qq_34244712的博客

图像增强是按照特定的需要去除或者突出图像中的某些信息，改善图像的视觉效果，使图像更适合分析。一般主要分为两种方法，空间域和频率域。空间域直接在图像像素上操作，频率域，其操作是在图像的傅里叶变换上操作。线性变换------可以应用在由于照明不足，图像对比度比较低的情况中，通过分段的线性变换函数，来对图像对比度进行拉伸。非线性变换------对数变换完成图像灰度级的扩展或者压缩。伽马变换可以用在电脑的显示器或者网站中图像的伽马校正，也可以用在图像的对比度增强中。加法运算------对于有

图像噪声是指存在于图像数据中的不必要的或多余的干扰信息，图像噪声的产生来自图像获取中的环境条件和传感元器件自身的质量，图像在传输过程中产生图像噪声的主要因素是所用的传输信道收到了噪声的污染。在MATLAB中 有用于创建噪声的函数，调用格式为J=imnoise(I,type)，例子如下：clc;clear all;close all;RGB_data = imread('G:\picture_deal\matlab_code\mangguo.bmp');%图像读入figure(1);i

matlab代码实现均值滤波

中值滤波是一种典型的非线性滤波，是基于排序统计理论的一种能够有效抑制噪声的非线性信号处理技术，基本思想是用像素点邻域灰度值的中值来代替该像素点的灰度值，让周围的像素值接近真实的值从而消除孤立的噪声点。该方法在去除脉冲噪声、椒盐噪声的同时能保留图像的边缘细节中值滤波示意如下图所示matlab代码实现clc;clear all;close all;RGB_data = imread('G:\picture_deal\matlab_code\mangguo.bmp');%图像读入...

索贝尔(Sobel)算子是计算机视觉领域的一种重要处理方法。主要用于获得数字图像的一阶梯度，常见的应用和物理意义是边缘检测。索贝尔算子是把图像中每个像素的上下左右四领域的灰度值加权差，在边缘处达到极值从而检测边缘。该算子包含两组3x3的矩阵，分别为横向及纵向，将之与图像作平面卷积，即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值。如果以A代表原始图像，Gx及Gy分别代表经横向及纵向边缘检测的图像，其公式如下:图像的每一个像素的横向及纵向梯度近似值可用以下的公式结合，来计算梯度的大小。Matlab.

FPGA图像处理中，有些时候写算法的时候，需要查看图像算法处理之后的效果如何，来验证自己算法的正确性，可能身边没有板子，我们可以通过仿真结果，来验证算法的正确性。源文件免费下载:FPGA图像处理仿真平台搭建-图像处理文档类资源-优快云下载本文主要搭建一个基本的车牌图像算法处理测试平台。将一个车牌bmp图像文件读取进来，然后按照摄像头的时序输出来，通过RGB888转YCbCr提取Cb分量，然后在经过二值化算法，提取车牌信息。开发环境:自己使用Vivado一直没有成功，总是输出不了最后的图像，后.

我们在做FPGA图像处理中，有些时候写算法的时候，需要查看图像算法处理之后的效果如何，来验证自己算法的正确性，可能身边没有板子，我们可以通过Vivado仿真结果，来验证算法的正确性。 本文在Vivado中搭建一个基本的图像算法处理仿真平台。将一个车牌bmp图像文件读取进来，然后按照摄像头的时序输出来，通过RGB888转YCbCr提取Cb分量，然后在经过二值化算法，提取车牌信息。开发环境:Vivado工程架构:仿真时间14ms，Vivado图像仿真结果如下:...