代码编织梦想

💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥

🏆博主优势:🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。

⛳️座右铭:行百里者,半于九十。

📋📋📋本文目录如下:🎁🎁🎁

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现

💥1 概述

在过去的几十年里,深度学习和计算机视觉在目标检测、目标跟踪、行人检测和自动驾驶汽车方面发挥了趋势引导作用。一些方法被提出来解决这些计算机视觉和基于深度学习的检测、跟踪技术、算法和数据源的问题。近年来,这一领域变得越来越重要,研究人员利用有关图像和视频的在线/离线数据,集中进行情绪建模和计算分析。比较了灰度和相位的两种不同的图像边缘提取方法及其提取结果。相位的边缘检测方法是以Hilbert变换为出发点建立的相位一致性模型,并且它有一种计算量比较小的近似算法——局部能量模型。最后通过logGabor函数构造的小波,对图像边缘进行提取并比较了结果,说明了相位边缘的通用性;通过对马赫带现象的检测,说明相位一致性模型更符合人类视觉系统的特性。图像锐化是图像增强的主要内容之一,在图像分析、图像理解以及医学图像等领域均有重要的应用。现有图像锐化方法对图像中的弱强度变化特征增强效果不明显,并且在边缘附近还会出现毛刺与噪声。为解决这些问题,提出一种基于相位拉伸变换结合相对总变分的图像锐化算法,本文章就用Matlab代码实现。

📚2 运行结果

 部分代码:

% test script to test PST function

clc  % clear screen
clear all  % clear all variables
close all   % close all figures

% import original image
Image_orig=imread('lena_gray_512.tif');

% if image is a color image, convert it to grayscale
try
    Image_orig=rgb2gray(Image_orig);
catch
end

%show the original image
subplot(1,2,1)
imshow(Image_orig)
title('Original Image')

% convert the grayscale image do a 2D double array
Image_orig=double(Image_orig);

% low-pass filtering (also called localization) parameter
handles.LPF=0.21; % Gaussian low-pass filter Full Width at Half Maximum (FWHM) (min:0 , max : 1)

% PST parameters
handles.Phase_strength=0.48;  % PST  kernel Phase Strength
handles.Warp_strength=12.14;  % PST Kernel Warp Strength

% Thresholding parameters (for post processing)
handles.Thresh_min=-1;      % minimum Threshold  (a number between 0 and -1)
handles.Thresh_max=0.0019;  % maximum Threshold  (a number between 0 and 1)

% choose to compute the analog or digital edge
Morph_flag = 1 ; %  Morph_flag=0 to compute analog edge and Morph_flag=1 to compute digital edge.

% Apply PST and find features (sharp transitions)
[Edge PST_Kernel]= PST(Image_orig,handles,Morph_flag);

if Morph_flag ==0
    % show the detected features    
    subplot(1,2,2)
    imshow(Edge/max(max(Edge))*3)
    title('Detected features using PST')
   
else
    subplot(1,2,2)
    imshow(Edge)
    title('Detected features using PST')
    
    % overlay original image with detected features
    overlay = double(imoverlay(Image_orig, Edge/1000000, [1 0 0]));
    figure
    imshow(overlay/max(max(max(overlay))));
    title('Detected features using PST overlaid with original image')
end

% show the PST phase kernel gradient
figure
[D_PST_Kernel_x D_PST_Kernel_y]=gradient(PST_Kernel);
mesh(sqrt(D_PST_Kernel_x.^2+D_PST_Kernel_y.^2))
title('PST Kernel phase Gradient')

🎉3 参考文献

部分理论来源于网络,如有侵权请联系删除。

[1]索子恒.图像特征检测与特征提取综述[J].产业创新研究,2022(04):33-35.

[2]吕尧新,刘志强,朱祥华. 基于相位一致性原理的图像特征检测技术[C]//中国通信学会.第九届全国青年通信学术会议论文集.电子工业出版社,2004:1115-1119.

[3]甘金来,刘钊.基于相位的图像特征检测算法[J].实验科学与技术,2006(02):16-19+61.

🌈4 Matlab代码实现

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_66436111/article/details/129835057

小波发展历史-爱代码爱编程

脊波(Ridgelet) 曲线波(Curvelet)  梳状波(Brushlet)  子束波(Beamlet)  楔形波(Wedgelet)  轮廓波(Contourlet)  条带波(Bandelet)  方向波(Directionlet)  剪切波(Shearlet)    Contourlets form a multir

数字图像处理概念小结-爱代码爱编程

1、图像数字化一般采用均匀采样和均匀量化方式。 均匀采样,即等间隔采样。当对采样点数目有所限制时,比如说N×N个采样点,此时可以根据图像的特性采用自适应采样方案,有可能获得更好的效果。 自适应采样方案的基本思想是:在图像

opencv 图像去噪学习总结_hu5201714的博客-爱代码爱编程

OpenCV图像处理篇之图像平滑 图像平滑算法 程序分析及结果 图像平滑算法 图像平滑与图像模糊是同一概念,主要用于图像的去噪。平滑要使用滤波器,为不改变图像的相位信息, 一般使用线性滤波器,其统一形式如下: 其中h称为滤波器的核函数,说白了就是权值。不同的核函数代表不同的滤波器,有不同的用途。 在图像处理中,常见的滤波器包括:

《数字图像处理》冈萨雷斯,Matlab函数汇总 .-爱代码爱编程

《数字图像处理》冈萨雷斯,Matlab函数汇总 . 图像显示 colorbar 显示彩条 getimage 由坐标轴得到图像数据 ice(DIPUM) 交互彩色编辑 image 创建和显示图像对象 imagesc 缩放数据并显示为图像 immovie 由多帧图像制作电影 imshow 显示图像 imview 在Image Viewer中显示图像 monta

图像处理(2-4章,图像获取、采样、量化、邻域、距离、点运算、代数运算、几何变换、镜像、傅里叶变换)-爱代码爱编程

图像处理二、三、四章 第二章图像处理基础2.2基础知识2.2.1图像的数字化及表达2.2.2图像的获取(扫描、采样、量化)2.2.3像素间的基本关系(邻域、连通性、距离)2.2.4图像的分类(位图,了解即可)第三章图像基本运算3.1图像基本运算的概述(了解即可)3.2点运算3.2.1线性点运算3.1.2.2分段线性点运算(重点)3.2.2非线性点运

信号处理基础——傅里叶变换与短时傅里叶变换-爱代码爱编程

目录 信号处理基础——傅里叶变换与短时傅里叶变换 1.FT与STFT概述 2.短时傅里叶变换(Short-time Fourier Transform,STFT) 3.spectrogram函数 4.注意事项 5.实例分析 6.Chirp信号及其生成 7.时频分析实战代码 信号处理基础——傅里叶变换与短时傅里叶变换 1.FT与STFT概

精通Matlab数字图像处理与识别 ; ; ; ; ; ;-爱代码爱编程

文章目录 1. 数字图像处理与识别1.1数字图像1.2 数字图像处理与识别1.3 数字图像处理的预备知识1.4 基本的图像操作2. MATLAB基础2.1 常用命令2.2 矩阵2.3 细胞数组和结构体2.4 Matlab图像类型2.5 图像操作3. 图像的点运算3.1 灰度直方图3.2 灰度的线性变换3.3 灰度的对数变换3.4 伽玛变换3.5 灰

MATLAB图像拼接算法及实现-爱代码爱编程

论文关键词:图像拼接 图像配准 图像融合 全景图   论文摘要:图像拼接(image mosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。 一般来

基于OTSU最大类间方差法的ROI分割、提取图像中的形状特征--面积、周长、离心率、zernike矩-爱代码爱编程

分享一下最近学习的图像分类方面知识,整体的思路如下(之前的汇报ppt里截的) 把这个过程拆分几个部分共同学习一下吧 1.Otsu法原理 最大类间方差法OTSU是一种自适应的全局阈值确定的方法,根据灰度阈值T将图像分成背景和目标两部分,像素点数占比为ω_0和ω_1,平均灰度值为μ_0和μ_1 由已知, 图像平均灰度 类间方差 代入式(2-1)、(2-

基于MATLAB的图像拼接技术-爱代码爱编程

第一章 绪论 1.1 图像拼接技术的研究背景及研究意义   图像拼接(image mosaic)是一个日益流行的研究领域,他已经成为照相绘图学、计算机视觉、图像处理和计算机图形学研究中的热点。图像拼接解决的问题一般式,通过对齐一系列空间重叠的图像,构成一个无缝的、高清晰的图像,它具有比单个图像更高的分辨率和更大的视野。   早期的图像拼接研究

合成孔径雷达成像算法与实现(信号处理基础知识点)-爱代码爱编程

最近由于学业上需要,重新学习了《合成孔径雷达成像算法与实现》一书,其中第二章是信号处理基础,在此记录下学习过程。 一、信号处理基本概念 1.卷积与相关 卷积:  相关:    卷积从几何解释:(1).生成h(u)的时间对称图像h(-u),其中u为虚时间。                              (2).将h(

傅里叶变换的相关实验——matlab实现_站稳扶好的博客-爱代码爱编程

傅里叶变换的相关实验——matlab实现 文章目录 傅里叶变换的相关实验——matlab实现一、实验目的二、实验原理三、实验准备四、实验内容1.图像傅里叶正反变换实验2. 傅里叶变换性质实验3. 图像的幅值谱和相位

baumer工业相机堡盟万兆网相机如何在sdk中使用colorprocessing颜色处理功能(c#)-爱代码爱编程

项目场景 Baumer工业相机堡盟相机是一种高性能、高质量的工业相机,可用于各种应用场景,如物体检测、计数和识别、运动分析和图像处理。   Baumer的万兆网相机拥有出色的图像处理性能,可以实时传输高分辨率图像。此外,该相机还具有快速数据传输、低功耗、易于集成以及高度可扩展性等特点。 Baumer工业相机的颜色处理功能可以在BGAPI SDK中通过

深度学习理论基础-爱代码爱编程

A Neural Network Playground Batch_size Batch_size即一次训练所选取的样本数量,来源于小批量梯度下降(Mini-batch gradient descent),梯度下降法是常用的参数更新方法,而小批量梯度下降是对于传统梯度下降法的优化。 合适的batch size范围主要和收敛速度、随机梯度噪音有关。BA

fpga数字信号、图像_基于xilinx fpga的数字图像采集与处理实践-爱代码爱编程

1、基于FPGA的数字图像处理原理及应用 (牟新刚)   本书首先介绍FPGA程序设计和图像与视频处理的关键基础理论,然后通过实例代码详细讲解了如何利用FPGA实现直方图操作中的直方图统计/均衡化/线性拉伸/规定化、线性滤

opencv 图像属性_opencv 属性-爱代码爱编程

1. 图像行列数,通道数(shape属性) 一个图像像素的行列数(高、宽)、通道数可以通过shape属性获取,需要注意的是numpy数组的shape属性下标0表示的图像的行数(rows,高),下标1表示的是列数(cols,