为p的Nd ( p )邻域
    • 8领域:以上8个点组合在一起组成p点的8邻域 N8( p )邻域

    定义邻接性

    • 4 邻接: 如果q在集合N4 ( p )中,则称q与p是4邻接的
    • 8 邻接: 如果q在集合N8( p )中,则称q和p是8连接的
    • m 邻接: (i)如果q在N4 ( p )中
      或(ii)如果q在Nd ( p )中,且集合N4( p )\bigcapN4( q )== null
      则q与p为m邻接 (m邻接存在意义为消除邻接二义性)在这里插入图片描述

      红线为4邻接 绿线为8邻接 蓝线为m邻接

    距离度量

    • 欧氏距离(De):[(x-s)2+(y-t)2]1/2
    • 城市距离(D4):|x-s| + |y-t|
    • 棋盘距离(D8):max(|x-s|,|y-t|)

    像素 尺寸 分辨率(dpi)

    • 像素:4160*3120 长宽像素个数
    • 尺寸:高度是146.76厘米,宽度是110.07厘米
    • 分辨率(dpi):垂直是72dpi,水平是72dpi
    • 公式:像素 = 尺寸(单位英寸)*分辨率(dpi)
    • 1英寸 = 25.4mm
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  • 图像的保存形式 一幅图像,经过取样和量化之后就可以得到一幅数字图像。数字图像在在保存时,都是由单一的像素保存在...数字图像处理的基本操作,有些需要在空间域中进行,而另外的一些则需要在变换域中进行。 空间域:

    图像的像素的意义

    一幅图像,经过取样和量化之后就可以得到数字图像。数字图像在存储时,都是由单一的像素保存在存储设备中。像素保存顺序是与像素在数字图片中原本所处在的物理位置相关,那么就要了解像素之间的一些基本关系。

    在数字图像处理领域,存在着空间域和变换域的概念。数字图像处理的基本操作,有些需要在空间域中进行,而另外的一些则需要在变换域中进行。
    空间域:就是指图像的本身,由所采集到的一个个像素组成。对目标像素进行常用的处理方法,例如灰度变换和空间滤波两大类。
    变换域:通过特定的变换函数,将图像的像素变化到目标域中,在变换域中完成相应的操作运算后,再利用反变换核返回到空间域。
    由上可知,无论在空间域还是在变换域,像素都是根本。在大多数的数字图像处理中,像素之间在运算时都是要发生关系的,这是因为多个像素构成了图像中的一个对象。

    图像是由像素的形式来保存的,所以我们以f(x,y)来表示图像,对于特定像素,分别用p和q来表示。

    相邻像素

    在这节中主要讨论一个像素p的所有的相邻像素,所有的相邻像素与像素p的距离均不超过√2。.
    位于坐标(x,y)处的像素p,在水平和垂直方向分别有两个像素与其相邻,对应坐标为:
    (x+1,y), (x-1,y), (x,y+1), (x,y-1)
    这一组像素称为像素p的4邻域,用N_4 (p)来表示。
    对于同样的像素p,在其对角方向有4个像素与其相邻,对应坐标为:
    (x-1,y-1), (x-1,y+1), (x+1,y-1), (x+1,y+1)
    这一组像素用N_D (p)来表示。
    上面的8个坐标点,构成了像素p的8邻域,用N_8 (p)来表示。
    在讨论像素点的时候,会遇到这样的情况:像素p位于图像的边界,这样无论是N_4 (p),N_D (p)都有一些点是不存在的,在目前,讨论这些像素点是没有任何意义。在做特定像素运算的时候,再根据运算的性质来确定如何来处理边界像素的相邻像素。

    下图为相邻像素的示意图:


    N_8 (p)= N_4 (p)+ N_D (p)

    邻接性、连通性

    在灰度图像中,假如灰度位数为8bit,那么所有的可能灰度取值范围为[0,255]。为了方便讨论和分析,现只考虑二值图像,即灰度值只有0和1两种情况。定义V为所要讨论的像素的邻接性灰度值集合。则在二值图像中V={1}。分析三种类型的邻接:
    • 4邻接。如果像素q在集合N_4 (p)中,则具有V中灰度值的两个像素q和p是4邻接的。
    • 8邻接。如果像素q在集合N_8 (p)中,则具有V中灰度值的两个像素q和p是8邻接的。
    • m邻接。如果(1)q在集合N_4 (p)中,或者(2) 像素q在集合N_D (p)中,且集合N_4 (p)∩N_4 (q)没有来自V中灰度值的像素,则具有V中数值的两个像素p和q是m邻接的。
    对于邻接性,更鲜明扼要的解释如下:
    • 4邻接。像素p q的灰度值属于集合V,像素q在N_4 (p)中
    • 8邻接。像素p q的灰度值属于集合V,像素q在N_8 (p)中
    • m邻接。像素p q的灰度值属于集合V,像素q在N_4 (p)中或者像素q在N_D (p)中,且集合N_4 (p)∩N_4 (q)没有来自V中数值的像素。

    下图分别给出了4邻接,8邻接,m邻接的示意图。




    接下来需要考虑一个问题,在有8邻接后,为什么要引入m邻接的定义呢?在《数字信号处理》2.5.2节中,作者给出的原因是,ml邻接主要是为了消除8邻接的二义性。那么,二义性怎么体现呢?首先来解释什么是像素的通路。

    像素的通路

    从坐标(x,y)的像素p到坐标为(s,t)的像素q的通路,是由一系列的特定像素组成的序列,其坐标为:
    (x0,y0), (x1,y1), …, (xn,yn)
    其中(x0,y0) = (x,y), (xn,yn) = (s,t). 并且像素(xi,yi)和(xi-1,yi-1)对于1≤i≤n是邻接的(4邻接,8邻接,m邻接)。在这种情况下,n是通路的长度。从像素p到像素q就形成了一个像素通路。

    当按照特定的邻接性来确认像素的通路时,必须保证通路的唯一性,在下图的例子中,如果选择8邻接,则通路并不是唯一的,所以具有二义性。当考虑m邻接的时候,则通路就是唯一的,这就是m邻接可以消除8邻接的二义性体现。



    由上图可以看出,在从像素p到像素q的通路中,如果考虑8邻接,那么通路就不具有唯一性。


    令S是图像中的一个像素子集,如果S的全部像素之间存在一个通路,则可以说两个像素p和q在S中是连通的。对于S中的任何像素p,S中连通到该像素的像素集成为S的连通分量。如果S仅有一个连通分量,则集合S成为连通集。概括来说,S中的所有的像素,每两个相邻的像素之间是相邻接的(4,8,m),并且只有一个通路,那么S为连通集。

    令R是图像中的一个像素子集。如果R是连通集,则R被称作为一个区域。两个区域Ri和Rj如果能形成一个连通集,那么称这两个区域为邻接区域。不过在讨论是否为邻接区域的时候,只能考虑区域边界的像素是否构成4邻接和8邻接,而不考虑m邻接。在定义区域邻接的时候,必须指定邻接类型。

    注意:在《数字图像处理第三版》的2.5.2节中,“不邻接的区域称为不连接区域”应该是错误,修改成“不邻接的区域称为不邻接区域”。
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  • 像素是用来描述图像信息元素的数据结构  如果把一张图片看成是一堆信息元素的集合,那么为了描述一张图片,我们要先建模,用一个数据结构来表示信息元素。从而,建模后图像就成了一堆数据结构(结构体)的集合,...

    为了方便记录,以下名词等价: 

    1、色彩空间==颜色空间==色域==表示颜色的模型或方法

    2、采样方式==(图像)信息元素的记录方式==数据结构中信息的记录方式

    一、像素到底是什么? 像素是用来描述图像信息元素的数据结构

      如果把一张图片看成是一堆信息元素的集合,那么为了描述一张图片,我们要先建模,用一个数据结构来表示信息元素。从而,建模后图像就成了一堆数据结构(结构体)的集合,现在给这种数据结构起个名字就叫像素;所以像素不是一个具体的物理量,它仅仅是一个抽象的数据结构。


    二、在像素这种数据结构中可以记录颜色信息(因为图像就是由不同颜色组成的),如果用RGB颜色空间来表示颜色,那么一个像素又要分成 红、绿、蓝 3个子像素(或者叫3个分量)。如果用YUV这种颜色空间来表示颜色,又可以分成 Y(亮度--luminance)、UV(色度也叫色差,色度又被分成两个独立信号存储,U (Cb--蓝色,其值==Cb-Y)、 V(Cr --红色,其值==Cr --Y))。

    1、在这里有必要解释下YUV了,如果说RGB是通过3原色的组合来表示颜色那么YUV是如何表示颜色的呢?答案是---通过亮度和色差来表示(亮度是黑--白信号,色度是色彩信号)

      科学发现,人们对亮度的敏感程度要强于对色度的敏感程度。所以基于这个原理,我们在存储像素的时候,就多存储亮度,少存储色度从而减少存储空间。

      YUV 有3中采样方式 YUV444,YUV422,YUV420

      如果用手画这3中采样方式,可以是Y用方括号表示,UV看成一个整体,画成在Y里面的一个圈。所以eg444,就画4个方框(Y)再在每个方框里面画一个圈

      (1) YUV444 记录4个亮度就要分别再记录4个U和4个V

      

    图中,背景(黑白相间的那个)表示亮度,画画绿绿的那个表示色度

      这种存储方式,主要是为了保证画面的质量(防止在处理过程中画质降低)。

      

      现采集四个像素,他们的数据结构分别是: [Y0 U0 V0] [Y1 U1 V1] [Y2 U2 V2] [Y3 U3 V3]
     存放的码流为: Y0 U0 V0 Y1 U1 V1 Y2 U2 V2 Y3 U3 V3

      (2)YUV422 ,两个亮度共享一个色度

      

      大多数人分辨不出444和422的区别。

      同样,采集4个像素,他们数据结构中的3个分量分别是:[Y0 U0 V0] [Y1 U1 V1] [Y2 U2 V2] [Y3 U3 V3]

      根据相邻2个像素共享一个UV色度对的原则,存放的码流是:Y0 U0 Y1 V1 Y2 U2 Y3 V3

      对码流再映射(重新构造像素),得到的像素是:[Y0 U0 V1] [Y1 U0 V1] [Y2 U2 V3] [Y3 U2 V3]

      (3)YUV411 , 原谅找不到他的图片,但其实很简单,411 和 420 可以联想记忆,

       420 是2*2 个像素公用一个UV ,而411 是 水平方向上连续4个像素公用一个UV

      对于4个像素 [Y0 U0 V0] [Y1 U1 V1] [Y2 U2 V2] [Y3 U3 V3]

      411 采用“夹三明治法”,两个亮度Y之间夹一个色度(U或V),U,V交替采集、先U后V,4个Y共用一个UV

      所以存放码流是: Y0 U0 Y1 Y2 V2 Y3

       再映射后:[Y0 U0 V2] [Y1 U0 V2] [Y2 U0 V2] [Y3 U0 V2]

      (4)YUV420

      注意,虽然Y、U、V的比是420,表面上看好像应该是4个Y,2个U和0个V,既V一个都不取,但事实上完全不是这个样子。

      它实际指得是对每行扫描线来说,只取一种色度分量(先U后V),且色度分量和亮度的比例是2:1,既遂平方向上2个Y共用一个U或V。相邻的扫描行存储不同的色度分量,也就是说,如果一行是4:2:0的话,下一行就是4:0:2,再下一行是4:2:0...以此类推

      

      扫描线:

      

      采集8个像素,

      [Y0 U0 V0] [Y1 U1 V1] [Y2 U2 V2] [Y3 U3 V3]
      [Y4 U4 V4] [Y5 U5 V5] [Y6 U6 V6] [Y7 U7 V7]
     存放码流: 
      Y0 U0 Y1 Y2 U2 Y3
      Y4 V4  Y5 Y6 V 6 Y7
     再映射:
    [Y0 U0 V4] [Y1 U0 V4] [Y2 U2 V6] [Y3 U2 V6]
    [Y5 U0 V4] [Y6 U0 V4] [Y7U2 V6] [Y8 U2 V6]

    //-----------------------------------------------------------------

      好了,YUV的格式就差不多讲到这里,另外还有一点,将YUV数据显示出来(由软件或硬件处理)是需要将数据进一步处理的--既格式包装

      YUV的格式包装有两种方式:a、packed format  打包格式  b、planar format 平面格式

      a、packed format ,表示将Y和UV封装在一起打成一个包,具体实现就是存放在一个数组中。YUY2就是打包格式,它的YUV比是422

      b、planar format ,表示将Y、U、V 分别封装打包,形成3个plane(平面),具体实现就是分别存在3个数组中。YV12是平面格式,它的YUV比是420

      2、比较不同色彩空间(只有通过比较才会知道为什么要有这么多的色彩表示方式)

      (1)RGB,RGB色彩空间是面向硬件的,一般设备采集到的像素中的颜色信息就是通过分成R、G、B来保存的。RGB 图像占的存储空间大,所以它适合显示系统,不适合图像处理。

        另外,RGB颜色由于是对真实食物的直接采样,所以图像会受到光照、阴影等因素影响,同时RGB空间,色度(红绿蓝)要受亮度的影响,如果亮度改变,色度都会改变;

       还有,RGP图像的传输需要同时3个信道分别来传输R\G\B3个信号,这样才能在另一端呈像

      (2)YUV,在这种格式中,Y\U\V是分别编码和存储的,所以可以使用分时的方法在一个信道上传输,这也是YUV最重要的特性。;、

    三、

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  • 图像处理-像素点分析

    2017-12-03 11:46:39
    一张图片放大以后就会呈现一个个的点阵,每一个点就是一个像素点,通过我们对RGB的颜色配比就可以显示出不同的颜色效果了,所以说最终我们想对一个图像进行处理的话就是对一个个像素点进行处理
  • Python像素图像处理

    2019-05-24 09:20:55
    仅仅为了简单地熟悉像素处理方法 做的是14年的建模A题嫦娥登陆。 其中一个问题是这样的 如何选择下面这个图(月球表面高度2400米处的照片)的嫦娥三号着陆点? 其实官方给的数据里有图像中每个点...
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  • 它利用像素之间特征的相似性将像素分组,用少量的超像素代替大量的像素来表达图片特征,很大程度上降低了图像处理的复杂度,所以通常作为分割算法的预处理步骤。常见的超像素分割方法包括: Graph-based 、NCut 、...
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  • 信号系统中的基本运算相关和卷积,在实际的图像处理中就表现为邻域运算,邻域运算和点运算构成了最基本、最重要的图像处理手段。
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  • 图像处理之高斯模糊

    2012-02-05 14:51:15
    高斯模糊是一种两维的卷积模糊操作,在图像完成高斯模糊相对于均值模糊来说, 计算量会增加,但是高斯模糊可以实现一些特殊效果,特别是在图像噪声(非椒盐 噪声)消去方面,更是有着非常好的效果。一维高斯公式如下...
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  • 该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识,前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法,中期讲解图像处理的各种算法,包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等,后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。...
  • 算法实现是我的毕设,在补充了一下基础知识后,今天开始进行算法的编码,参考网上相关文章,太多了,不列了相关基础知识主要如下:冈萨雷斯的数字图像处理中的图像分割周志华的机器学习中的聚类python相关:skimage...
  • 图像处理的概念是对图像信息进行加工处理,以满足人的视觉心理和实际应用的需求。 模拟图像:连续图像,采用数字化(离散化)表示和数字技术处理之前的图像。 数字图像:由连续的模拟图像采样和量化而得的图像,...
  • 该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识,前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法,中期讲解图像处理的各种算法,包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等,后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。...
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