phoenixtree7的专栏

计算机图形学中不可避免的会涉及到图像分析与处理的相关知识，前些时间也重温了下常用到的采样、重建以及纹理贴图等内容，并对其中的走样与反走样有了更多的认识，这里小结一下。1. 基本问题信号的采样与重建过程中首先面临着两个基本的问题：给定一个连续的信号g(x)以及它的离散采样信号gs(x)，能否通过gs(x)来完整的描述g(x) 的信息；如果可以，如何通过gs(x)来重建出原始信

全文目录请见图像处理中的数学原理详解（Part1 总纲）http://blog.youkuaiyun.com/baimafujinji/article/details/48467225本文整理了总纲中已经发布的章节及其相应链接如下。1.1.1 数列的极限http://blog.youkuaiyun.com/baimafujinji/article

本文很简单的结束了什么是  稀疏傅里叶变换1. Let's play an ideal piano.The keys of a piano are such that each key corresponds to a single specific frequency of sound.  For example, one of the better known

10 种机器学习算法的要点（附 Python 和 R 代码）阅读英文原文，请访问如下链接http://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/08/common-machine-learning-algorithms/Introduction也许我们生活在人类历史上最关键的时期：从使用大型计算机，到个人电脑，再

这篇文章看后，让我对学术这个问题产生了很多感想。若能够把自己学习的每个算法都能用如此精妙的思维串起来，那才是正真的学问。这里保存分享，希望能让更多的人学习读到。如果看了此文你还不懂傅里叶变换，那就过来掐死我吧【完整版】原文出处： 韩昊   

最近在学习图像复原，解读文章时提到了 非局部均值滤波，大体对其进行了简单的了解，其原理简单而且有意思。为了能够处理具有病态性质（ ill-posed nature）的图像逆问题，图像的先验知识，也就是图像的特性，经常被用到。实际上，图像的先验知识在图像复原的过程中起着至关重要的作用。非局部自相似性是自然图像的另一个非常重要的特性。它刻画了图像非局部区域纹理或者结构具有重复

MATLAB 中的一些图像处理函数，都特别有用。

VC数字图像处理编程讲座之一前 言　　数字图像处理技术与理论是计算机应用的一个重要领域，许多工程应用都涉及到图像处理，一直有一个强烈的愿望，想系统的写一个关于数字图像处理的讲座，由于工作学习很忙，时至今日才得以实现。“图”是物体透射光或反射光的分布，“像”是人的视觉系统对图的接收在大脑中形成的印象或认识。图像是两者的结合。人类获取外界信息是靠听觉、视觉、触觉、嗅觉、味觉等，但绝大部分（约80%左右）

[数字图像处理]灰度变换——反转，对数变换，伽马变换，灰度拉伸，灰度切割，位图切割【From】http://blog.youkuaiyun.com/zhoufan900428/article/details/12709361数字图像处理灰度变换灰度拉伸MATLAB伽马变换目录(?)[+]            灰度变换，属于一个非常重要的概念

本文介绍了图像金字塔的基本概念和推到过程，进而清晰阐明Gaussian and Laplacian Pyramid。接着介绍了子带编码，进一步引出小波变换的概念。背景　当观察图像时，通常看到的是相连接的纹理与灰度级相似的区域，它们相结合形成物体。如果物体的尺寸很小或对比度不高，通常采用较高的分辨率观察；如果物体尺寸很大或对比很强，只需要较低的分辨率。如果物体尺寸

本文内容构成：1、图像锐化和边缘检测的基本概念，微分梯度已经差分的定义2、锐化和边缘检测的像素处理方式（3种）3、单方向一阶微分锐化，包括：水平方向垂直方向Kirsch算子4、无方向微分锐化，包括：Roberts算子Sobel算子Prewitt算子Laplacian算子（二阶微分）LOG算子（二阶微分

常用的插值方法                                                                                                                                                        1、最邻近元法　　这是最简单的一种插值方法，不需要

前几天学习图像边缘检测，网上有博客介绍了一篇文章，可惜我z

降采样：2048HZ对信号来说是过采样了，事实上只要信号不混叠就好（满足尼奎斯特采样定理），所以可以对过采样的信号作抽取，即是所谓的“降采样”。在现场中采样往往受具体条件的限止，或者不存在300HZ的采样率，或调试非常困难等等。若R>>1，则Rfs/2就远大于音频信号的最高频率fm，这使得量化噪声大部分分布在音频频带之外的高频区域，而分布在音频频带之内的量化噪声就会相应的减少，于是，通过低

RGB与HSI颜色空间互换函数（matlab）2011-09-13 16:14:14标签：RGB HSI 颜色空间 互换 休闲近看了一本数字图像处理的原版书。其中提供了RGB与HSI颜色空间之间的相互转变函数。已在matlab7.0中测试成功。不敢独享，贴出来供大家参考。function hsi=rgb2hsi(rgb)%RGB2HSI Converts a

目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种： 均值滤波算法：也称线性滤波，主要思想为邻域平均法，即用几个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度。有效抑制加性噪声，但容易引起图像模糊，可以对其进行改进，主要避开对景物边缘的平滑处理。 [cpp] view plaincopy%x是需要滤波的图像,n是模板大小(即n×n)  funct

matlab实现RGB与HSV（HSB）、HSL和HSI的色彩空间互转    |举报|字号 订阅RGBHSV(HSB)：rgb2hsv，hsv2rgb RGB(HSL)  1. RGB→HSL的算法描述 步骤1: 把RGB值转换成[0,1]中数值例：R=0.83, G=0.07, B=0.07步骤2: 找出

对camera 进行自动白平衡、color constancy （色彩恒常），有很多方法，在“Computational Color Constancy: Survey and Experiments” ---Arjan Gijsenij2011http://colorconstancy.com/和 书 “Color Constancy”---Marc Ebner_Wile