Dontla的博客

其中，u和v的取值范围均为。，像素点绝对值坐标为。

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PYTHON CV2 图片中鼠标点击获取像素点坐标

文章目录噪声的产生及分类图象降噪的方法简介编辑均值滤波器自适应维纳滤波器中值滤波器形态学噪声滤除器小波去噪噪声的产生及分类噪声是图像干扰的重要原因。一幅图像在实际应用中可能存在各种各样的噪声,这些噪声可能在传输中产生,也可能在量化等处理中产生。根据噪声和信号的关系可将其分为三种形式:(f(x,y)表示给定原始图像,g(x,y)表示图像信号,n(x,y)表示噪声。)加性噪声,此类噪声与输入图像信号无关,含噪图像可表示为f(x,y)=g(x,y)+n(x,y),信道噪声及光导摄像管的摄像机扫描图像时产生

内容太多了，只能挑着看，先看目录，再点进去看内容，觉得可以的就看文章目录第1章 绪论第2章 数字图像基础第3章 灰度变换与空间滤波第4章 频率域滤波第5章 图像复原与重建第6章 彩色图像处理第7章 小波和多分辨率处理第8章 图像压缩第9章 形态学图像处理第10章 图像分割第11章 表示和描述第12章 目标识别附录A 图像压缩编码表附录B 参考书目索引第1章 绪论第2章 数字图像基础第3章 灰度变换与空间滤波第4章 频率域滤波第5章 图像复原与重建第6章 彩色图像处理第7章 小波和多分辨率处理