数字图像处理 图解图像增强任务

已于 2022-05-25 09:17:47 修改
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分类专栏： 深度学习从入门到精通 数字图像处理从入门到精通 文章标签： 计算机视觉 边缘增强 锐化 直方图均衡 图像增强
于 2022-05-24 16:42:41 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bashendixie5/article/details/124948636
本文深入探讨了图像增强的任务，包括降噪、边界增强和对比度提升等。介绍了点操作如负像、幂律变换和直方图均衡，特别强调了直方图均衡在降低峰值和增强对比度的作用。此外，文章详细讲解了空间滤波器，如Box Filter和边缘增强技术，并提到了高斯噪声的影响。最后，文章讨论了频域图像增强，阐述了傅里叶变换对和频域过滤的应用。

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一、图像增强任务

        降噪

        边界增强

        对比度增强

          去模糊

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常见图像处理的任务
慕云
12-11 1853
常见图像处理的任务 1、分类 给定一张图片，我们用计算机模型预测图片中有什么对象。 这是图像处理中最基础，也是最核心的知识。 2、分类与定位 不仅要知道图像中是什么，还要在对象的附近画出一个框，确定该对象所处的位置。 3、语义分割 区分到图中每一个像素点，而不仅仅是矩形框框住。 4、目标检测 目标检测简单地说就是回答图片里面有什么？分别在哪里？（用框框起来） 5、实例分割 实例分割是目标检测和语义分割的结合。相对目标检测的边界框，实例分割可以精确到物体的边缘。相对语义分割，实例分割需要标注出同一物体的不同个
数字图像处理 图解图像恢复任务
学以致用 知行合一
05-30 713
与图像增强相比，在图像恢复中，退化是建模的。 这能够（很大程度上）消除退化的影响。 观察到的图像通常可以建模为：其中积分是卷积，是成像系统的点扩散函数，是加性噪声。 在这种情况下，图像恢复的目的是从观察到的退化图像中估计原始图像。 模型退化为具有线性、移位不变量、滤波器的卷积。
数字图像处理-图像增强
ooo222555的博客
04-13 837
目的：学习图像增强技术的原理和编程实现。 要求：能够编程实现空间域图像增强和频率域图像增强。 直方图匹配（直方图规定化）方法，编写程序把一幅彩色图像（待处理图像）的直方图匹配为另一幅彩色图像（标准图像）的直方图，并显示匹配结果。两幅彩色图像可自行选择。以下是彩色图像直方图匹配的示例，最左边的是待处理图像，中间的是标准图像，右边的是匹配结果图像。 1) 算法或流程图 读取待处理的图像，并把其分为三个通道。 读取标准的图像，也将其分为三个通道。 对于标准图像的三个通道分别进行求直方图操作..
什么是数字图像处理
qq_43280408的博客
05-05 4300
数字图像处理是借用数字计算机处理数字图像。数字图像的定义：一幅图像可以由一个二维函数 f(x，y)来表示，其中x，y表示图像在平面的坐标，增幅f表示灰度或者强度。当f、x、y为有限离散数值时，我们成该图像为数字图像。 数字图像处理中三类典型的计算处理：低级、中级和高级。 低级为一些初级操作，例如降噪、对比度增强、图像尖锐化等。低级的特征是输入和输出皆为图像特征。 中级设计一些任务，例如图像分割，减少图像的特征属性，以便于计算机可以更好的识...
图像处理理论和应用---图像处理基本任务
weixin_46414576的博客
04-28 522
Week2：[任务二] 第一节 Transforms图像增强(一)
qq_42261092的博客
08-12 165
【目录】 数据增强 Transforms——裁剪 Transforms——翻转和旋转 1、数据增强 2、Transforms——裁剪 transforms.CenterCrop transforms.RandomCrop transforms.RandomResizedCrop scale随机裁减面积比例，默认取值范围为（0.08，1）比如说，0.6代表原始图像面积的百分之六十进行裁剪。将scale设置为(0.5，0.5)是裁剪一半的面积然后进行..
冈萨雷斯数字图像处理：Matlab版图解学习指南
根据提供的文件信息，可以总结出以下关于数字图像处理的知识点，重点突出冈萨雷斯所著《数字图像处理MATLAB版》中所包含的图像材料及其应用。 冈萨雷斯所著的《数字图像处理》是一本在图像处理领域具有广泛影响力的...
图解数字图像处理编程基础教程
- 医疗成像：数字图像处理技术在医疗领域的应用包括X光图像增强、MRI图像分析、细胞组织检测等。 - 卫星图像分析：用于气象预报、土地使用、森林火灾监测等多种场景。 - 数码摄影：包括图像滤镜、自动曝光调整、...
数字图像处理第七章
kuailemixian的博客
11-28 956
利用MATLAB对图像进行图像分割处理，使用 Otsu's 方法的最佳全局阈值处理，使用图像平滑改进全局阈值处理，使用边缘改进全局阈值处理，基于局部统计的可变阈值处 使用距离变换的分水岭分割，使用梯度的分水岭分割，控制标记符的分水岭分割
图像处理三大任务
qq_38821876的博客
04-11 3608
图像处理三大任务 人工智能大概分为两个方向:CV(图像处理)和NLP(自然语言处理) 图像处理cv方向在图像处理中可分为三大任务,即图像分类,目标检测和图像分割 图像分类 把多种图像分类识别出来 最优的代表网络:resnet网络和VGG系列网络 例如把猫狗进行二分类 目标检测 把目标图像用回归框框出进行类别识别,对目标检测的网络可以分为两大派:一次检测和两次检测 两次检测的最优的代表网络是fa...
图像处理和图像分析有哪些常见的任务和技术？
m0_74693860的博客
06-28 2431
图像处理是指对图像进行各种操作和转换，改变图像的特征或提取图像的有用信息。图像处理的目标是通过处理和增强图像，改善图像的质量、增强图像的可视化效果或准备图像以进行后续的分析和应用。图像分析是指对图像进行各种分析和推断，从图像中提取出有意义的信息，如目标检测、目标识别、图像分割、特征提取等。图像分析的目标是理解图像的内容和语义，实现对图像的高级理解和解释。二、图像处理任务和技术图像增强图像增强是改善图像质量和可视化效果的一类任务。常见的图像增强技术包括灰度变换、直方图均衡化、滤波和去噪等。
数字图像处理——第一章 绪论
Jmuyjl
04-09 2575
第1章 绪论写在前面1.1 图像、像素及数字图像处理1.2 数字图像处理基本步骤1.3 图像处理的目的、任务与特点1.3.1 图像处理的目的1.3.2 图像处理的任务1.3.3 数字图像处理的特点1.4 数字图像处理的应用 写在前面 最近开始计算机视觉的基础课程学习，从最先的数字图像处理开始，再到后面的Python 计算机视觉、机器学习等课程。写在博客记录下整个学习过程，也方便后续自己学习。这些课程都是自己边学边实践的记录笔记，如有不足之处，还请大家批评指正。 1.1 图像、像素及数字图像处理 数字图像：是
深度学习与图像增强：提高图像质量与应用效果
AI天才研究院
12-27 1687
1.背景介绍 图像增强技术是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其主要目标是通过对输入图像进行处理，提高图像质量，提高计算机视觉系统的识别和检测性能。图像增强技术可以应用于各种计算机视觉任务，如图像识别、图像分类、目标检测、语义分割等。随着深度学习技术的发展，深度学习在图像增强领域也取得了显著的成果。本文将介绍深度学习与图像增强的相关概念、算法原理、具体操作步骤和代码实例，以及未来发展趋势与挑战。...
用c语言实现图像的直方图均衡化_图像增强（二）
weixin_39761822的博客
11-23 1143
图像增强的是让图像的特征更加明显的显示是来，在实际应用当中，我们可以通过光照的调节让图像特征更加明显。因为在实际应用中需要考虑效率问题，毕竟图像处理的时间太长的话，不适合于实时应用。但是，有时候确实无法利用打光的方式来实现，因此，还是需要利用图像增强的技术来凸显图像特征。最简单的图像增强方法是上次所讲的线性拉伸方法。但是这种方法的适应性不是很好，这是可以采用非线性拉伸，比如对数拉伸，指数拉伸，幂变...
图像融合-下游任务（目标检测、实例分割、深度估计、局部区域细节放大）
陈嘿萌的博客
05-11 1387
采用目标检测、实例分割和深度估计的下游任务来验证图像融合结果质量。
【计算机视觉】上游任务和下游任务的理解
wzk4869的博客
03-07 4627
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什么是人工智能领域的“下游任务”
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记录个人日常所学所思
08-04 741
这些大型预训练模型通常是在大量无标注或弱标注的数据上通过自监督学习（self-supervised learning）的方式预先训练得到的，目的是捕获语言或数据中的通用表示（representations）。此外，预训练模型还允许研究人员和开发者利用有限的标注数据来训练模型，降低了对大规模标注数据的依赖。这些任务通常需要利用预训练模型学到的通用表示，通过微调（fine-tuning）或特征提取（feature extraction）的方式，来适应特定的应用场景。
基于深度学习的图像增强综述
idol24的博客
08-19 2585
作者丨木瓜子@知乎编辑丨极市平台来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/82352961这篇博客主要介绍之前看过的一些图像增强的论文，针对普通的图像，比如手机拍摄...
计算机视觉的上游任务和下游任务
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04-22 2万+
这几天看CV论文和视频，经常被提及什么上游任务下游任务，搜了一些资料总结出来。 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 计算机视觉四大任务： 分类（解决"what"）、定位（解决"where"）、检测（解决"what"和"where"）、分割（实例分割和语
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