计算机视觉---3.1---纹理与滤波器

最新推荐文章于 2025-06-06 16:19:47 发布
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分类专栏： 计算机视觉--David
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纹理是图像重要性质，也是人们对图像内容理解的有效辅助内容。通过纹理，人类视觉可以恢复物体形状：如在二维纸面上画三维图。或者把纹理作为识别物体的特征：斑马。

拉普拉斯金字塔

拉普拉斯金字塔是一种都特定方向纹理有特定响应的尺度空间图形，其生成方式和高斯金字塔类似

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【计算机视觉】 滤波器
ZhangPY的专栏
03-16 688
【计算机视觉】 滤波器 卷积，信号系统中的连续与离散卷积，还有图像处理中的卷积核，卷积神经网络等概念。对于图像处理中来讲，卷积就是卷积核来对图像进行空域滤波。有以下主要内容： 输出图像的每一个像素都是卷积核扫描过输入图像得到的加权平均； 权重保持一致； 窗口在像素正中。 详细内容：https://pengyizhang.github.io/2020/03/16/filters/ ...
计算机视觉目标检测算法对比：R-CNN、YOLO与SSD全面解析
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04-21 11万+
计算机视觉目标检测算法对比：R-CNN、YOLO与SSD全面解析，人工智能、AI、计算机视觉领域中，目标检测是一项至关重要的任务，其旨在识别图像或视频中感兴趣的目标物体，并确定它们的位置。从安防监控中的人员检测，到自动驾驶中的行人、车辆识别，目标检测技术都有着广泛的应用。在众多目标检测算法中，R-CNN、YOLO 和 SSD 具有代表性，它们各自有着独特的设计理念和技术路线，在不同场景下展现出不同的性能表现。本文将深入剖析这三种算法，通过原理阐述、性能对比以及代码示例，帮助读者全面理解它们的特点与差异。
计算机视觉之纹理
m0_37937932的博客
01-09 2456
1.局部纹理表示（基于像素点的纹理表示） 局部纹理表示可以拿来做什么呢？ 图像分割 如何得到局部纹理表示？ 找到纹理基元，纹理基元通常是由子元素构成的（点和条形），可以使用不同方向、尺度、相位的滤波寻找子元素，再通过找到的子元素的近邻来描述图像中的每个点。 算法： 1.选定n个关于子元素的滤波器（不同尺度、方向） 2.对图像的每个像素点计算不同滤波器的响应 3.对滤波响应采用半波归一化，计算max...
计算机视觉常用滤波,【计算机视觉】 滤波器
weixin_42397335的博客
07-29 899
【计算机视觉】 滤波器标签(空格分隔)： 【图像处理】 【Matlab开发】说明：本系列是整理计算机视觉(英语)的笔记所成，不对之处还望指出。##Early vision： Just one image###linear filters卷积，信号系统中的连续与离散卷积，还有图像处理中的卷积核，卷积神经网络等概念。对于图像处理中来讲，卷积就是卷积核来对图像进行空域滤波。有以下主要内容：输出图像的每一...
计算机视觉入门-纹理表示、平均表示法、Mean Shift、图像分割
MMMMMMNONG的博客
09-13 1399
内容涉及：纹理表示、平均表示法、分割、Mean Shift、图像分割、最小分割（Minimum Cut）、归一化分割（Normalized Cut）
2、深入探索SCAMP-5d视觉系统与像素处理器阵列的前沿技术
最新发布
mac99的博客
06-06 130
本文深入探讨了SCAMP-5d视觉系统与像素处理器阵列（PPA）的硬件架构、工作原理及其在图像处理、神经网络和机器人领域的应用。作为新兴的传感器内视觉计算设备，SCAMP PPA通过消除模数转换和数据传输瓶颈，实现了高速、低功耗和高数据安全性的并行计算。文章详细介绍了其在图像增强、轮廓提取、目标跟踪、视觉里程计、神经网络推理等方面的应用案例，并总结了其技术优势与未来发展方向。
人工智能-图像处理-基于偏微分方程图像处理的显-隐差分数值方法.pdf
07-03
- **基于变分偏微分方程的方法**：这类方法自20世纪90年代以来发展迅速，具有较强的自适应性和各向异性，能够更好地保留边缘和纹理等细节。 ##### 2.2 方法优势 基于变分偏微分方程的图像处理方法具有以下优势： - ...
python计算机视觉--局部图像描述子：Harris角点检测算法、SIFT(尺度不变特征变换)
RuijieRen的博客
03-30 7330
前言 本次实验通过参考教材《Python计算机视觉编程》和网上大量资料学习局部图像描述子，Harris角点检测器，SIFT特征，匹配地理标记图像相关内容。 一、Harris角点检测算法 1.1 角点是什么 角点具有的特征： <1>轮廓之间的交点； <2>局部窗口沿任意方向移动，均产生明显变化的点； <3>图像局部曲率突变的点； <4>对于同一场景，即使视角发生变化，通常具备稳定性质的特征； <5>该点附近区域的像素点无论在....
【计算机视觉】LBP纹理特征
Jason Ding的专栏
11-05 4166
LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen,和 D. Harwood 在1994年提出，用于纹理特征提取。而且，提取的特征是图像的局部的纹理特征。 从纹理分析的角度来看，图像上某个像素点的纹理特征，大多数情况下是指这个点和周围像素点的关系，即这个点和它的邻域内点的关系。从哪个角度对这种关系提取特征，就形成了不同种类的特征。有了特征，就能根据纹理进行分类
Gabor滤波器纹理特征提取
07-10
Gabor滤波器纹理特征提取 opencv2以上版本 C++
计算机视觉 多种滤波器 matlab代码
02-18
包括了计算机视觉中的直接逆滤波、维纳滤波、Lucy-Richardson滤波、最小二乘滤波、盲去卷积滤波。
计算机视觉中的纹理分析技术
AI天才研究院
03-27 993
"计算机视觉中的纹理分析技术" 作者：禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 计算机视觉是人工智能领域中一个重要分支,它致力于让计算机能够像人类一样感知和理解视觉信息。在计算机视觉中,纹理分析是一个非常重要的技术,它能够帮助计算机识别和分析图像或视频中的纹理特征
计算机视觉——滤波
CodeTutor
04-05 964
各向同性滤波器是旋转不变的，即将原图像旋转之后再进行滤波的结果与先进行滤波再旋转的结果是一样的。
计算机视觉基础 图像滤波器
weixin_42888638的博客
12-06 5071
文章目录1.图像噪声定义产生常见的噪声高斯噪声椒盐噪声其他噪声常用噪声2.图像滤波定义目的要求常见的滤波均值滤波中值滤波最大最小值滤波3.图像增强定义分类点处理线性变换分段线性变换对数变换幂律变换/伽马变换邻域处理总结 1.图像噪声 定义 图像噪声是图像在获取或是传输过程中受到随机信号干扰，妨碍人们对图像理解及分析处理的信号。 产生 图像噪声的产生来自图像获取中的环境条件和传感元器件自身的质量，图像在传输过程中产生图像噪声的主要因素是所用的传输信道受到了噪声的污染。 常见的噪声 高斯噪声 定义 高斯噪声(G
计算机视觉基础知识（三）---图像滤波器
newsymme的博客
01-15 1692
最常用 最常见。
计算机视觉（四）：空间域滤波器
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10-04 6140
一、平滑空间滤波器1. 平滑线性滤波器（均值滤波器）2. 统计排序（平滑非线性）滤波器二、锐化空间滤波器1. 基础2. 拉普拉斯（Laplacian）算子3. 罗伯特交叉梯度（Roberts）算子4. Sobel算子三、彩色图像的平滑和锐化1. 彩色图像平滑2. 彩色图像锐化四、代码实现（Python+OpenCV)1. 去除盐粒噪声（图像产生随机白色像素点）2. 去除胡椒噪声（图像产生随机黑色...
计算机视觉基础 2. 滤波器
wang6562009的专栏
08-28 1339
模糊滤波器是低通滤波器。它们从图像中去除高空间频率内容，只留下低频空间分量。结果是图像失去了细节，看起来很模糊。图像模糊在计算机图形学和计算机视觉中有许多应用。它可用于降低噪声（如图17.1所示），揭示不同尺度下的图像结构，或用于对图像进行上采样和下采样。Blur是通过计算输入像素值的小邻域上的局部平均值来实现的。这可以通过卷积来实现。然而，有非线性方法可以去除图像细节，如各向异性扩散[385]和双边滤波[376]。当我们想在去除噪声的同时保留一些图像细节（如轮廓）时，这些非线性模糊技术非常有用。
图像特征Vol.1：计算机视觉特征度量|第一弹：【纹理区域特征】
Yaoyao2024的博客
10-27 2968
🍊什么是计算机视觉特征？简单来说就是图像特征，对于我们来说，看到一张图片，能很自然的说出和描述图像中的一些特征，但是同样的图片，丢给计算机，只是一个二维矩阵，计算机需要从这个图像中提取计算得到一些数值表示，来描述这个图像所具有的特征：颜色、形状、纹理等。🍊什么是计算机视觉特征度量？（如颜色直方图、梯度直方图、形状描述符），（如图像检索、目标跟踪、人脸识别、物体识别等）的。根据，可以将特征度量分为这三类：🍊特征度量的方法。
Harris角点检测深度解析：响应函数与参数影响
文章还探讨了3.1节不同场景下R值的讨论，这意味着在实际应用中，可能会遇到各种复杂的图像环境，如光照变化、纹理复杂度等，这些因素会影响角点响应函数的结果。同时，3.2节着重分析了参数k对角点检测的影响，k通常...
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