数字图像处理之掩膜（mask）

最新推荐文章于 2025-05-28 19:01:50 发布
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分类专栏： 图像处理
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_42517195/article/details/80798049
博客强调打基础的重要性，作者初次接触时理解花费较长时间，重点提及图像滤镜的模板。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

打基础打基础，第一次看的时候理解了好久。。。

重点：图像滤镜的模板

图像处理中的掩膜和使用掩膜提取ROI
qq_44111805的博客
08-10 8280
假设矩阵大小为m*n，取矩阵最中间一点为圆心，半径为r=m/2。首先使用meshgrid函数生成矩阵对应的每一个坐标，然后使用circle=x.^2 +y.^2生成代表半径的平方的矩阵，最后使用find函数找到不符合要求的元素，赋值为0即可。提取兴趣区：使用预先制作的兴趣区掩膜与待处理图像相乘，得到兴趣区图像。兴趣区内的像素值保持不变，兴趣区外的像素值都为0(即显示黑色)。屏蔽作用：使用掩膜对图像上某些区域进行屏蔽，使其不参加处理或不参加处理参数的计算，或仅对屏蔽区作处理或统计。特殊形状图像的制作。....
极智AI | 图像处理中对掩膜 mask 和 ROI 的理解
极智视界
06-26 2580
大家好，我是极智视界，本文介绍一下 图像处理中对掩膜 mask 和 ROI 的理解。
图像处理中的mask(掩膜)
热门推荐
胭脂草的ABC博客
11-22 3万+
文章目录： 一、什么是掩膜 二、掩膜的用法 三、掩膜运算的一个小实例 四、小结 在图像处理中，经常会碰到掩膜(Mask)这个词。那么这个词到底是什么意思呢？下面来简单解释一下。 一、什么是掩膜 首先我们从物理的角度来看看mask到底是什么过程。 在半导体制造中，许多芯片工艺步骤采用光刻技术，用于这些步骤的图形“底片”称为掩膜（也称作“掩模”），其作用是：在硅片上选定的区域中对一个不透明的图形模板遮盖，继而下面的腐蚀或扩散将只影响选定的区域以外的区域。 图像掩膜与其类似，用选定的图像、...
MATLAB-数字图像处理
2301_76776680的博客
05-28 2025
本实验报告对比分析了四种数字图像处理方法：1）掩膜法采用3×3均值滤波平滑图像，能有效消除椒盐噪声但会损失细节；2）梯度法利用Sobel算子进行边缘检测，可清晰提取图像轮廓特征；3）伪彩色增强通过灰度分层映射（蓝-绿-黄-红）提升视觉辨识度；4）直方图均衡化在HSI空间仅处理亮度分量，既增强对比度又保持色彩真实性。所有方法均通过MATLAB实现，并附有代码示例及效果分析。实验结果表明，不同方法各具特点，适用于特定的图像处理需求。
一些图像处理的mask操作
qq_46665913的博客
07-12 1914
针对一些掩膜的操作的总结
图像处理 mask掩膜
gqk01的博客
03-05 2519
其实就是原图中的每个像素和掩膜中的每个对应像素进行与运算。比如1 & 1 = 1；1 & 0 = 0；比如一个 3*3 的图像与 3*3 的掩膜进行运算，得到的结果图像就是：说白了，mask就是位图，来选择哪个像素允许拷贝，哪个像素不允许拷贝，如果mask像素的值时非0的，我们就拷贝它，否则不拷贝。
浅谈图像处理中掩膜(mask)的意义
09-17
今天小编就为大家分享一篇浅谈图像处理中掩膜(mask)的意义，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
数字图像处理反锐化掩膜实验matlab
12-29
在数字图像处理领域，反锐化掩膜（Unsharp Masking）是一种常见的图像增强技术，它通过对原始图像进行轻微模糊并与其锐化版本相减，来突出图像的边缘和细节，从而提高图像的视觉效果。这个实验是用MATLAB语言实现的...
数字图像处理 掩模
藏经阁
04-06 1451
将logo叠加在图片上 将logo图片进行灰度化+阈值处理得到掩模 (需要的部分是置非0 不需要的黑色的部分置0) 然后需要利用掩模对logo图像和人物图像分别进行处理 对logo图： 需要把黑色部分去掉-----与掩模进行与操作把黑色部分置0 因为之后需要用add()把两张图进行叠加，为了防止logo有颜色的部分受影响 需要在人物图中把logo有颜色相应的位置置0 则对人物图： 先对掩模...
什么是图像中的掩膜(Mask)，如何使用掩码
Turn life into a dream, and then turn dreams into reality
12-26 3万+
图像中的掩膜(Mask)是什么_bitcarmanlee的博客-优快云博客_掩膜
OpenCV图像处理使用笔记（二）——图像矩阵的掩膜操作
知来者逆的博客
06-15 1281
前言 1.图像矩阵掩模操作是指根据一个掩码矩阵与原本的图像矩阵每个像素的值做计算。等到新的像素。
vtk二值掩膜生成小工具
10-07
png、bmp图像勾画生成二值掩膜图像。读取文件夹，可以修改勾画的区域。有快捷方式和按钮两种方式，具体操作方法可以看我的博客。
Matlab生成圆形掩膜矩阵函数
02-27
用于生成圆形区域掩膜矩阵的函数，可指定矩阵尺寸，圆心位置以及半径。
OpenCV中掩膜(mask)图像的创建和使用
jndingxin的专栏
06-26 4610
它通常是一个二维数组，与原始图像具有相同的尺寸，其上的每个像素值用来指示对应于原始图像中像素的处理方式。在后两种情况中，标量会首先被转换为与数组相匹配的类型，然后再进行运算。以下代码，可以在Source窗口中用鼠标左键点击选择点，这些点就是轮廓的顶点，在你点击的时候，会把点用线连起来，形成轮廓，然后点击右键开始创建掩膜。该函数能够填充复杂的区域，例如含有空洞的区域、自身相交的轮廓（它们的部分），等等。区域选择：在图像处理操作中，仅对掩模中标记为非零的区域应用滤镜、颜色调整或其他效果，而忽略零值区域。
图像的掩膜操作
YangYaYan的博客
04-08 2153
vs2017&opencv4.0.1 #include "opencv2/core.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp" #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> using namespace cv; int main(int argc, char** argv) { Mat src, dst; src...
掩膜（Mask）
m0_53546860的博客
12-22 2443
在深度学习和计算机视觉任务中，掩膜通常与语义分割、实例分割和目标检测等任务密切相关。它是对图像中感兴趣区域的一种显式表示，有助于模型学习和理解图像中不同部分的含义和关系。掩膜的创建和使用取决于特定的任务和应用场景，通常需要结合相关的图像处理算法和技术来实现目标的识别、分割或处理。掩膜也可以是多通道的，每个通道可能表示不同类型的信息或目标。掩膜（Mask）是计算机视觉和图像处理中的一个概念，它通常是。掩膜可以是二进制的（即只包含 0 或 1 的数值），其中。
图像中的掩膜（Mask）
qq_21578125的博客
04-23 4041
初步接触图像处理，出现掩膜这个词，查询资料记录一下在物理层面上，通常是用在单片机上；现在重点介绍一下在图像上的用处：图像掩膜：用选定的图像或物体，对处理的图像（全部或者局部）进行遮挡，来控制图像处理的区域或者处理过程。用于覆盖的特定图像或物体称为掩膜模板。光学图像处理中，掩膜可以是胶片、滤光片等。数字图像处理中，掩模为二维矩阵数组，有时也用于多值图像。数字图像处理中，图像掩模主要用于：①提取感兴趣...
掩膜mask
最新发布
07-29
图像处理中的掩膜（mask）是一种用于控制图像处理区域或过程的技术。其概念借鉴于半导体制造中的光刻技术，在该技术中，掩膜用于遮盖硅片上选定的区域，使得后续的腐蚀或扩散仅影响未被遮盖的部分。在图像处理领域，掩膜通常表现为一个二维矩阵数组，有时也可以是多值图像，它通过选定的图形、图像或物体对目标图像的全部或局部进行遮挡，从而限定图像处理的操作范围[^3]。 掩膜的基本作用是选择性地隐藏或显示图像的某些部分。例如，在数字图像处理中，掩膜可以用来提取感兴趣的区域（Region of Interest, ROI），即通过定义一个与原图像大小相同的二值图像作为掩膜，其中感兴趣区域标记为1（或255），非感兴趣区域标记为0，这样在应用掩膜后，只有感兴趣区域的内容会被保留下来，而其他部分则被忽略[^5]。 在实际应用中，掩膜有着多种用途。比如，在传统的图像处理中，掩膜常用于图像增强、特征提取等任务。而在深度学习领域，掩膜的应用也十分广泛，包括但不限于自监督学习中的数据增强策略，如进行类似“完形填空”的图像修复任务；以及在一些先进的模型架构中，如Swin Transformer，掩膜被用来优化注意力机制，提高模型性能[^1]。 此外，掩膜还可以用于图像合成、视频编辑、医学影像分析等多个方面，它是一个非常基础且重要的工具，能够帮助研究人员和开发者更加精细地控制图像处理流程，实现特定的目标[^2]。 ### 掩膜的使用方法示例 在编程实践中，使用掩膜通常涉及几个步骤：首先创建一个与原始图像尺寸相同的掩膜图像，然后在这个掩膜图像上定义感兴趣的区域，最后将这个掩膜应用到原始图像上以提取ROI。以下是一个使用Python和OpenCV库实现简单掩膜操作的例子： ```python import cv2 import numpy as np # 读取图像 image = cv2.imread('path/to/image.jpg') # 创建一个与图像同样大小的空白掩膜 mask = np.zeros(image.shape[:2], dtype=np.uint8) # 在掩膜上绘制一个白色矩形作为感兴趣的区域 cv2.rectangle(mask, (100, 100), (400, 400), 255, -1) # 应用掩膜 masked_image = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask) # 显示结果 cv2.imshow('Masked Image', masked_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 这段代码展示了如何创建一个矩形ROI，并将其应用于原始图像，只保留该矩形区域内的内容。
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