苦逼的程序猿

图像的离散傅里叶变换DFT。

透视变换(Perspective Transformation)是将图片投影到一个新的视平面(Viewing Plane)，也称作投影映射(Projective Mapping)。通用的变换公式为：u,v是原始图片左边，对应得到变换后的图片坐标x,y,其中。变换矩阵可以拆成4部分，表示线性变换，比如scaling，shearing和ratotion。用于平移，产生透视变换。所以可以理解成仿射等是透视变换的特殊形式。经过透视变换之后的图片通常不是平行四边形（除非映射视平面和原来平面平行的情况）..

高斯滤波，这是一个建立在高斯正态分布基础上的滤波器。一维高斯函数可以看到，G(x)的跟sigma的取值有极大的关系。sigma取值越大，图像越平缓 sigma取值越小，图像越尖锐 从以上描述中我们可以看出，高斯滤波模板中最重要的参数就是高斯分布的标准差σ。它代表着数据的离散程度，如果σ较小，那么生成的模板中心系数越大，而周围的系数越小，这样对图像的平滑效果就不是很明显；相反，σ较大时，则生成的模板的各个系数相差就不是很大，比较类似于均值模板，对图像的平滑效果就比较明...

原理 双边滤波（Bilateral filter）是一种非线性的滤波方法，是结合图像的空间邻近度和像素值相似度的一种折衷处理，同时考虑空域信息和灰度相似性，达到保边去噪的目的。具有简单、非迭代、局部的特点。双边滤波的基本思想是：将高斯滤波(空间临近)的原理中，通过各个点到中心点的空间临近度计算的各个权值进行优化，将其优化为空间临近度计算的权值和像素值相似度计...

算法：边缘增强图像 = 源图像 + 边缘图像// 基于Laplacian算子的图像边缘增强 // Author： www.icvpr.com // Blog： http://blog.youkuaiyun.com/icvpr #include <iostream>#include <vector>#include <opencv2/opencv...

Laplacian(q_matgaussian, q_matlap, CV_16SC1, 3, 1.0);Laplacian(q_matgaussian, q_matlap, CV_16SC1, 3, 2.0);边缘值很大，非边缘区值小

均值滤波：线性平均滤波器，它通过求窗口内所有像素的平均值来得到中心像素点的像素值。这样的好处是可以有效的平滑图像，降低图像的尖锐程度，降低噪声。但缺点是不能消除噪声，而且将周围的景物的像素点平均了，变得模糊了。C++ APIvoid cv::blur(InputArray src,OutputArray dst,Size ksize,Point anchor ...

什么是高斯滤波器既然名称为高斯滤波器，那么其和高斯分布（正态分布）是有一定的关系的。一个二维的高斯函数如下： 其中(x,y)(x,y)为点坐标，在图像处理中可认为是整数；σ是标准差。要想得到一个高斯滤波器的模板，可以对高斯函数进行离散化，得到的高斯函数值作为模板的系数。例如：要产生一个3×3的高斯滤波器模板，以模板的中心位置为坐标原点进行取样。模板在各个位置的坐标，如下所...

高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作：用一个模板（或称卷积、掩模）扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。高斯滤波(Gauss filter)实质...

中值滤波法是一种非线性平滑技术，将图像的每个像素用邻域 (以当前像素为中心的正方形区域)像素的中值代替 ，常用于消除图像中的椒盐噪声。 与低通滤波不同的是，中值滤波对脉冲噪声有良好的滤除作用，特别是在滤除噪声的同时，能够保护信号的边缘，使之不被模糊，但它会洗去均匀介质区域中的纹理。这些优良特性是线性滤波方法所不具有的。 中值滤波能减弱或消除傅里叶空间的高...