qiudesuo的专栏

图像的统计特性图像的基本统计分析量如下：1.熵 一个 X 值域为{x1, ..., xn}的随机变量的熵值 H 定义为：，即熵的公式可以表示为：上式我们取集合X为图像灰度值构成的集合,这样我们就可以得到图像灰度的熵值2.灰度平均值，灰度中值已经灰度方差都能很容易得到3.直方图的计算我们来看一个灰度图像，让表示灰度出现的次数，这样图像中灰度为 的像素的出现概率是 是...

图像锐化和边缘检测本文内容构成：       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：    ...

   在进行图像处理的过程中，获取原始图像后，首先需要对图像进行预处理，因为在获取图像的过程中，往往会发生图像失真，使所得图像与原图像有某种程度上的差别。在许多情况下，人们难以确切了解引起图像降质的具体物理过程及其数学模型，但却能估计出使图像降质的一些可能原因，针对这些原因采取简单易行的方法，改善图像质量。图像增强一般不能增加原图像信息，只能针对一些成像条件，把弱信号突出出来，使一些信息更容易分辨...

图像增强分为空域增强和频域增强，空域增强有灰度变换增强，直方图变换增强，平滑增强，中值滤波，模板滤波和高能滤波等，下面分别讲解。 r(x,y)是输入图像，s(x,y)是输出图像T(.)是对图像的运算如果求某个s(x0,y0) ，只需位置(x0, y0)的像素值，则称此处理为点操作，也称灰度变换如果需要位置(x0, y0)及其邻域的像素值，则称为模板操作 图像增强：改善图像...

研究过离散傅里叶变换的，都会觉得离散余弦变换的会更简单，不过不知道为什么网上却没有像离散傅里叶变换那样多的介绍，还得下次找本书好好钻研，后再补充。二维离散余弦变换的正变换公式为：在图像的压缩编码中，N一般取8．二维DCT的反变换公式为：以上各式中的系数： 基于DCT的JPEG图像压缩编码理论算法 基于DCT编码的JPEG编码压缩过程框图，如图1所示。 ...

  一直很纳闷，几乎所有数字图像处理的书都会介绍数字时频变换，但是却很少书会讲时频变换的作用，这也是让我一直很疑惑的地方（不过也极有可能是本人愚钝）。频谱技术通常用于提高图像的处理操作速率，频谱相当于是图像的特征，时频变换虽然是一种数学技巧，但是运用到数字图像处理上会方便和简单。研究的图像变换基本上都是正交变换，正交变换可以减少图像数据的相关性，获取图像的整体特点，有利于用较少的数据量表示原始...

一、放射变换最为常用的几何变换都是线性变换，这包括旋转、缩放、切变、反射以及正投影。在二维空间中，线性变换可以用 2×2 的变换矩阵表示。1.旋转变换 绕原点逆时针旋转 θ 度角的变换公式是  与 ，用矩阵表示为： 2.伸缩变换 缩放公式为  与 ，用矩阵表示为： 3.错切变换 错切变换公式：      x = x0 + b*y0;     ...

一、彩色图像转变为灰度图像 将彩色图像进行灰度处理的原理就是使每个像素的RGB分量值都是相等的，调整后的RGB分量值可以有原来的RGB分量值按约定的比例来计算，这里采用等分的比例才计算灰度值，公式：Gray(i,j)=1/3(R(i,j)+G(i,j)+B(i,j))，当然也可以调整RGB分量的比例如Gray(i,j)=0.11*R(i,j)+0.59*G(i,j)+0.3*B(i,j)，求出...

 一、采样 采样就是指把时间域或空间域的连续量转化成离散量的过程。图像的采样其实就将多个像素用一个像素取代，每隔一定的间隔取一个像素。 我们首先要获得Image对象的数组，可以按下面进行：  PixelGrabber pg = new PixelGrabber(im, 0, 0, iw,  ih, pix, 0, iw); pg.grabPixels();具体的细节可以...

终于写完数字图像分割这部分内容了，由于内容比较多，因此做一个小的内容提要，有利于更有调理的阅读，如下： 1.数字图像分割方法概要 2.基于边界分割 2.1边缘检测 2.2边界提取（简单连接，启发式搜索，曲线拟合） 3.基于区域分割 3.1阀值分割（直方图双峰，迭代法，Ostu(大律）法，基于熵的二值方法） 3.2区域生长 3.3区域分裂与合...