第二章 数字成像原理_数字成像系统中,光源与目标之间的位置关系有哪几种,分别适用于什么场合-爱代码爱编程
2.1人眼视觉成像原理 人眼视觉与机器视觉： 2.1.1人眼视觉系统的简介 人类视觉系统： 人的眼睛有着接收及分析视觉影像的能力，从而组成视知觉，以辨认客观物象信息（如外貌）和所处的空间(如距离)，及该目标在外形和空间上的改变。 脑部将眼睛接收到的物象信息，分析出四类:有关物象的空间、色彩、形状及动态。 有了上述数据，人类可辨认外物和对外物作出
基于灰度共生矩阵进行木材纹理提取|matlab程序_matlab编程生成给定纹理图像的灰度共生矩阵,基于灰度共生矩阵计算得出纹理图像的-爱代码爱编程
不同物体的散射特性不同，因此不同的物体表现在图像上将会有不同的亮度和不同的纹理。当图像的局部有较小的方差时，则灰度值占有支配地位，当图像的局部有较大的方差时，则纹理占有支配地位。纹理是和局部灰度及其空间组织相联系的，纹理在识别感兴趣的目标和地区中有着非常重要的作用。 灰度共生矩阵表示了灰度的空间依赖性，它表示了在一种纹理模式下的像素灰度的空间关系。它的弱
图像增强学习笔记（二） | 图像平滑_采用邻域平均法对加入噪声后的图像进行平滑处理-爱代码爱编程
图像在生成和传输的过程中，往往会收到各种噪声的干扰和影响，而降低了图像质量，为后续图像处理和分析造成障碍。噪声反映在图像中，会使原本均匀和连续变换的灰度值突然变大或变小，形成一些虚假的边缘或轮廓。减弱，消除这类噪声而改善图像质量的方法称为图像平滑。图像平滑既可以在空间域进行，也可以在频率域进行。 目录 邻域均值法 中值滤波 多图像平均法
图像增强学习笔记（三） | 图像锐化_梯度增强处理图像-爱代码爱编程
目录 梯度锐化法 Roberts算子 Prewitt算子 Sobel算子 Laplacian增强算子 效果图 matlab代码 梯度锐化法 图像锐化最常用的是梯度法。对于图像f(x,y),在(x,y)处梯度定义为 梯度是一个向量，其大小和方向分别为 梯度变换方向是f(x,y)在该点灰度变换率最大的方向。 离散图像处理
数字图像处理基本灰度变换函数_转灰度图像函数-爱代码爱编程
文章目录 灰度变换：对数变换：幂律变换 灰度变换： 1.原理：灰度图的图像反转就是将 黑变白 亮变暗 原来255 的值就变为 0 2.opencv 实现： #include <open
图像增强学习笔记（一）| 灰度变换与直方图修正_直方图修正的优点-爱代码爱编程
图像增强的目的是改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，扩大图像中不同物体特征之间的差别，为图像的信息提取及图像分析奠定基础。 图像增强的方法是通过锐化、平滑、去噪，对比度拉伸等手段对图像附加一些信息或变换数据，使图像与视觉响应相匹配，以便突出图像的某些目标特征而抑制另一些特性，或简化数据提取。 目录 灰度变
基于fcm算法优化的图像分割研究（附源代码）-爱代码爱编程
摘要： 图像分割是指把图像分解成各具特性的区域并提取出有用目标的技术, 它是由图像处理到图像分析的一个关键步骤, 已在诸如计算机视觉、图像编码、模式识别和医学图像分析等很多领域有着实际的应用。根据图像自身存在许多不确定性和不精确性,近年来一些学者将模糊聚类应用于图像分割中, 效果要好于传统的图像分割方法。本文首先介绍了硬均值算法HCM和模糊均值FCM算法,
直方图均衡化_daviechars的博客-爱代码爱编程
算法简要介绍 直方图均衡化是数字图像处理的一个基本操作。其核心目标是把像素均匀地分布到[0,255]的区间上（别问为啥是0-255）。数学原理详见直方图均衡化的数学原理。 我们的做法就是先求出图像上像素分布的累积分布函数
黑电平校正-爱代码爱编程
物理器件不可能是理想的， 由于杂质、 受热等其他原因的影响， 即使没有光照射到pixel，象素单元也会产生电荷， 这些电荷产生了暗电流。 而且， 暗电流与光照产生的电荷很难进行区分。Black Level 是用来定义图像数据为 0 时对应的信号电平。由于暗电流的影响， 传感器出来的实际原始数据并不是我们需要的黑平衡（ 数据不为0） 。 所以，为减少暗电流对
matlab 维纳滤波器算法实现-爱代码爱编程
Function Code function aOut = WienerFilter(aIn,k,a,b,T) %这仅仅是一个维纳滤波器 %k(默认为0.001)--->加到Huv2所有项上的一个规定常数，根据情况选择大小 %a(默认为0.1)--->x方向最大移动量（运动模糊图片） %b(默认为0.1)--->y方向最大移动量（运动模
matlab 自动生成陷波滤波器算法实现-爱代码爱编程
自动扫描生成陷波滤波器 Function Code function [aOut1,aOut2,aOut3] = optimumNotchFilter(aIn,time,D0,a,b,m) %这仅仅是最佳陷波滤波器函数 %time(正整数，默认为1)--->生成陷波的对数，一对=两个 %D0（整数，默认11）--->陷波滤波器半径 %a（奇
matlab 实现同态滤波算法 并于直方均衡化相比较 看看谁的效果更好-爱代码爱编程
一、灰度图同态滤波与直方均衡化的比较 1、灰度图同态滤波 Figure [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-U2OVYl29-1641880930896)(E:\Homework\数字图像处理\课上\数字图像处理作业8\图片\2.png)] Code clear close all aIn = im
matlab 对三种高通滤波器（理想高通 巴特沃斯高通 高斯高通）及拉普拉斯增强算子 自写算法实现及比较 在时域中分析-爱代码爱编程
三种高通滤波器（理想高通 巴特沃斯高通 高斯高通）及拉普拉斯增强算子的时域图像 1、理想高通滤波器 图像 D0 = 30 D0= 80 代码 clear close all %输入半径参数 D0 = [30 80]; Di = 2; %图像预处理（归一化及填充） aIn = imread("Moon.jpg"); aDoubl
matlab实现fft（快速傅里叶变换），从一维dft开始实现直到实现fft 快速上手写出你的fft-爱代码爱编程
目录 一、基于DFT（自写）FFt（内置）myfft1（自写）比较补零和不补零的区别 二、二维傅里叶变换（快速算法及朴素算法）的实现及各种算法用时比较 三、逆傅里叶变换的算法及代码 正文 一、基于DFT（自写）FFt（内置）myfft1（自写）比较补零和不补零的区别 1、对50个数进行一维傅里叶变换（比较mydft1，myfft1，fft）
浅学一维傅里叶变换【下一章发布 ： 快速二维傅里叶变换FFT、快速二维傅里叶逆变换IFFT】-爱代码爱编程
程序代码如下： clear %对数列：1，2，4，4进行傅里叶变换 y1 = [1 2 4 4]; [fy1,sumY1] = Fourier2(y1); %对函数：y = sin（x）进行傅里叶变换 y2 = @(x) sin(x); [fy2,sumY2] = Fourier2(y2,1,0,10); %对数列：1，2，4，5，6，7，8，9进行傅里
数字图像处理——第十一章 表示和描述-爱代码爱编程
文章目录 引言11.1 表示11.1 边界追踪11.2 链码11.3 多边形近似11.4 聚合和分裂技术11.5 标记图11.1.6 边界线段11.2 边界描绘子11.2.1 基础描绘子11.2.2 形状数11.2.3 傅里叶描绘子11.2.4 统计距11.3 区域描绘子11.3.1 简单区域描绘子11.3.2 拓扑描述子11.3.3 纹理11.3
数字图像处理——第十章图像分割-爱代码爱编程
文章目录 引言10.1 基础知识10.2 点、线和边缘检测10.2.1 孤立点的检测10.2.2 线检测10.2.3 边缘模型10.2.4 基本边缘检测10.3 边缘连接和边界检测10.3.1 局部处理10.3.2 区域处理10.3.3 霍夫变换全局处理10.4 阈值处理10.5 基于区域的分割10.6 实验部分总结 引言 这一章，我们的重点
数字图像处理——第九章 形态学处理-爱代码爱编程
文章目录 引言9.1 一些基本的形态学集合9.2 腐蚀和膨胀9.3 开操作与闭操作9.4 击中与击不中9.5 形态学处理函数实验部分总结 引言 本章主要将数学形态学作为工具从图像中提取表达和描绘区域形状的有用图像分量，如边界、骨架和突壳等。我们对预处理或后处理的形态学技术也感兴趣，比如形态学过滤、细化和修剪等。 我们主要处理步骤如下：首先对图
数字图像处理——第八章 图像压缩-爱代码爱编程
文章目录 8.1 为何要压缩8.1.1 图像信息的度量8.1.2 编码冗余8.1.3 空间和时间（像素）冗余8.1.4 压缩评价方法8.2 基本的压缩方法8.2.1 霍夫曼编码8.2.2 行程编码8.2.3 JPEG编码8.3 数字图像水印8.4 总结 8.1 为何要压缩 图象和视频通常在计算机中表示后会占用非常大的空间，而出于节省硬盘空间的
数字图像处理——第七章小波和多分辨率处理-爱代码爱编程
文章目录 7.1 背景7.1.1 图像金字塔7.1.2 子带编码7.1.3 哈尔变换7.2 多分辨率展开7.3 小波展开7.4 小波包7.4 小波工具箱学习总结 7.1 背景 我们观察图像时，小的物体我们以较高的分辨率来观察，大的物体以较低的分辨率来观察，当图像中同时存在大和小的物体时，以不同的分辨率来观察将更具优势。 计算机处理的图像模型是