LC900730的博客

所谓直方图就是对图像中的这些像素点的值进行统计，得到一个整体的灰度概念。好处是可以清晰了解图像的整体灰度分布。一般情况下直方图都是灰度图，x轴是0-255，y轴是每一个灰度级对应的像素点的个数。空间域滤波就是在用各种模板直接与图像进行卷积运算，实现图像的处理，这种方法直接对图像空间操作，操作简单，所以也是空间域滤波。频率域滤波最终也可能是实现和空间域滤波相同的功能，如图像轮廓提取，在空间域使用拉普拉

卡尔曼滤波卡尔曼滤波适用于估计一个动态系统的最优状态。即使是观测到的系统状态参数含有噪声，观测值不准确，卡尔曼滤波也能完成对真实值的最优估计。原理先验状态估计： 卡尔曼滤波器发生作用的前提是定义域内具有正态高斯分布。

所谓直方图就是对图像中的这些像素点的值进行统计，得到一个整体的灰度概念。好处是可以清晰了解图像的整体灰度分布。一般情况下直方图都是灰度图，x轴是0-255，y轴是每一个灰度级对应的像素点的个数。空间域滤波就是在用各种模板直接与图像进行卷积运算，实现图像的处理，这种方法直接对图像空间操作，操作简单，所以也是空间域滤波。频率域滤波最终也可能是实现和空间域滤波相同的功能，如图像轮廓提取，在空间域使用拉普拉

FFT傅里叶变换保留了正弦波成分的所有信息，但是频谱图保留了频率和振幅的分布。做傅里叶变换更多的是为了对频率进行过滤。对图像进行二维傅里叶变换得到频率图，就是图像梯度的分布图。傅里叶频谱图上我们看到明暗不一的亮点，实际上图像上某一点与邻域点差异的强弱，即梯度大小，也即该点频率大小。梯度简单来说就是求导，在图像上表现出来就是提取图像的边缘(不管是横向的还是纵向的，斜方向的)，所需要的无非就是一个核模板

在计算机识别中，常常需要从图像中寻找特定的图形， 需要将图像像素按照一定的算法映射到参数空间。Hough变换提供了一种将图像像素信息按坐标映射到参数空间的方法，通过它构建的参数空间可以容易地对特定形状进行判定。霍夫变换概述：特征提取该过程在一个参数空间中通过计算累计结果的局部最大值得到一个符合该特定形状的集合作为霍夫变换结果。霍夫变换运用两个坐标空间之间的变换将在一个空间中具有相同形状的曲线或直线映

图像细节进行增强；图像的边缘检测处理可以简单理解为提取图像中区域的轮廓。图像中区域的划分以像素灰度为依据，每个区域中的像素灰度大致相同，而区域之间的边界就称为边缘，寻找这些边缘就是图像检测的目的。简单来讲：Sobel边缘检测就是对原来图像进行描边操作。梯度法、Roberts梯度法、Sobel算法和Laplacian算法。1.边缘直观上，边缘是一组相连像素的集合，它们位于两个区域的之间。而从根本上讲，

机器视觉和如下3个领域密切相关： 1.图像处理：从已有图像产生一张新图像。(噪声抑制、去模糊、边缘增强，产生新图像)； 2.模式分类：一组用来表示物体属性的给定数据。识别一个物体，就是将其归为一类。 3.场景分析：将从图像中获取的简单描述转化成一个更加复杂的描述。相机中胶片的亮度就是辐照强度的函数(对图像亮度的测量还依赖传感器的光谱灵敏度。)图像中某一点的的辐射强度取决于：从该像点所对应的物体

离散余弦变换余弦变换是图像频域变换的一种，实际上是一种空间域的低通滤波器。将图像从色彩域转换到频率域的常用方法还有傅里叶变换和沃尔什变换等。余弦变换也可以看做是傅里叶变换的一种特殊情况。在傅里叶级数展开中，如果被展开的函数是实偶函数，那么其傅里叶级数中只包含余弦项，在将其离散化，由此可以导出余弦变换，或称为离散余弦变换。(DCT)。其与离散傅里叶变换某种程度上类似，但是它只使用实数部分。傅里叶计算的

傅里叶变换是一种变换而已，只是这种变换是从时间转换到频率的变换。连续傅里叶变换其实是傅里叶级数的推广，因为积分是一种极限形式的求和算子而已。任何周期函数都可以表示为不同频率的正弦和或余弦之和，每个正余弦乘以不同的系数。非周期函数(但是该曲线下的面积是有限的)也可以用正弦或余弦乘以加权函数的积分来表示，在这种情况下的公式就是傅里叶变换。用傅里叶级数或变换表示的函数特征完全可以通过傅里叶反变换来重建而不

图像反转s=T(r)； r和s分别表示变量，即g和f在任意点(x,y)处的灰度。r、s分别代表处理前后的像素值。 灰度等级在[0,L-1]： 反转公式为s=L-1-r。 这种类型处理适用于增强嵌入在一副图像的暗区域中的白色或灰色细节，特别是黑色面积占主导地位时。对数变换s=clog(1+r); 对数变换将输入中范围窄的低灰度值映射为输出中较宽范围的灰度值。幂律(伽马变换)

主要功能是使拥有不同灰度的点看起来更接近它的相邻点。事实上我们使用m*m中值滤波器来去除那些相对于其邻域像素更亮或更暗并且区域小于m2/2的孤立像素族。二维函数二阶微分的实现：这种方法基本上是由定义一个二阶微分的离散公式，然后构造一个基于该公式的滤波器模板组成的。 拉普拉斯图像算子任何周期函数都可以表示为不同频率的正弦余弦之和的形式，每个正弦、余弦项乘以不同的系数(现在称该和为傅里叶级数)。非周期