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RSS订阅原创 图像阈值分割技术详解与实践应用
图像阈值分割是数字图像处理的基础技术，其核心在于通过设定灰度阈值将图像转换为二值图，实现目标与背景的分离。该技术的数学本质是将像素灰度值 f(x,y) 映射为二值输出 g(x,y)：g(x,y)={255(前景)0(背景)f(x,y)≥Tf(x,y)<T。从物理意义看，阈值分割通过量化像素灰度的 "显著性"，将连续灰度空间离散为决策空间，本质是一种基于灰度差异的模式分类问题。：通过检测直方图的 "波峰 - 波谷" 特征自动定位阈值，适用于前景与背景灰度呈双峰分布的图像（如显微镜下的细胞图像）。
2025-07-01 20:32:45
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原创 DIP|PyQt5界面设计
学习 PyQt5 时，掌握了核心框架与开发流程，通过创建窗口、管理布局、添加控件理解信号与槽机制，用 Qt Designer 提效。实践多线程、数据库等进阶功能，体会其扩展性，解决过布局冲突等问题，如今具备开发功能丰富、界面美观的桌面应用能力。
2025-05-21 08:37:47
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原创 DIP图像空域滤波（3）
通过本次实验，我们对图像处理技术有了更深入的理解，以下是主要体会：1. 噪声模拟利用 `skimage` 库，我们可以方便地生成多种类型的噪声（如高斯噪声、椒盐噪声等），为后续的降噪处理实验提供了数据支持。这种噪声生成方式不仅操作简便，还能模拟真实场景中的噪声分布，为算法验证提供了可靠的测试基础。2. 滤波效果对比- 均值滤波：实现简单且能有效平滑图像，但容易导致图像细节模糊，尤其在处理边缘信息时效果不佳。
2025-04-18 18:22:33
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原创 DIP 实验二
通过本次实验，我对数字图像处理的基础部分有了更深入的理解，能够熟练阅读和调试实验代码，并解决实验中遇到的问题。灰度直方图：掌握了两种计算灰度直方图的方法，并理解了它们的优缺点。直方图均衡化：学会了通过直方图均衡化增强图像对比度，改善过曝或欠曝图像的细节显示。频域变换：熟悉了离散傅里叶变换和离散余弦变换的基本原理和实现方法，了解了频域分析在图像处理中的重要性。问题解决：在实验中遇到的问题（如 DCT 对图像尺寸的要求）能够通过调整图像尺寸或裁剪来解决。
2025-04-02 18:32:21
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原创 1.图像的读取、显示和保存
在 OpenCV 中，使用imread()其中，文件名需要用单引号或双引号括起来。标记符默认值为 1，表示读入彩色图像（通道顺序为 BGR）。若标记符设为 0，则读入灰度图。
2025-03-17 10:22:36
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空空如也
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