数字图像处理

1.亮 ,暗

数字图像处理

  1. 图像阈值

凸显图像信息

图像的滤波操作:

本质:图像滤波的本质,是将噪声点去掉。

FAQ:

均值滤波

卷积核为什么被描述为均值滤波:

高斯滤波:

高斯滤波的本质:离的越远,说明偏差越大,相关的权重也就有所偏离

 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显。通过下面的一维高斯分布图也可验证上述观点

相关的权重不一样

中值滤波

表示,周围的像素点,的中位值。

用中值滤波,可以滤波调相关的噪音点

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

腐蚀操作

腐蚀操作:腐蚀边沿数据,

梯度运算:

Sobel算子

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THE END
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