图像处理中常用的两个邻域_matlab 图像处理 邻域 - CSDN
  • 信号系统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。

    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。

                                                                     数字图像处理中的邻域初步

        上图可看出一个点的邻域定义为以该点为中心的一个圆内部或边界上点的集合,这就统一了邻域和点运算。现举例,若中间+点坐标为(x,y),则看下式

    数字图像处理中的邻域初步

    上式是对中间点及其上下左右四个点构成的邻域进行了均值运算,若再做下列转换:


    数字图像处理中的邻域初步

         这个更为一般的公式就是我们所熟知的加权平均了,只是这种扯开来的表达形式太过冗长,如是能用矩阵表示则一个矩阵表示某点(x,y)及其上下左右坐标下的f值,将这几个值按制定位置排好;另一个矩阵就是加权的系数了,不同的系数与f作用后就能得到不同的效果或结果,在图像处理中,这个f值一般是灰度值(8bit灰度值为0~255任意一个),而加权的系数矩阵称为滤波器、掩膜、模板或核、窗口,前三个的叫法更普遍,但意思是一样的。
        上面说了,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,两者是如何一样的呢。

    信号上,两个连续函数f(x)与g(x)的相关记做数字图像处理中的邻域初步,而二者卷积记做数字图像处理中的邻域初步

    信号中我们已经知道,相关与卷积是两个完全不同的概念,只是数学公式上的相近使得二者在计算上几乎可以相互通用。

        给定图像f(x,y)大小为N×N,模板T(i,j)大小m×m(m为奇数),常用的相关运算定义为: 使模板中心T((m-1)/2,(m-1)/2)与f(x,y)对应, 则图像中的相关公式为:

    数字图像处理中的邻域初步

    数字图像处理中的邻域初步

    类似的可知卷积计算,

    数字图像处理中的邻域初步

    数字图像处理中的邻域初步


        可见卷积和相关性使用的是同一个模板,只是卷积模板需要先沿纵轴翻转,再沿横轴翻转后再加权平均的。

        如果模板是对称的,那么相关与卷积运算结果完全相同(因为是对称,所以翻转之后也相同)。实际上常用的模板如平滑模板、边缘检测模板等都是对称的,因而这种邻域运算实际上就是卷积运算,用信号系统分析的观点来说,就是滤波,对应于平滑滤波或称低通滤波、高通滤波等情况。


    下面说一下具体的应用情况——均值滤波器

          此滤波器也称为平滑线性滤波器,定义为平滑线性空间滤波器的输出为包含在滤波掩膜邻域内像素的简单平均值,即某个像素点的值用邻域这若干个点的平均灰度值来代替,通过求平均的方法使得改点的高频部分变小。下图显示了两个3*3的平滑滤波器:

    数字图像处理中的空间平滑滤波

         其中图a为最简单常规的,它前面的1/9是归一化的需要,这种所有系数都相等的空间平滑均值滤波有时也称作盒滤波器。
         但实际中图b的变系数是更常用的,这个掩膜又称作加权平均,权值大的(b中的中间值最大)影响力就越大,也就更重要。图b是高斯滤波3*3的实例。之所以高斯滤波更常用或更重要,主要有两点:1是由于高斯函数具有旋转对称性,保证了滤波时各个方向的平滑程度相同;2是离中心点越远权值越小保证了边缘细节不被模糊。

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  • 信号系统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。    上图可看出一点的邻域定义为以该点为中心的一圆内部或边界上...

       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。

        



        上图可看出一个点的邻域定义为以该点为中心的一个圆内部或边界上点的集合,这就统一了邻域和点运算。现举例,若中间+点坐标为(x,y),则看下式

     

        上式是对中间点及其上下左右四个点构成的邻域进行了均值运算,若再做下列转换:

     

        这个更为一般的公式就是我们所熟知的加权平均了,只是这种扯开来的表达形式太过冗长,如是能用矩阵表示则一个矩阵表示某点(x,y)及其上下左右坐标下的f值,将这几个值按制定位置排好;另一个矩阵就是加权的系数了,不同的系数与f作用后就能得到不同的效果或结果,在图像处理中,这个f值一般是灰度值(8bit灰度值为0~255任意一个),而加权的系数矩阵称为滤波器、掩膜、模板或核、窗口,前三个的叫法更普遍,但意思是一样的。

        上面说了,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,两者是如何一样的呢。

         信号上,两个连续函数f(x)与g(x)的相关记做,而二者卷积记做,信号中我们已经知道,相关与卷积是两个完全不同的概念,只是数学公式上的相近使得二者在计算上几乎可以相互通用。

         给定图像f(x,y)大小为N×N,模板T(i,j)大小m×mm为奇数),常用的相关运算定义为: 使模板中心T((m-1)/2,(m-1)/2)f(x,y)对应, 则图像中的相关公式为:


    ,如果m取常用的3,则


        相关运算是将模板当权重矩阵作加权平均。

        而卷积计算,

       

        可见卷积是模板先沿纵轴翻转,再沿横轴翻转后再加权平均的。

        但这里有两点需要解释:

        一是相关和卷积中,f(x,y)为何与T(1,1)对应,按理说将系数与f里的位置在标记上就完全对应是很方便记忆的。在讨论原理时确实可以这么定义的,但我们感兴趣的不是模板的原理而是对图像中任意一点(x,y)进行m*m掩膜处理得到相应R,实践中更有简化的记法如下:

        其中w为掩膜系数,z为该系数对应的灰度值,mn为掩膜中包含的像素点的总数。系数矩阵这种方便的记法是左上角为w1,右下角为w9,见下面这个图。

        第二点需要解释的是“模板先沿纵轴翻转,再沿横轴翻转后再加权平均的”,这纵轴、横轴的中心是上图的W5,这两次翻转的结果就是绕中心点转个180度,然后再与各个像素点下的f值相乘。可见与信号系统上一样,图像上的相关与卷积计算也是可用同一个模板,只是将模板转一个180度就行了,其实转回到信号上,信号中卷积计算时就是其中一个函数先关于y轴对称再计算云云,也就是翻转了180度。

        如果模板是对称的,那么相关与卷积运算结果完全相同。实际上常用的模板如平滑模板、边缘检测模板等都是对称的,因而这种邻域运算实际上就是卷积运算,用信号系统分析的观点来说,就是滤波,对应于平滑滤波或称低通滤波、高通滤波等情况。这里只说了邻域的初步,至于其应用的原理以后再说。

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  • 信号系统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。    上图可看出一点的邻域定义为以该点为中心的一圆内部或边界上点的集合,...

     转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_7d44748b0100wo0f.html

    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。

        

    数字图像处理中的邻域初步



        上图可看出一个点的邻域定义为以该点为中心的一个圆内部或边界上点的集合,这就统一了邻域和点运算。现举例,若中间+点坐标为(x,y),则看下式

    数字图像处理中的邻域初步

     

        上式是对中间点及其上下左右四个点构成的邻域进行了均值运算,若再做下列转换:

    数字图像处理中的邻域初步

     

       这个更为一般的公式就是我们所熟知的加权平均了,只是这种扯开来的表达形式太过冗长,如是能用矩阵表示则一个矩阵表示某点(x,y)及其上下左右坐标下的f值,将这几个值按制定位置排好;另一个矩阵就是加权的系数了,不同的系数与f作用后就能得到不同的效果或结果,在图像处理中,这个f值一般是灰度值(8bit灰度值为0~255任意一个),而加权的系数矩阵称为滤波器、掩膜、模板或核、窗口,前三个的叫法更普遍,但意思是一样的。

        上面说了,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,两者是如何一样的呢。

         信号上,两个连续函数f(x)与g(x)的相关记做数字图像处理中的邻域初步

    而二者卷积记做数字图像处理中的邻域初步

    信号中我们已经知道,相关与卷积是两个完全不同的概念,只是数学公式上的相近使得二者在计算上几乎可以相互通用。

         给定图像f(x,y)大小为N×N,模板T(i,j)大小m×m(m为奇数),常用的相关运算定义为: 使模板中心T((m-1)/2,(m-1)/2)与f(x,y)对应, 则图像中的相关公式为:

    数字图像处理中的邻域初步

    ,如果m取常用的3,则

    数字图像处理中的邻域初步


        相关运算是将模板当权重矩阵作加权平均。

        而卷积计算,

    数字图像处理中的邻域初步

       

    数字图像处理中的邻域初步

        可见卷积是模板先沿纵轴翻转,再沿横轴翻转后再加权平均的。

        但这里有两点需要解释:

        一是相关和卷积中,f(x,y)为何与T(1,1)对应,按理说将系数与f里的位置在标记上就完全对应是很方便记忆的。在讨论原理时确实可以这么定义的,但我们感兴趣的不是模板的原理而是对图像中任意一点(x,y)进行m*m掩膜处理得到相应R,实践中更有简化的记法如下:

    数字图像处理中的邻域初步

        其中w为掩膜系数,z为该系数对应的灰度值,mn为掩膜中包含的像素点的总数。系数矩阵这种方便的记法是左上角为w1,右下角为w9,见下面这个图。

    数字图像处理中的邻域初步

        第二点需要解释的是“模板先沿纵轴翻转,再沿横轴翻转后再加权平均的”,这纵轴、横轴的中心是上图的W5,这两次翻转的结果就是绕中心点转个180度,然后再与各个像素点下的f值相乘。可见与信号系统上一样,图像上的相关与卷积计算也是可用同一个模板,只是将模板转一个180度就行了,其实转回到信号上,信号中卷积计算时就是其中一个函数先关于y轴对称再计算云云,也就是翻转了180度。

        如果模板是对称的,那么相关与卷积运算结果完全相同。实际上常用的模板如平滑模板、边缘检测模板等都是对称的,因而这种邻域运算实际上就是卷积运算,用信号系统分析的观点来说,就是滤波,对应于平滑滤波或称低通滤波、高通滤波等情况。这里只说了邻域的初步,至于其应用的原理以后再说。

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  • 邻域运算是指当输出图象每个象素是由对应的输入象素及其一个邻域内的象素共同决定时的图象运算,通常邻域是远比图象尺寸小的一规则形状,如正方形2x2、3x3、4x4或用来近似表示圆及椭圆等形状的多边形。信号与系统...

    第七章 邻域运算

    目录

    1. 引言

    相关与卷积

    1. 平滑
    2. 中值滤波
    3. 边缘检测
    4. 细化

    作业


    1.引言

    邻域运算是指当输出图象中每个象素是由对应的输入象素及其一个邻域内的象素共同决定时的图象运算,通常邻域是远比图象尺寸小的一规则形状,如正方形2x2、3x3、4x4或用来近似表示圆及椭圆等形状的多边形。信号与系统分析中的基本运算相关与卷积,在实际的图象处理中都表现为邻域运算。邻域运算与点运算一起形成了最基本、最重要的图象处理工具。

    以围绕模板(filter mask, template)的相关与卷积运算为例,给定图象f(x,y)大小N×N,模板T(i, j)大小m×m(m为奇数),常用的相关运算定义为: 使模板中心T((m-1)/2,(m-1)/2)与f(x,y)对应,

    当m=3时,

    卷积运算定义为:

    当m=3时,

    可见,相关运算是将模板当权重矩阵作加权平均,而卷积与相关不同的只是在于需要将模板沿中心反叠后再加权平均。如果模板是对称的,那么相关与卷积运算结果完全相同。实际上常用的模板如平滑模板、边缘检测模板等都是对称的,因而这种邻域运算实际上就是卷积运算,用信号系统分析的观点来说,就是滤波,对应于平滑滤波或称低通滤波、高通滤波等情况。

    2.平滑

    图象平滑的目的是消除或尽量减少噪声的影响,改善图象质量。在假定加性噪声是随机独立分布的条件下,利用邻域的平均或加权平均可以有效地抑制噪声干扰。图象平滑实际上是低通滤波,让主要是信号的低频部分通过,阻截属于高频部分的噪声信号。显然,在减少随机噪声点影响的同时,由于图象边缘部分也处在高频部分,平滑过程将会导致边缘模糊化。

    (1)邻域平均(矩形邻域和圆形邻域)

    (2)高斯滤波(Gaussian Filters)

    高斯函数即正态分布函数常用作加权函数,二维高斯函数如下:

    时,时,

    一般用小于的滤波器,即

    时,

    由连续Gaussian分布求离散模板,需采样、量化,并使模板归一化。

     Lenna with noise

     

    After Gaussian Filter with =1

     

    After Gaussian Filter with =3

    高斯滤波的matlab代码:Gaussianfilter code of matlab(..\..\download_IPCVPR\CS585Image and Video Computing Home Page.files\gaussian filter code of matlab.htm)

    高斯滤波的演示资料参见Canny Edge Detector Demos (..\..\download_IPCVPR\CS585 Image and VideoComputing Home Page.files\canny edge detector demo.htm)

    3.中值滤波

    与加权平均方式的平滑滤波不同,中值滤波是将邻域中的象素按灰度级排序,取其中间值为输出象素。中值滤波的效果依赖于两个要素:邻域的空间范围和中值计算中涉及的象素数(当空间范围较大时,一般只取若干稀疏分布的象素作中值计算)。中值滤波能够在抑制随机噪声的同时不使边缘模糊,因而受到欢迎。

    网上资料:平滑(..\..\download_IPCVPR\IPFundamentals\SmoothingOperations.htm)http://www.ph.tn.tudelft.nl/Courses/FIP/noframes/fip-Smoothin.html

    4.边缘检测

    边缘是指图象中灰度发生急剧变化的区域。图象灰度的变化情况可以用灰度分布的梯度来反映,给定连续图象f(x,y),其方向导数在边缘法线方向上取得局部最大值。

    边缘检测:求f(x,y)梯度的局部最大值和方向

    f(x,y)在θ方向沿r的梯度

    的最大值条件是

    ,or

    梯度最大值

    或为了减少计算量而用

    1. 梯度算子 Roberts, Sobel, Prewitt

    在离散情况下常用梯度算子来检测边缘,给定图象U(m,n)在两个正交方向H1H2上的梯度如下:

    则边缘的强度和方向由下式给出:

     
     

    常用边缘检测算子

    算子名

    特点

    Roberts

    边缘定位准,对噪声敏感

    Prewitt

    平均、微分对噪声有抑制作用

    Sobel

    加权平均边宽2象素

    Isotropic Sobel

    权值反比于邻点与中心点的距离,检测沿不同方向边缘时梯度幅度一致

    演示:..\SourceProgramCodes\chapter9\武勃981403\Debug\ViewDIB.exe

      Lena

     Prewitt edge

     Sobel edge

    1. 方向算子

    有时为了检测特定方向上的边缘,也采用特殊的方向算子,如检测450或1350边缘的Sobel方向算子:

    网上资料:微分算子(..\..\download_IPCVPR\IPFundamentals\Derivative-basedOperations.htm)http://www.ph.tn.tudelft.nl/Courses/FIP/noframes/fip-Derivati.html

     

    1. 二阶算子 Laplacian, LoG

    考虑坐标旋转变换,设旋转前坐标为,旋转后为,则有:

    , 

    容易看出,虽然不是各向同性的,但是它们的平方和是各向同性的。

    即 

     

    且二阶微分的和也是各向同性的

    定义Laplacian算子为 

    Laplacian是各向同性(isotropic)的微分算子。

    离散情况下,有几种不同的模板计算形式:

    补充内容:过零点检测(Marr-Hildreth算子)

    根据图象边缘处的一阶微分(梯度)应该是极值点的事实,图象边缘处的二阶微分应为零,确定过零点的位置要比确定极值点容易得多也比较精确。但是显然二阶微分对噪声更为敏感。

    为抑制噪声,可先作平滑滤波然后再作二次微分,通常采用高斯函数作平滑滤波,故有LoG(Laplacian ofGaussian)算子。在实现时一般用两个不同参数的高斯函数的差DoG(Difference of Gaussians)对图象作卷积来近似,这样检测出来的边缘点称为f(x,y)的过零点(Zero-crossing)。

    过零点的理论是Marr,Hildreth提出来的,是计算视觉理论中的有关早期视觉的重要内容。

    与前面的微分算子仅采用很小的邻域来检测边缘不同,过零点(Zero-crossing)的检测所依赖的范围与参数有关,但边缘位置与的选择无关,若只关心全局性的边缘可以选取比较大的邻域(如= 4 时,邻域接近40个象素宽)来获取明显的边缘。过零点检测更可靠,不易受噪声影响,但缺点是对形状作了过分的平滑,例如,会丢失明显的角点;还有产生环行边缘的倾向。

    Disadvantages of zero-crossing:

    • smoothes the shape too much; for example sharp corners are lost
    • tends to create closed loops of edges

    网上资料:DIP ofMilan Sonka, Image Pre-processing: Local pre-processing(Zero-crossing,Canny Edge)(..\..\download_IPCVPR\DIP of Milan Sonka\edgeextraction.htm)

    补充内容1:最优的阶梯型边缘(step edge)检测算法---Canny边缘检测方法

    在如下的三个标准意义下,Canny边缘检测算子对受白噪声影响的阶跃型边缘是最优的:

    (a)检测标准 不丢失重要的边缘,不应有虚假的边缘;

    (b)定位标准 实际边缘与检测到的边缘位置之间的偏差最小;

    (c)单响应标准 将多个响应降低为单个边缘响应。

    Canny 边缘检测算子是基于如下的几个概念:

     

    (a)边缘检测算子是针对1D信号表达的,对前两个标准最优,即检测标准和定位标准;

    (b)如果考虑第三个标准(多个响应),需要通过数值优化的办法得到最优解。该最优滤波器可以有效地近似为标准差为σ的高斯平滑滤波器的一阶微分,其误差小于20%,这是为了便于实现。这与LoG边缘检测算子很相似。

    (c)将边缘检测算子推广到两维情况。阶跃边缘由位置、方向和可能的幅度(强度)来确定。

    详细内容,参见英文原文:

    1. optimal for step edges corrupted by white noise
    2. optimality related to three criteria
    • detection criterion ... important edges should not be missed, there should be no spurious responses
    • localization criterion ... distance between the actual and located position of the edge should be minimal
    • one response criterion ... minimizes multiple responses to a single edge (also partly covered by the first criterion since when there are two responses to a single edge one of them should be considered as false)

     Cannyedge

    Matlabcode of Canny edge extraction(..\SourceProgramCodes\chapter7&8\CannyEdgeMatlabCode\EdgeByCanny.m)

    详细参见:

    CannyEdge Detector demo(..\..\download_IPCVPR\CS585 Imageand Video Computing Home Page.files\canny edge detector demo.htm)

    Cannyedge detection(..\..\download_IPCVPR\DIP of MilanSonka\edgeextraction.files\PreProcessing3.htm) http://www.icaen.uiowa.edu/~dip/LECTURE/PreProcessing3.html#canny

    Canny Edge 的参考文献:Milan Sonka,Vaclav Hlavac, and Roger Boyle, Image processing, analysis, and machine vision, Chapman & Hall Computing, London,1993.

    补充内容2:SUSAN( Smallest Univalue SegmentAssimilating(吸收)Nucleus

    边缘检测方法

    基本原理:

    以半径为3.4个象素的圆形区域(覆盖37个象素位置)为掩模,考察图象中每个点在该区域范围内的所有点的象素值与当前点的值的一致程度:

    equa1

     

     

    equa2

     

    g:  geometricthreshold, which can be set to 3/4nmax; n(r0) represents USAN area

     
      equa3

    USAN面积越小,边缘强度越大。

     

    graph1

    a. 原来用的相似度函数;b. 现在用的比较稳定的相似度函数,本例中象素值差别阈值设为±27c. 边界检测子(比较结果的输出)

     

     
     

     

     
      graphimg1

     
      graphimg2

     
      graphimg3

    详细参见:..\Readings\chapter07\SUSAN\Smith_01.pdf

    5.细化

    [原则] S为代表形状区域的象素的集合,细化就是要在保持连通性且不减小形状长度的条件下消去S中那些不是端点的简单边界点,过程是按S的上(北)、下(南)、左(西)、右(东)四个方向顺序,反复进行扫描以消去可删除简单边界点,直到不存在可以消去的简单边界点为止。

    [定义] 简单边界点:(Simple border points)S中的一个边界点P,如果其邻域中属于S的点只有一个与其相邻接的连通分量,则P为S的简单边界点。

    例如,在8连通邻域意义下,P点是否简单边界点的情况:

    a.不是

    b.是

    c.是

    d.是

    e.不是

    0

    1

    1

    0

    1

    1

    0

    0

    1

    0

    0

    0

    0

    1

    1

    0

    P

    1

    0

    P

    1

    0

    P

    1

    0

    P

    0

    0

    P

    0

    1

    0

    0

    0

    1

    0

    1

    1

    0

    0

    1

    1

    1

    0

    [算法1] 每次细化需4次扫描,在不删除端点(只有一个邻点)的条件下,按如下条件进行:

    nw

    n

    ne

    w

    p

    e

    sw

    s

    se

    1. 八连通下的北向边界点(n=0, p=1)可删除条件:

    上式排除了如下的不可删除北向边界点类型:

    0

    1

    0

    0

    1

    0

    0

    1

    P

    1

    0

    P

    P

    0

    P

    0

    0

    P

    0

    0

    1

    1

    0

    1. 八连通下的南向边界点(s=0, p=1)可删除条件:

    上式排除了如下的不可删除南向边界点类型:

    0

    0

    1

    1

    0

    1

    P

    1

    0

    P

    P

    0

    P

    0

    0

    P

    0

    1

    0

    0

    1

    0

    0

    1. 八连通下的西向边界点(w=0, p=1)可删除条件:

    上式排除了如下的不可删除西向边界点类型:

    1

    1

    0

    0

    1

    0

    P

    0

    0

    P

    0

    P

    0

    P

    0

    0

    P

    0

    1

    1

    0

    0

    1

    1. 八连通下的东向边界点(e=0, p=1)可删除条件:

    上式排除了如下的不可删除东向边界点类型:

    1

    0

    1

    1

    0

    0

    P

    0

    P

    0

    P

    0

    0

    P

    0

    0

    P

    0

    1

    0

    1

    1

    0

    [算法2] E.S. Deutsch提出一种简单的细化算法(参见周冠雄,计算机模式识别--统计方法,pp.173,华中工学院出版社,1986。),描述如下:

    记象素P的8邻域点的二值(0,1)化灰度值为fI(i=0,1,2,…,7),其对应位置如下所示:

    3

    2

    1

    4

    P

    0

    5

    6

    7


     Binary Sobel edge

     Thinningby E.S.Deutsch

    作业

    1. 编制邻域运算通用程序,通过交互输入参数观察各种平滑及边缘检测算子的效果。
    2. 编制中值滤波程序,观察不同参数下的效果。
    3. 编制对二值图象进行细化的程序,选择不同的二值图象如阈值化后的边缘检测图象等,观察细化过程及结果。
    4. 阅读Canny edge 的 Matlab 程序代码,用MS-VC编制程序,作为第一个课程设计的一个功能。(参照下载的有关Canny edge的资料,对照Matlab程序理解程序实现时的具体方法)
    5. 阅读SUSAN边缘检测方法的文章Smith_01.pdf,编制程序,作为第一个课程设计的一个功能。

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    清华大学计算机系 艾海舟

    最近修改时间:2001年7月18日

    出处:http://media.cs.tsinghua.edu.cn/~ahz/digitalimageprocess/CourseImageProcess.html

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  • 图像的质量:1、层次
  • 本文转自:... 例如:像素的取值范围为0-255,就称该图像为256灰度级的图像 2)层次:表示图像实际拥有的灰度级的数量 例如:具有32种不同取值的图像,可称该图像具有32层次 图
  • 图像处理中,利用像素邻域的值来计算本邻域的值是非常常见的事情。例如滤波,边缘检测等。要同时访问多行像素的值。  我们选取锐化图像来讲述本节。拉普拉斯算子,关于这后面的章节会提到。他是一计算...
  • DATE: 2019-7-29【Tags:图像处理基础】 【CV系列】数字图像处理基础:邻域、连通性
  • Matlab图像邻域操作。
  • 图像标识在图像描述领域算是一个先前步骤:在图像预处理(亮度、对比度、清晰度、几何位置)之后,经过分割,就要对分割的区域进行分类,就需要经过图像标识——于此,很容易遇到两个概念:4邻域标记法 和 8邻域标记...
  • 图像处理之空间滤波

    2019-10-14 09:15:39
    空间滤波是指:邻域中心从一像素向另一像素移动,对邻域中的像素应用算子T,并在该位置(领域中心)产生输出。典型地,该处理从输入图像的左上角开始,以水平扫描的方式逐像素处理。当该邻域的中心位于图像的...
  • 邻域运算是指当输出图象每个象素是由对应的输入象素及其一个邻域内的象素共同决定时的图象运算,通常邻域是远比图象尺寸小的一规则形状,如正方形2x2、3x3、4x4或用来近似表示圆及椭圆等形状的多边形。信号与系统...
  • 在很多图像处理过程,对图像分块操作而不是同时处理整幅图像的方法是非常通用而且有效的,尤其是在后面章节中将要介绍的图像滤波和图像形态学操作有很重要的应用。相比全图像操作,图像分块操作至少有以下 3 ...
  • 图像几何变换是图像处理中非常基础实用的技能,主要包括图片位移、缩放、镜像、剪切、放射变换等, 在对图像进行空间变换的过程,典型的情况是在对图像进行放大,旋转处理的时候,图像会出现失真的现象。这...
  • 1.图像的滑动邻域操作。 邻域操作是指将每输入的像素值以及其某个邻域的像素值结合处理而得到对应的输出像素值的过程。邻域通常形状规则。如2*2,2*3之类。 滑动邻域操作一次处理像素。 对于m*n的邻域,...
  • 数字图像处理即根据用户需求,使用计算机技术对图像进行处理得到所需效果。 1.采样  我们获取到的图像一般为模拟图像,要让计算机进行处理需将其数字化,采样的作用就是将模拟图像转变为数字图像。一般来说,采样...
  • (1)基于阈值的分割方法:可在各种颜色空间或不同通道完成阈值、自适应阈值、 (2)基于边缘的分割方法:各种边缘检测算子 (3)基于区域的分割方法:分水岭、区域归并与分裂 (4)图割分割:最大流(最小割)...
  • 全局固定阈值很容易理解,就是对整幅图像都是用一统一的阈值来进行二值化; 局部自适应阈值则是根据像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值。   #include<opencv2\opencv.hpp&gt...
  • 边缘跟踪又分为八邻域和四邻域两种,具体原理可以参考残影、的博客。 实现步骤: 1、灰度化并进行Canny边缘检测 2、按照预先设定的跟踪方向(顺时针)进行边缘跟踪 3、每次跟踪的终止条件为:8邻域都不存在轮廓 ...
  • 数字图像处理第六章数字图像处理---彩色图像处理(五) 彩色图像的空间滤波5.1 彩色图像的平滑处理5.2 彩色图像的锐化处理(六) 直接在 RGB 矢量空间 处理6.1 使用梯度的彩色边缘检测6.2 在 RGB向量空间分割...
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图像处理中常用的两个邻域