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  • 数字图像处理卷积模板

    千次阅读 2017-10-21 19:21:45
    1、一维信号的卷积 ...第二步,把g(-x)向右平移a个单位得到g(a-x)的图像,如果两个图像有交叉部分,那么交叉部分的面积就是卷积。  上面说的是一维连续信号,如果是一维离散信号呢,因为积分是求和的极限,那么

    1、一维信号的卷积
      卷积是一种是数学运算,对于一维连续信号f(x)来说,f(x)和g(x)的卷积是一种积分运算,如下
      这里写图片描述
      它的几何意义是这样的:第一步,先把g(x)关于原点对称,得到g(-x);第二步,把g(-x)向右平移a个单位得到g(a-x)的图像,如果两个图像有交叉部分,那么交叉部分的面积就是卷积。
      上面说的是一维连续信号,如果是一维离散信号呢,因为积分是求和的极限,那么对于离散信号的卷积就是一种求和运算。对于离散信号x(n)和h(n)来说,他们的卷积如下
      这里写图片描述
      几何过程也是类似的。先关于远点对称,在平移,只不过只能平移整数个单位,因为是离散信号,再相乘再相加。
    2、一维信号的卷积有什么用
      对于信号处理来说,基本的模型是输入信号,处理信号,输出信号这个过程,不管什么信号,总得有输出,从输入到输出的过程都叫信号处理过程,其中包含的噪声、滤波等等都是这个过程中发生的事情。可以证明(谁证明的就不知道了),假设输入信号叫x,处理信号对应的系统函数叫h,那么输入信号等于x和h的卷积。(具体的证明见信号和系统这本书)。
      但是卷积是积分运算,计算起来比较麻烦,所以能不能不通过卷积运算就能把输出信号算出来呢?能!就是通过变换域的方法,什么叫变换域,在正常处理中我们的信号都是关于时间t的信号,也就是说是自变量是t,我们叫时间域(就类似于定义域)。通过一种可逆的变换把时间域变换到别的域(比如傅里叶变换,拉普拉斯变换),从别的域进行处理,再反变换(因为我们需要的是时间域的东西,所以必须得可逆)回来。傅里叶变换和拉普拉斯变换分别是把时间域(简称时域)变换到频率域和s域(就是指变换之后的自变量是频率和s),可以证明(证明过程见信号和系统书吧):时域的卷积相当于频域(s域)的相乘。
      所以,对于信号的处理可以在时域处理,也可以在变换域处理。
    3、数字图像的卷积
      数字图像在实质上就是一个二维数组,在信号的角度上来说是二维离散信号,只不过自变量不是时间,而是空间像素点了,所以正常需要处理的是空间域,类比二维信号也有变换域(频域,小波域等等),对于二维信号的处理也有如下结论:处理后的图像g(x,y)等于输入图像f(x,y)和处理过程h(x,y)的卷积。其中A矩阵和B矩阵的卷积如下。
      这里写图片描述
      数字图像进行卷积干吗用?主要用来图像增强和去噪。
    4、几个常用术语
      模板:模板就是一个矩阵(其实就是下面说的卷积核),也就是处理图像这个过程对应的函数,对应卷积运算。
      卷积运算:可以看做加权求和的过程,为了图像增强和减少噪声,用该像素点的邻域像素点进行加权,得到处理完之后这个点的像素点(会把噪声减弱,当然也会有别的问题)。
      卷积核:上面不是说了卷积运算了嘛,这个点的邻域和哪个矩阵进行加权啊?换句话说,这个点的邻域那么多像素点,这些像素点所占的权重是多少啊?这些权重构成一个矩阵,这个矩阵就叫卷积核,卷积核的行数和列数都是奇数。
      比如要对R5这个像素点进行卷积运算,有下面的式子成立,这个卷积核的数组直接决定卷积的结果。
      这里写图片描述
      使用卷积核的时候回出现一个问题——边界问题:当处理图像边界像素时,卷积核与图像使用区域不能匹配,卷积核的中心与边界像素点对应, 卷积运算将出现问题。
      处理办法:
    A. 忽略边界像素,即处理后的图像将丢掉这些像素。
    B. 保留原边界像素,即copy边界像素到处理后的图像。

    5、常用的模板
    这里写图片描述
    这里写图片描述

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  • [ 1 2 3 4 5 4 3 2 1] (《==原始向量)卷积 [ 2 0 -2] (《=卷积模板 ) 过程: [ 0 0 1 2 3 4 5 4 3 2 1 0 0] (零填充) [-2 0 2]《----[ 2 0 -2] (翻转180度) ↓ ...

    介绍一下卷积:就是一种算子 

    直接上例子:

    [ 1 2 3 4 5 4 3 2 1] (《==原始向量)卷积 [ 2 0 -2] (《=卷积模板 )

    过程:

    [ 0 0 1 2 3 4 5 4 3 2 1 0 0] (零填充)

    [-2 0 2]《----[ 2 0 -2]     (翻转180度)

    ↓  (开始)

    [ 0 0 1 2 3 4 5 4 3 2 1 0 0] 

    [-2 0 2]

    ↓ (结果 [0 2 1 2 3 4 5 4 3 2 1 0 0] )

    [ 0 0 1 2 3 4 5 4 3 2 1 0 0] 

       [-2 0 2]

    ↓ (结果 [0 2 4 2 3 4 5 4 3 2 1 0 0] )

    [ 0 0 1 2 3 4 5 4 3 2 1 0 0] 

          [-2 0 2]

    ↓ (结果 [0 2 4 4 3 4 5 4 3 2 1 0 0] )

    [ 0 0 1 2 3 4 5 4 3 2 1 0 0] 

             [-2 0 2]

    ↓ (结果 [0 2 4 4 4 4 5 4 3 2 1 0 0] )

    [ 0 0 1 2 3 4 5 4 3 2 1 0 0] 

                [-2 0 2]

    ↓ (结果 [0 2 4 4 4 4 5 4 3 2 1 0 0] )

    [ 0 0 1 2 3 4 5 4 3 2 1 0 0] 

                   [-2 0 2]

    ↓ (结果 [0 2 4 4 4 4 0 4 3 2 1 0 0] )

    [ 0 0 1 2 3 4 5 4 3 2 1 0 0] 

                      [-2 0 2]

    ↓ (结果 [0 2 4 4 4 4 0 -4 3 2 1 0 0] )

    [ 0 0 1 2 3 4 5 4 3 2 1 0 0] 

                         [-2 0 2]

    ↓ (结果 [0 2 4 4 4 4 0 -4 -4 2 1 0 0] )

    [ 0 0 1 2 3 4 5 4 3 2 1 0 0] 

                            [-2 0 2]

    ↓ (结果 [0 2 4 4 4 4 0 -4 -4 -4 1 0 0] )

    [ 0 0 1 2 3 4 5 4 3 2 1 0 0] 

                               [-2 0 2]

    ↓ (结果 [0 2 4 4 4 4 0 -4 -4 -4 -4 0 0] )

    [ 0 0 1 2 3 4 5 4 3 2 1 0 0] 

                                  [-2 0 2]

    ↓ (结果 [0 2 4 4 4 4 0 -4 -4 -4 -4 -2 0] )

    [0 2 4 4 4 4 0 -4 -4 -4 -4 -2 0] 《===(全部卷积结果)

    [4 4 4 4 0 -4 -4 -4 -4] 《===(裁截后的卷积结果)

    下面来个图片的卷积:

    A卷积G


    原始图片像素阵A如下:

                   

    1 3 2 0 4                    

    1 0 3 2 3 

    0 4 1 0 5 

     2 3 2 1 4

     3 1 0 4 2 

    卷积模板 G

    -1 0 1

    -2 0 2

    -1 0 1



    原始图做零填充结果 9*9        

     0 0 0 0 0 0 0 0 0                   

     0 0 0 0 0 0 0 0 0                

     0 0 1 3 2 0 4 0 0                    

     0 0 1 0 3 2 3 0 0

     0 0 0 4 1 0 5 0 0

     0 0 2 3 2 1 4 0 0

     0 0 3 1 0 4 2 0 0

     0 0 0 0 0 0 0 0 0 

     0 0 0 0 0 0 0 0 0

     

    模板做180度翻转结果3*3

    1 0 -1

    2 0 -2

    1 0 -1

     

    开始做卷积 

    第1次蓝色为模板作用区域

     0 0 0 0 0 0 0 0 0                

     0 0 0 0 0 0 0 0 0                

     0 0 1 3 2 0 4 0 0                

     0 0 1 0 3 2 3 0 0

     0 0 0 4 1 0 5 0 0

     0 0 2 3 2 1 4 0 0

     0 0 3 1 0 4 2 0 0

     0 0 0 0 0 0 0 0 0 

     0 0 0 0 0 0 0 0 0

     

     

     

     

     

     

     

     

     第1次卷积结果

     0 0 0 0 0 0 0 0 0                

     0 -1 0 0 0 0 0 0 0                

     0 0 1 3 2 0 4 0 0                

     0 0 1 0 3 2 3 0 0

     0 0 0 4 1 0 5 0 0

     0 0 2 3 2 1 4 0 0

     0 0 3 1 0 4 2 0 0

     0 0 0 0 0 0 0 0 0 

     0 0 0 0 0 0 0 0 0

     

    第2次蓝色为模板作用区域

     0 0 0 0 0 0 0 0 0                

     0 0 0 0 0 0 0 0 0                

     0 0 1 3 2 0 4 0 0                

     0 0 1 0 3 2 3 0 0

     0 0 0 4 1 0 5 0 0

     0 0 2 3 2 1 4 0 0

     0 0 3 1 0 4 2 0 0

     0 0 0 0 0 0 0 0 0 

     0 0 0 0 0 0 0 0 0

    第2次卷积结果

     0 0 0 0 0 0 0 0 0                

     0 -1 -3 0 0 0 0 0 0                

     0 0 1 3 2 0 4 0 0                

     0 0 1 0 3 2 3 0 0

     0 0 0 4 1 0 5 0 0

     0 0 2 3 2 1 4 0 0

     0 0 3 1 0 4 2 0 0

     0 0 0 0 0 0 0 0 0 

     0 0 0 0 0 0 0 0 0

     

    第3次蓝色为模板作用区域

     0 0 0 0 0 0 0 0 0                

     0 0 0 0 0 0 0 0 0                

     0 0 1 3 2 0 4 0 0                

     0 0 1 0 3 2 3 0 0

     0 0 0 4 1 0 5 0 0

     0 0 2 3 2 1 4 0 0

     0 0 3 1 0 4 2 0 0

     0 0 0 0 0 0 0 0 0 

     0 0 0 0 0 0 0 0 0

     

     

    第3次卷积结果

     0 0 0 0 0 0 0 0 0                

     0 -1 -3 -1 0 0 0 0 0                

     0 1 3 2 0 4 0 0                

     0 0 1 0 3 2 3 0 0

     0 0 0 4 1 0 5 0 0

     0 0 2 3 2 1 4 0 0

     0 0 3 1 0 4 2 0 0

     0 0 0 0 0 0 0 0 0 

     0 0 0 0 0 0 0 0 0

     

    。。。。。。。。经过漫长的模板移动。。。。。。。。。。

     

    第49次蓝色为模板作用区域

     0 0 0 0 0 0 0 0 0                

     0 0 0 0 0 0 0 0 0                

     0 0 1 3 2 0 4 0 0                

     0 0 1 0 3 2 3 0 0

     0 0 0 4 1 0 5 0 0

     0 0 2 3 2 1 4 0 0

     0 0 3 1 0 4 2 0 0

     0 0 0 0 0 0 0 0 0 

     0 0 0 0 0 0 0 0 0

    第49次卷积结果

     0 0  0  0  0  0  0  0  0                

     0 -1  -3 -1 -3  -2  0  4  0                

     0 -3  -6  -4  4  -4  2  11  0                

     0 -3  -7  -6  3  -6  2  15  0

     0 -3  -11 -4 8 -10  3  17  0

     0 -7 -11  2  5 -10  6  15  0

     0 -8  -5  6 -4  -6  9  8  0

     0 3  1  3  -3  -2  4  2  0 

     0 0  0  0  0  0  0  0  0

     

    裁截后的卷积结果

                  

    -6  -4  4  -4  2             

    -7  -6  3  -6  2

    -11 -4  8 -10  3  

    -11  2  5 -10  6  

    -5  6 -4  -6  9  




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  • 空域滤波是在图像空间借助模板进行邻域操作完成的。 ●根据其特点一般可分为线性和非线性2类; ●根据功能主要分成平滑和锐化2类:  ★平滑可用低通滤波器(低频,对应整体信息,灰度变化缓慢)实现。平滑的目的又...

    空域滤波是在图像空间借助模板进行邻域操作完成的。

    ●根据其特点一般可分为线性和非线性2类;

    ●根据功能主要分成平滑锐化2类:

        ★平滑可用低通滤波器(低频,对应整体信息,灰度变化缓慢)实现。平滑的目的又可分为2类。一类是模糊,目的是在提取较大的目标前,去除太小的细节或将目标内的小间断连接起来。另一类是消除噪声(噪声是不断变化的,属于高频部分)。

        ★锐化可用高通滤波器(高频,对应细节信息,灰度变化较快)实现。锐化的目的是为了增强模糊的细节、边缘。


    平滑(低通)滤波器:它能减弱或消除傅里叶空间的高频能量,但不影响低频分量。因为高频分量对应图像中的区域边缘等灰度值具有较大较快变化的部分,滤波器将这些分量滤去可使图像平滑。

    锐化(高通)滤波器:他能减弱或消除空间分量,但不影响高频分量。因为低频分量对应图像中灰度值缓慢变化的区域,因为低频分量对应特性,如整体对比度和平均灰度值等有关,高通滤波器将这些分量滤去可使图像锐化。


    平滑滤波器:

    1、线性平滑滤波器G1——最常用的线性低通滤波器(邻域平均、全部相加为一、系数相等)

    当所用平滑模板尺寸增大时,对噪声的消除有所增强,不过图像变得更模糊,细节的锐化程度逐步减弱。

    2、非线性平滑滤波器G2——中值滤波器(将灰度值从小到达排成一列,找出中间值)中值滤波器是百分比滤波器一个特例。

    百分比滤波器:排序,根据一个确定的百分比选取序列中相应的像素赋给对应模块中心位置的像素。

    (1)最大值滤波器:百分比取最大,可用于检测图像中最亮的点。

    (2)最小值滤波器:百分比取最小,可用来检测图像中最暗的点。

    (3)中值滤波器:百分比取50%。

    中值滤波器优于邻域平均:中值滤波器的主要功能就是让与周围像素灰度值的差比较大的像素改取与周围像素接近的值,从而可以消除孤立的噪声点。由于不是简单的去均值,所以产生的模糊比较少。滤波后图像中的轮廓比较清晰,模板大小需根据应用要求选取,与噪声的特点有关。


    锐化滤波器:

    1、线性锐化滤波器G3——最常用的线性高通滤波器

    拉普拉斯算子

    (权值为零)

    (1)当这样的模板放在图像中灰度值是常数或变化很小的区域时,其输出为零或很小。

    (2)这个滤波器将输出图的平均灰度值变为零(有正有负),还需将输出灰度值范围通过尺度变换回到原有的灰度范围内。

    高频增强滤波器:

    高通滤波器的效果可用原始图减去低通图得到:Highpass = Original - Lowpass

    如果把原始乘以一个放大系数A,再减去低通图就可构成高频增强滤波器:Highpass = A x Original - Lowpass = ( A - 1 ) x Original + Highpass

    (1)当A = 1,就是普通的高通滤波器。

    (2)当A>1,原始的一部分与高通图相加,恢复了部分高通滤波时丢失的低频分量,使得最终结果与原图更接近,但是高频得到增强。

    其中心系数取值为k0 = 9A- 1,(ki= -1,....,-8

    2、非线性锐化滤波器G4

    领域平均可以模糊图像,而平均对应微分可以锐化图像。图像处理中最常用的微分方法是利用梯度(求导)。对一个连续函数f(x,y),其梯度是一个矢量(需要用两个模板分别沿x和y方向计算)。


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  • 数字图像处理中相关和卷积的区别

    千次阅读 2015-07-09 21:39:56
    相关是滤波器模板移过图像并计算计算每个位置乘积之和的处理 卷积的机理相似,但滤波器首先要旋转180度 相关的计算步骤: (1)移动相关核的中心元素,使它位于输入图像处理像素的正上方 (2)将输入图像的像素值...

    在执行线性空间滤波时,经常会遇到两个概念相关和卷积
    二者基本相似,在进行图像匹配是一个非常重要的方法。
    相关是滤波器模板移过图像并计算计算每个位置乘积之和的处理
    卷积的机理相似,但滤波器首先要旋转180度
    相关的计算步骤:
    (1)移动相关核的中心元素,使它位于输入图像待处理像素的正上方
    (2)将输入图像的像素值作为权重,乘以相关核
    (3)将上面各步得到的结果相加做为输出
    卷积的计算步骤:
    (1)卷积核绕自己的核心元素顺时针旋转180度
    (2)移动卷积核的中心元素,使它位于输入图像待处理像素的正上方
    (3)在旋转后的卷积核中,将输入图像的像素值作为权重相乘
    (4)第三步各结果的和做为该输入像素对应的输出像素
    超出边界时要补充像素,一般是添加0或者添加原始边界像素的值
        可以看出他们的主要区别在于计算卷积的时候,卷积核要先做旋转。
    而计算相关过程中不需要旋转相关核。

    离散单位冲击:我们将包含单个1而其余全是0的函数成为离散单位冲击。
    重要性质:一个函数与离散单位冲击相关,在冲击位置产生这个函数的一
    个翻转版本。
    f 函数
    w 滤波器模板
    eg:
    f(x,y)
      0 0 0 0 0
      0 0 0 0 0 
      0 0 1 0 0
      0 0 0 0 0
      0 0 0 0 0
    w(x,y)
      1 2 3 
      4 5 6 
      7 8 9
    相关 f*w = 
         0     0     0     0     0
         0     9     8     7     0
         0     6     5     4     0
         0     3     2     1     0
         0     0     0     0     0
    卷积f*w=
         0     0     0     0     0
         0     1     2     3     0
         0     4     5     6     0
         0     7     8     9     0
         0     0     0     0     0
    相关的用途:图象的匹配
    假如函数f中存在w的一个复制版本,即f:
      0 0 0 0 0
      0 1 2 3 0 
      0 4 5 6 0
      0 7 8 9 0
      0 0 0 0 0
    f*w是多少呢?
        9    26    50    38    21
        42    94   154   106    54
        90   186   285   186    90
        54   106   154    94    42
        21    38    50    26     9
    是不是会发现w与f中w的复制版本重合时,该点的值最大。最大值为
    1^2+2^2+……+9^2 = 285
    这就是用相关进行图像匹配的基本原理。当然了,在图像匹配时还要进行
    相关函数的归一化等操作。
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  • 数字图像处理中的卷积: 数字图像是一个二维的离散信号,对数字图像做卷积操作其实就是利用 卷积核(卷积模板)在图像上滑动,将图像点上的像素灰度值与对应的卷积核上的数值相乘,然后将所有相乘后的值相加作为卷积...
  • 图像空间滤波常用的函数:模板卷积处理函数,中值滤波函数/************************************************************************* * /函数名称: * Template() * /输入参数: * LPSTR lpDIBBits - 指向...
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  • 傅立叶变换与图像特征定位与模板匹配 ...使用傅立叶变换实现图像卷积可以参考这里:数字图像处理与Python实现-快速傅立叶变换(FFT)实现图像快速卷积。 2.实现步骤 第一步:对图像进行和所械匹配的模板进行傅立
  • hjr-数字图像处理

    2016-09-25 11:27:35
    数字图像处理主要内容 数字图像 表示 灰度 颜色 分类 图像增强 灰度变换 直方图 均衡化 规定化 图像平滑 噪声 模板卷积 卷积 邻域平均 中值滤波 图像平均 图像锐化 梯度算子 拉普拉斯算子 锐化 非锐化滤波 ...
  • 卷积处理的过程如下: 卷积运算中的卷积核就是模板运算中的模板卷积就是做加权求和的过程。邻域中的每个像素分别与卷积核中的每一个元素相乘,乘积求和所得结果即为中心像素的新值。卷积核中的元素称作加权系数...
  • 如果我们将空间中(x,y,z)坐标的涂上对应的...两种颜色之间的中垂面分割的颜色空间,就可以二值化这两种颜色构成的图像,等等。这样就把颜色问题转成了立体几何了。k means里所提到的距离,也是这个意思。如果我们有...
  • 空间滤波就是在原图像上做卷积运算,这里给出一个改进过的模板类。
  • 图像卷积

    2017-04-07 14:49:03
    数字信号处理卷积 数字图像是一个二维的离散信号,对数字图像卷积操作其实就是利用卷积核(卷积模板)在图像上滑动,将图像点上的像素灰度值与对应的卷积核上的数值相乘,然后将所有相乘后的值相加作为卷积核...
  • 数字图像处理

    2016-10-27 11:03:00
    例如用包含字母a的图像与待处理图像进行傅里叶变换,然后利用快速卷积方法,提取卷积运算的峰值,即得到图像对字母a定位的结果。 缺点:傅里叶分析不能刻画时间域上信号的局部特性;对非平稳信号效果不好。 离散...
  • 3. 掌握邻域/中值平滑算法,理解模板卷积概念,理解邻域/中值平滑图像处理的效果及其对于椒盐噪声和高斯噪声不同的处理结果。 1、线性变换压缩图像,拉伸图像低灰度区,压缩图像高亮度区的代码。 线性变换主要使用f...
  • 数字图像处理中,图像平滑的主要目的是去除或衰减图像中噪声和假轮廓,处理方法中,主要包括空间域处理和频域处理两类,除此之外,还包括中值滤波,同态滤波等其他适用于不同情况的图像平滑法,在本文中,主要进行...
  • 很多东西都有很多别名,图像处理中尤其多。 推荐用名 别名 滤波器 算子、模板卷积核 几何变换 橡皮膜变换 数字图像基础 什么是数字图像? 既然有数字图像,那肯定有模拟图像。可以联想到数字信号与...
  • 6.5 空域滤波增强技术 空域滤波:是基于邻域处理的增强方法,...模板应用:是数字图像处理中常用的一种运算方式,图像的平滑、锐化、细化和边缘检测等运用到模版操作 模板处理的一般过程 将模版在原图像中依次移动,
  • 图像模板图像中逐像素移动,并对每个像素进行指定数量的计算的过程就是卷积过程。 包括图像的平滑和锐化。平滑用于去除噪声,锐化用于加强边缘。 在平滑处理中平滑的对象是噪声而不是边缘,在锐化处理中...
  • 数字图像处理中的Box Filter

    万次阅读 2009-07-29 01:55:00
    图像处理中常常会听到盒子滤波(Box Filter)这个概念。A boxfilter is also called a mean filter。也就是说,Box Filter对当前像素及其相邻的的像素点都一视同仁,统一进行平均处理,这样就可以滤去图像中的噪声。...
  • 图像处理算法就是利用数学原理与计算机程序对数字图像进行处理的基础。 局部处理的例子:对一幅图像采用3x3模板进行卷积运算,用3x3的模板在该图像上进行扫描式的平移,每一个像素的卷积计算值是由并仅由该像素...
  • 按数学方面来说,膨胀或者腐蚀操作就是将图像(或图像的一部分区域,我们称之为A)与核(我们称之为B)进行卷积。 核可以是任何的形状和大小,它拥有一个单独定义出来的参考点,我们称其为锚点(anchorpoint)。多数...
  • 数字图像处理》笔记 Ch2 空间滤波线性空间滤波非线性空间滤波Python实现 线性空间滤波 在空间中以m×nm\times nm×n大小的卷积核进行卷积或相关运算。卷积核大小尽量设置为奇数,方便进行运算。 ** 相关和卷积的...
  • 图像中的每个像素,首先利用卷积操作求值(这里卷积核是1,所以取得是平均值),然后把平均值和当前像素值比较,差值是否大于阈值,若大于,则以均值代替 超限邻域平均法 以某个灰度值T作为阈值,如果某个像素的**...
  • 1、相关:相关是滤波器模板已过图像并计算每个位置乘积之和的处理。 2、卷积卷积的机理类似,但滤波器首先要旋转180度。 平滑空间滤波器:用于模糊处理和降低噪声。 平滑线性滤波器是包含在滤波器模版邻域内的...
  • Canny算法步骤 Canny边缘检测的基本思想就是首先对图像选择一定的Gauss滤波器...使用一阶差分卷积模板图像进行卷积: 则可得到每个点的局部梯度: 和梯度方向 (3)对梯度幅值进行非极大值抑制得到细化的边缘。
  • matlab数字图像处理

    2018-10-25 22:25:37
    ** 空间卷积和空间相关的概念 **滤波器,滤波模板,核,掩模,窗口的概念 函数imfilter: g=imfilter(f,w,filtering_mode,boundary_options,size_options) 其中,w为滤波模板,filtering_mode对相...
  • Opencv2.4学习::图像卷积

    千次阅读 2018-09-15 17:59:46
    图像卷积 直观表示: ...amp;fps=1)  (原文中还有关于模糊、锐化、提取边缘的各种核的描述,通过卷积...数字图像处理卷积 数字图像是一个二维的离散信号,对数字图像做卷积操作其实就是利用卷积核(卷积模板...
  • 数字图像处理》——图像滤波

    千次阅读 2014-12-25 10:27:16
    首先,图像滤波主要涉及线性滤波和非线性滤波两大类。  线性滤波主要有:方框滤波器,均值滤波器,高斯滤波器(注意:滤波器的名字,通常是根据他们的核的... 图像滤波就是让一个图像和一个掩膜去做卷积运算,所

空空如也

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数字图像处理模板卷积