图像的基本运算f

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#图像处理 #matlab #图片

1.图像的几种插值

常见插值方法:临近插值，双线性插值，三次样条插值

2.傅里叶变换的应用

傅里叶变换将图片的信号由空域转换到频域

主要应用:

（1）快速卷积

（2）图像特征定位

3.Hough变换的基本原理

x-y坐标系下y=kx+b直线上的点，映射到k-b坐标系上的直线，且x-y坐标系上同一条直线上的点所映射的直线交于同一点。
一般先边缘检测，再将边缘上的点进行Hough变换。
最原始的Hough变换用来检测直线，后来发展到检测椭圆、圆等。

（数字图像处理MATLAB+Python）第三章图像基本运算-第二节：图像代数运算
快乐江湖的博客
04-02 3687
加法运算：指将两幅同大小的图像进行像素级别的加法操作，得到一幅新的图像。设两幅图像对应的像素值分别为f1xyf_{1}(x,y)f1​xy和f2xyf_{2}(x,y)f2​xy，则它们的加法运算可表示为gxyf1xyf2xygxyf1​xyf2​xy进行图像加法运算时，处理和值的方式主要有以下几种截断处理。
数字图像处理--实现2 数字图像的基本运算
zhanghanhhh的博客
05-03 1337
1.利用matlab进行处理图像； 2.掌握常用的数字图像基本运算方法 3.掌握常用的点运算，直方图运算和代数运算
图像基本运算
Rabbitbubu的博客
01-09 5870
图像基本运算   图像处理是建立在各种算法基础上的处理方法，图像基本运算主要包括点运算、代数运算（加、减、乘、除）、逻辑运算（与、或、非）和几何运算（平移、镜像、旋转、缩放）。这些基本运算都具有十分重要的意义，如：改变输入图像的灰度级、降低图像的噪声、进行各种各样的几何变换。 （1）点运算（Point Operation）   点运算是对图像的每个像素点的灰度值按一定的映射关
图像的基本运算——scale， rotation， translation
weixin_30824599的博客
04-23 852
图像是视觉信息的直接反应，图像呈现出各种各样的特效都是通过图像的基本运算来完成的。图像最基本的运算有三种，分别是scale，rotation 和translation，叫做尺度，旋转和平移。很多图像的特效都可以用这三种基本运算来实现。可以对像素值或者像素的坐标做这些运算来达到特定的效果。 像素有两个属性，一个是像素的值，一个是像素的坐标。像素的值记录了像素的强度信...
图像的基本运算
Jane_yuhui的专栏
03-02 4594
基础知识的总结
图像的基本运算及应用研究
01-11
（1）实现图像的各种基本运算，包括点运算、代数运算、逻辑运算等。点运算包括线性点运算：Negative、Thresholding、Global linear transformation、Piecewise linear transformation、Bit Plane Slicing和非线性点运算：Logarithmic Transformations、Power Law Transformations、Gamma Correction等。 代数运算:图像的加、减、乘、除运算 逻辑运算：图像的与、或、非运算 （2）实现点运算、代数运算、逻辑运算的典型应用，例如分段线性点运算的灰度增强、傅里叶频谱的对数变换、加法运算去除“叠加性”随机噪音、差影法的应用、用乘法运算提取局部图像、用逻辑运算提取子图像等. （3）分析两个像素点之间的关系是何连通，计算两个像素点之间的距离，包括欧式距离、D4、D8、Dm四种距离。
图像处理-----基本运算
qq_49838656的博客
08-02 1033
数字图像处理（基本运算） 一、点运算 1、线性点运算 中国大学MOOK PPT链接（点运算） 黑的更黑，白的更白，但是全黑全白处有过度，是渐变的，但是范围很小，所以处理出来的图片更加舒适。 2、非线性点运算 ...
实验项目03 图像基本运算.docx
05-13
在实验过程中，理解这些基本运算的原理是至关重要的。例如，线性点运算背后的数学原理，如何通过矩阵运算实现图像缩放和旋转，以及不同插值算法对图像质量的影响。此外，还需要掌握编程实现这些操作的方法，可能涉及...
数字图像处理 实验一 图像的基本运算
weixin_39569242的博客
04-10 1万+
实验一 图像的基本运算一、实验目的（1）掌握点运算和代数运算的算法实现和概念（2）掌握和几何运算的算法实现和概念（2）掌握灰度变换和几何变换的基本方法（3）理解图像灰度直方图的概念二、实验内容（1）任意选择几幅图像，查看其直方图，说明直方图和图像的对应关系。（2）任意选择几幅图像，对其进行灰度线性变换，结合以下情况分析输入图像和输出图像两者有何变化。Ø  当斜率a>1时；Ø  当斜率 a&l...
【计算机视觉】数字图像处理基础：以像素为单位的图像基本运算（点运算、代数运算、逻辑运算、几何运算、插值）
Yaoyao2024的博客
06-08 5661
在上篇文章中，我们对什么是数字图像、以及数字图像的组成（离散的像素点）进行了讲解🔗。我们知道，数字图像其实就是像素点组成的二维矩阵。本节我们要讲的就是基于这个二维矩阵进行一些数学上的基本运算（本质就是就是矩阵的计算——线性代数），对图像进行处理，这些基本运算也是数字图像处理的基础和基本算法，本节我们将介绍这些基本算法。分别有以下几类Tips: 我们在进行下面的基本运算时，都是将像素值进行归一化到[0, 1]的取值范围的，方便变换和计算。在对应变换的时候也需要注意这点，避免产生误解。
图的基本运算
05-27
好资源#include #include #include using namespace std; //表结点 typedef struct ArcNode{ int adjvex;//该弧所指向的顶点的位置 ArcNode *nextarc;//指向下一条弧的指针 }ArcNode; //头结点 typedef struct VNode{ string data;//顶点信息 ArcNode* firstarc;//第一个表结点的地址，指向第一条依附该顶点的弧的指针 }VNode, AdjList[10]; typedef struct{ AdjList vertices; int vexnum, arcnum;//图的顶点数和弧数 }ALGraph; int LocateVex(ALGraph G, string u)//返回顶点u在图中的位置 { for(int i=0; i<G.vexnum; i++) if(G.vertices[i].data==u) return i; return -1; } void CreateUDG(ALGraph &G)//构造无向图 { string v1, v2; int i, j, k; cout<>G.vexnum>>G.arcnum; cout<<"请输入顶点："; for(i=0; i>G.vertices[i].data; G.vertices[i].firstarc=NULL; } cout<<"请输入边："; cout<<endl; for(k=0; k>v1>>v2; i=LocateVex(G, v1); j=LocateVex(G, v2); //插入v1的邻接表,为了提高效率，总在表头插入结点。 ArcNode *arc=new ArcNode; arc->adjvex=j; arc->nextarc=G.vertices[i].firstarc; G.vertices[i].firstarc=arc; //插入v2的邻接表,为了提高效率，总在表头插入结点。 arc=new ArcNode; arc->adjvex=i; arc->nextarc=G.vertices[j].firstarc; G.vertices[j].firstarc=arc; } } void Print(ALGraph G)//打印邻接表 { cout<<"打印邻接表如下："; cout<<endl; for(int i=0; i<G.vexnum; i++)//遍历每个顶点的邻接表 { cout<<G.vertices[i].data; ArcNode *p=G.vertices[i].firstarc; while(p) { cout<"<adjvex].data; p=p->nextarc; } cout<adjvex; else return -1; } int NextAdjVex(ALGraph G, int v, int w)//返回顶点v的相对于w的下一个邻接点序号 { ArcNode* p=G.vertices[v].firstarc; while(p) { if(p->adjvex==w) break; p=p->nextarc; } if(p->adjvex!=w || !p->nextarc)//如果没找到w或者w是最后一个邻接点 return -1; return p->nextarc->adjvex; } bool visited[10]; void DFS(ALGraph G, int v) { visited[v]=true; cout<<G.vertices[v].data<=0; w=NextAdjVex(G, v, w) ) if(!visited[w]) DFS(G, w); } void DFSTraverse(ALGraph G)//深搜 { for(int i=0; i<G.vexnum; i++) visited[i]=false; for(i=0; i<G.vexnum; i++) if(!visited[i]) DFS(G, i); } void BFSTraverse(ALGraph G)//广搜 { queue q; for(int i=0; i<G.vexnum; i++) visited[i]=false; for(i=0; i<G.vexnum; i++) { if(!visited[i]) { q.push(i); visited[i]=true; while(!q.empty()) { int v=q.front(); q.pop(); cout<<G.vertices[v].data<=0; w=NextAdjVex(G, v, w)) { if (!visited[w]) { q.push(w); visited[w]=true; } } } } } } void main() { ALGraph G; CreateUDG(G); Print(G); cout<<"深搜："; DFSTraverse(G); cout<<endl; cout<<"广搜："; BFSTraverse(G); cout<<endl; }
Matlab图像处理的基本运算
05-09
有关于 Matlab 图像处理 的基本运算
数据结构_图的基本运算代码
11-29
#include"MGraph.h" #define INFTY 1000 template<class T> struct ENode { ENode() {nextArc=NULL;} ENode(int vertex,T weight,ENode *next) { adjVex=vertex; w=weight; nextArc=next; } int adjVex; T w; ENode* nextArc; };
OpenCV 学习（图像的基本运算）
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Ivan 的专栏
10-05 3万+
OpenCV 学习（图像的基本运算）图像的基本运算有很多种，比如两幅图像可以相加、相减、甚至可以相乘、相除。图像可以放大、缩小、旋转，还可以截取中间的一副子图，各个颜色通道还可以分别提取。总之，对于图像可以进行的基本运算非常的多，这里不可能全部都写出来，只是挑了些特别常用的简单的写写。图像间的加减乘除OpenCV 中提供了如下的一些函数，用来进行图像的加减乘除。void add(InputArray
数字图像处理基本运算
dfql83704的博客
06-01 744
1 图像的像素级运算 1.1 点运算 1.1.1 常见的点运算 1.1.2 点运算的特点 1.2 代数运算 1.2.1 加法运算 1.2.1 减法运算 1.2.1 乘法运算 1.3 逻辑运算 2 图像的空域变换 2.1 几何变换 2.1.1 多项式变换 2.1.1.1 仿射变换 2.1.1.2 伪仿射变换 2.1.2 透视变换...
图像处理技术-基本运算
yiyoutaiji的博客
04-21 3728
图像的基本运算 1.图像的点运算 点运算是图像处理图像处理基本运算，即像素2像素，对每个像素进行运算 B(x,y)=f[A(x,y)] A–输入图像；B–输出图像 f–灰度映射函数 点运算根据f的不同而分为线性/非线性 1.1点运算种类 （1）线性点运算 图像曝光不足或过度时，用于拓展灰度图像的线性范围，此时f(x)为线性函数 f(DA)=aDA+b=DB （1）非线性点运算 修正设备本身的非线性失衡、强化部分灰度区域信息 平方、窗口、值域、多值量化函数等 1.2直方图和点运算 Histogram imhi
【数字图像处理】图像间的基本运算
最新发布
m0_67694835的博客
05-01 797
图像运算（图像的算术运算：加、减、乘、除；图像的与、取反、或、异或操作的实验结果如图5所示，明显地看出与操作、或操作、异或操作中含有两幅图像的轮廓，而图像进行取反操作，黑色的人物变成了白色的人物。图像的乘除运算结果如图3所示，当图像乘以1.5时，图像整体变的明亮，而除以2时，图像变暗，当两幅相同图像相乘时，主体部分更加突出，与实验理论结果相同。实验内容：选择两幅图像，一幅是物体图像，一幅是背景图像，采用正确的图像代数运算方法，分别实现图像叠加、混合图像的分离和图像的局部显示效果。1、图像的算术运算。
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