Fioman_GYM的博客

离散余弦逆变换(Inverse Discrete Cosine Transformation)是离散余弦变换的逆变换,使用下式定义.在这里,K是决定图像复原时分辨率高低的参数.K = T时,DCT的系数全部被保留,因此IDCT时分辨率最大.K=1或者K=2时,图像复原时的信息量(DCT系数)减少,分辨率降低.如果适当地设定K,可以减小文件大小.在这里我们先将图像分割成88的小块,在各个小块中使用离散余弦变换编码,使用离散余弦逆变换解码,这就是的编码过程.现在我们也同样地,把图像分割成88的小块,然后进行

Opencv 傅里叶变换的应用32. 傅里叶变换(Fourier Transform)二维离散傅里叶变换时傅里叶变换在图像处理上的应用方法.通常傅里叶变换用于分离模拟信号或者新品等连续一维信号的频率.但是,数字图像使用[0,255]范围内的离散值表示,并且图像使用H * W的二维矩阵表示,所以在这里使用二维离散傅里叶变换.二维离散傅里叶变换使用下式计算,其中表示输入图像:让图像灰度化以后,再进行离散二维傅里叶变换.频谱图为了能表示复数G,所以图上所画长度为G的绝对值....

分别求这个四个点与(x’/a,y’/a)的距离,根据距离设置权重: w = d / sum d根据下式求得放大后图像(x’,y’)处的像素值:27. 双三次插值 (Bicubic Interpolation)28. 仿射变换(Afine Transformations) - 平移移动然后写成矩阵的方式:原图记为(x,y),变换后的图像记为(x’,y’).图像放大缩小的矩阵为下式:另一方面,平行移动按照下面的式子去计算:上面的两个式子合成一个:但是在实际的操作的过程中,如

直方图会存在偏差.比如说,数据集中在0处(左侧)的图像会整体偏暗,数据集中在255处(右侧)的图像会偏亮.如果直方图有所偏向,那么其动态范围(dynamic range)就会较低.为什么使得人能够更好清除地看见图片,让直方图归一化,平坦化是十分必要的.这种归一化直方图的操作被称为灰度变换(Grayscale Transformation). 像素点取值范围从[c,d]转换到[a,b]的过程由下面的式子定义.22. 直方图操作(直方图平坦化)这里的直方图操作不是变更直方图的动态范围,而是让直方图变得更加

还有一点区别是Sobel算子是前面的像素值减去后面的,而Prewitt滤波器是后面的像素值减去前面的17. Laplacian 滤波器因此二次微分按照以下的式子进行计算:特此,Laplician表达式如下:把这个式子表示为卷积核是这样的:感觉拉普拉斯算子可以这么理解,使用它的四邻域的像素和中心点像素做差值,最后得到的结果就是拉普拉斯滤波得到的效果.不同于Sobel算子,他们是分纵向和横向的,拉普拉斯算子不分方向,直接得到结果.18. Emboss 滤波器这个滤波器如何去理解呢?其实就

就是使用滤波核网格内的像素的平均值作为最终的像素结果.12. Motion Filter(运动滤波)13. MAX-MIN滤波器14. 差分滤波器 (Differential Filter)15. Sobel滤波器Sobel滤波器可以提取特定方向(纵向或者横向)的边缘,滤波器按照下面的方式定义:...

可以得到一个公式就是7. 平均池化(Average Pool)8. 最大池化(Max Pooling)9. 高斯滤波(Gaussian Filter)高斯滤波(Gaussian Filter)是线性滤波中的一种.高斯滤波主要用来平滑(模糊)图像,高斯滤波也是一种低通滤波器.要理解高斯模糊,首先要明白一点,高斯公式是用来计算核权重的值的,并且这个中心点凸起的部分就是要计算的像素点.现在假定一组像素点,另sigma=1.5:将像素坐标带入到高斯公式中,得到占用的权重为:这里计算出来的

二. 灰度化三. 二值化(Thresholding)四. 大律法进行二值化(Otsu’ Method)① 大律法简介② 计算方法 // 落在N0的概率 ① // 落在N1的概率 ② ③ ④ ⑤ 平均灰度期望值 ⑥ 最大类间方差公式然后就是遍历T,取得使g最大的值,记录这时T就是最佳的阈值.结果: 色调. 采用角度表示,在模型中为棱锥的底面,因此范围就是0~360度,如图所示,不同的角度规定了不同的颜色.0度表示红色,每隔120度分别为绿色和蓝色,对应三基色R