新手开车123的博客

直方图均衡化简介：直方图均衡化是为了让图片的像素更均匀的分布于整体灰度级，这样的图像会有高对比度的外观并展示灰色调的较大变化，丰富一幅图片灰度细节且增大动态范围。算法原理：假设输入图片灰度级为r 输出灰度级为s 两者对应函数变换关系为T( r )，我们这里需要求的就是这个变换关系。因为变换关系要满足两个条件：(a) T( r)T( r)在[0,L−1][0,L−1]上严格单调递增；（实际问题中像素值为整数所以要近似取整）(b) 当0≤r≤L−10≤r≤L−1时，0≤T(r )≤L−10≤T (

双边滤波初步笔记简介：双边滤波主要是为了解决高斯滤波在对图像处理时虚化边缘的缺点，与高斯滤波相似，主要也是运用了二维正态分布。下面先简单说下相同与不同点。相同：高斯与双边都是在平均平滑的基础上运用了二维正态分布，加入了权 重的概念，使之更为合理。不同：高斯滤波仅考虑了空间权重（即离目标像素越近权重越大），这样的后果便是不能很好的区分边缘；而双边滤波在空间权重的基础上又加入了像素权重（就是考虑该像素与目标像素之间的差值，差值越大权重越小），这样可以有效保留边缘

高斯滤波简单介绍下刚刚看的高斯滤波。一 在学习高斯滤波前要先了解相关数学背景-----一维高斯分布、二维高斯分布。二维正态分布在高斯滤波中用二维正态分布，并且其中心值取（0，0） 结合紧密程度的参数p取0。如图。二 首先，高斯滤波主要是一种线性（对原有图像上进行线性运算）平滑（取平均值）滤波。高斯滤波主要是为了消除噪声，提取特征，对高斯噪声有较好的效果。高斯噪声： 就是它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。三 高斯滤波步骤：第一步，求出高斯核（高斯模板、掩膜），就