fengshengwei3的专栏

傅里叶变换在图像处理中有着广泛的应用，主要应用方向有：图像增强与去噪、边缘检测、特征提取、图像压缩等。其核心思想是使用傅里叶变换将图像由空间域转换至频率域，通过对频率域进行不同的运算操作，实现预期的图像处理效果。图像增强与图像去噪：若简单将图像的频率谱划分为高频分量和低频分量，则其中的高频分量代表了图像的突变部分（即边缘信息），低频分量代表了图像的平缓区域（即轮廓信息）。图像增强和去噪即是通过不同的传递函数H（u，v）对频率函数F（u，v）进行卷积运算，得到新的频率函数G（u，v）。新的频率函数中，我们

先来下个定义均值反映了图像的亮度，均值越大说明图像亮度越大，反之越小； 标准差反映了图像像素值与均值的离散程度，标准差越大说明图像的质量越好（说明图像边缘清晰） 变异系数可以消除图像中不同区域灰度变化范围不一致的影响（比如黑色区域和白色区域相间的图片），更能反映出离散程度，变异系数越大说明边界越清晰图像的均值和均值图像是不同的，图像均值是指整幅图的平均值，是一个具体的数值，均值图像是指对图像做均值滤波之后的图像同样，图像的标准差和标准差图像也是不同的，图像标准差是整幅图像的标准差，是一个具体的

目录1.先来谈谈笛卡尔坐标系和极坐标系的关系2.再深入理解一下3. 通过霍夫变换如何求直线的笛卡尔坐标系方程？1.先来谈谈笛卡尔坐标系和极坐标系的关系图中蓝色的线在笛卡尔坐标系下的坐标方程为 y = kx + b在极坐标系下的方程为首先解释下坐标的转换2.再深入理解一下知道了如何由笛卡尔坐标中的一条线对应了笛卡尔坐标系中的一对数据(ρ,θ) 或(r,θ)从上面可以看到，参数空间的每个点(ρ,θ)都对应了图像空间的一条直线，或者说图像空间的一个点在参数空间中就.

http://www.360doc.com/content/16/0303/01/31178974_538964763.shtml

1.为什么在做边缘、点等检测之前要先用低通滤波器进行平滑？因为边缘、点的检测操作都是导数运算，导数运算会放大噪声(因为噪声和信号的比例在高频部较大），为了消除噪声的影响，所以用低通滤波器进行平滑...

原文链接：https://www.cnblogs.com/sddai/p/10330756.html目录一、图像金字塔二、高斯金字塔三、拉普拉斯金字塔一句话总结：上采样： 图像放大（长宽放大2倍）【pyrUp】下采样：图像缩小（长宽缩小一半） 【pyrDown】高斯金字塔：下采样（先高斯平滑，然后去除偶数行和偶数列）拉普拉斯金字塔：本层图像减去先缩小（pyrDown）后再放大(pyrUp)的图像的一系列图像构成的,得到的其实是原始像素值减去估计值得到的差值一...

思路：模板匹配难点：如何找到OCR区域步骤：处理模板1.读入模板2.模板二值化3.找模板轮廓的，定位到模板中的每一个字符位置处理信用卡图片4.读入待处理图像5.灰度化6.形态学操作（顶帽）突出明亮区域7.Sobel操作8.用闭操作让临近字母都连起来9.二值化处理（用OSTU自动找阈值，适合双峰模式） cv2.threshold(image,0,255,cv2.THRESH_BINARY|cv2.THRESH_OTSU)10.再将空隙填充下（..

目录1.什么是图像的特征？2.什么是角点？3.角点有什么特性？4.特征点如何去描述？5.有哪些特征？本文通过问答的形式来对图像提取的大概内容做简单描述1.什么是图像的特征？先来说特征，比如描述一个人的特征的话，我们会把一些个体性非常强的特点描述出来，比如身高，体型等信息，而不是纯粹的男女来描述，因为用男女无法让我们有效的根据描述的特点来辨认出对应的人。所以，个性...

1.基于灰度值的配准原理：将模板图在待搜索图上逐个像素移动然后进行相似度测量，根据不同的相似度测量公式，得到如下不同的算法平均绝对差算法（MAD） ：求模板图与搜索子图的差的绝对值的平均值 绝对误差和算法（SAD）：求绝对误差的和（比上面少算一个平均） 误差平方和算法（SSD）：（求误差的平方和） 平均误差平方和算法（MSD）：（求误差的平方和的平均，比上面多算一个平均） 归一化...

目录一 色彩空间的粗略定义二 色彩空间的分类1.利用原色相混的比例表示的色彩空间2.利用不同的概念表示的色彩空间（1）.色相（2）饱和度（3）明度（4）亮度三 HSV和HSL色彩空间1.概述2.HSV 和HSL的区别（1）概念区别四 HSV HSL RGB的互相转换1.从RGB到HSL或HSV的转换2.从HSL到RGB的转换3.从HS...

目录一 阈值分割基础1.分割的依据2.阈值处理基础知识3 对噪声影响的说明4.对光照和反射影响的说明二 全局阈值处理1.自问自答2.基本全阈值分割举例3.Otsu最佳全阈值分割原理4.示例5.全局阈值处理的其他技巧三 基于区域的分割1.区域生长原理2.区域分裂与聚合原理四 分水岭分割算法1.如何构建水坝2.分水岭分割举例如下...

目录一 自问自答二 边缘连接-局部处理三边缘连接-全局处理1.自问自答2.Hough变换3.Hough算法过程4.举例按上一篇的介绍，我们已经可以将边缘找到了，边缘可能会被检测成不连续的几条分段，所以我们要对边缘进行连接。一 自问自答问：这么做的目的是什么？答：由于前述方法检测完之后得到的是可能是不连续的边界，这里的目的是将 不连续的边界连接成闭合的...

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目录一 检测原理1.概述2.一阶导数和二阶导数怎么算？3.检测原理举例二 检测孤立点三 检测线1.拉普拉斯算子2.检测不同方向的线一 检测原理1.概述概述：以灰度局部剧烈变化为基础，检测图像中的点、线边缘。方法：用一阶微分和二阶微分为工具来达到检测目的2.一阶导数和二阶导数怎么算？原理：可以用空间滤波器【模板可以根据需要设计】计算每个像素...

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目录一 理想高通滤波器定义二巴特沃斯高通滤波器[BLPF]定义三高斯高通滤波器[GLPF]四 振铃效应对比五 示例六 区别和联系一 理想高通滤波器定义​数字图像处理的配套视频教程：1.【冈萨雷斯-数字图像处理】开始安排续数字图像处理的教程_哔哩哔哩_bilibili2. 数字图像处理通俗教程-冈萨雷斯_哔哩哔哩_bilibili​

目录一 理想低通滤波器1.定义2.示例3.如何计算给定不同的半径值所过滤掉的功率大小？​数字图像处理的配套视频教程：1.【冈萨雷斯-数字图像处理】开始安排续数字图像处理的教程_哔哩哔哩_bilibili2. 数字图像处理通俗教程-冈萨雷斯_哔哩哔哩_bilibili​

目录一 原理二 关于原理的思考1.能想到的最简单的滤波器是什么？2.如何理解频率图像中的高频和低频分量3.滤波时如何选择高频通过还是低频通过？4.如何解决高通滤波器直流分量消除的情况？三 频率域滤波的计算步骤步骤1-2解释四 示例五 频率域滤波与空间域滤波的关系1.给出一个频率域的滤波器，如果得到其空间域的滤波器？2.到底用哪个？ 怎么用？3.举...

目录一傅里叶变换基础傅里叶变换的核心是什么？欧拉公式怎么理解？傅里叶变换的定义是什么？时域和频率域怎么理解？什么是频域图像？什么是相位谱？为什么傅里叶变换可以用于图像滤波？二 二维傅里叶变换频谱图示例旋转平移对频谱图的影响旋转平移对相角图的影响旋转平移对相角图的影响三 频率域滤波基础原理关于滤波函数H(u,v)的说明四 滤波原理的...

目录一 基本概念锐化空间滤波器都包括什么？锐化空间滤波器的作用是什么？（高通滤波）锐化原理是什么？一阶导数的性质是什么？二阶导数的性质是什么？二 Prewitt算子Prewitt算子的作用是什么？原理三 Sobel算子Sobel算子的作用是什么？Sobel算子和Prewitt算子的区别？四Lapas算子LapLas算子的作用是什么？...

目录一 基本概念二 空间域滤波的计算过程三 常见的灰度变换1.图像翻转2.对数变换3.Gamma变换4.直方图均衡化一 基本概念问：什么空间域？ 答：“空间域”指图像平面本身，即：图像中的每个像素单元问：为什么要用“空间域”这种难解的名字？答：“空间域”主要是为了区别于“变换域”，“变换域”是将图像转换到其他的 域（如频率域），在变换域做...

目录一 基本概念平滑空间滤波器都包括什么？平滑空间滤波器的作用是什么？（低通滤波）二 平滑线性滤波器三 中值滤波器什么是统计排序（非线性）滤波器（中值滤波器）？中值滤波器有哪些应用？为什么中值滤波器对椒盐噪声比较有效？四 空间域高斯滤波什么是空间域高斯滤波？高斯滤波核怎么算？高斯核标准差如何确定？五 示例代码一 基本概念平滑空间滤波器都包...

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数组图像处理系列教程本系列教程主要介绍数字图像处理技术，与之相关的有 【AI】【机器视觉】 ，【计算机视觉】，那么它们之间的关系如何呢？目录课程介绍1 关系图2 区别与联系3 课程内容4 课程特点1 关系图2 区别与联系总结：无论是机器视觉也好，计算机视觉也罢，处理的核心都是图像，数字图像处理技术是以图像为基础，对图像做各...