CSDN论坛 > VB > VB基础类

前两天一直再问图像处理的事情,可是我用了很多方法后,还是少些什么!!就图像三原色处理来说... [问题点数:20分,结帖人LIKEVB]

Bbs2
本版专家分:293
结帖率 100%
Bbs1
本版专家分:84
Bbs6
本版专家分:5790
Blank
黄花 2001年7月 VB大版内专家分月排行榜第二
Blank
蓝花 2001年6月 VB大版内专家分月排行榜第三
Bbs2
本版专家分:293
Bbs6
本版专家分:5790
Blank
黄花 2001年7月 VB大版内专家分月排行榜第二
Blank
蓝花 2001年6月 VB大版内专家分月排行榜第三
Bbs2
本版专家分:113
匿名用户不能发表回复!
其他相关推荐
在图像处理中阈值是什么意思?
的意思是界限,故阈值又叫临界值,是指一个效应能够产生的最低值或最高值。在图像处理中它的意思是颜色转换的临界点,该方法只用于二值化的图像中列如在自然中每一种颜色都有一个值,通常由RGB(即红、绿、蓝三原色)按比例混合就会得到各种不同的颜色。阈值处理图片是对颜色进行特殊处理的一种方法。详细说,阈值是一个转换临界点,不管你的图片是什么样的彩色,它最终都会把图片当黑白图片处理,也就是说你设定了一个阈值之后...
数字图像处理之归一化方法
1.把数变为(0,1)之间的小数,
图像处理(二)直方图均衡化
直方图均衡化又称直方图修平,是一种很重要的非线性点运算。使用该方法可以加强图像的局部对比度,尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候。通过这种方法,亮度可以更好的在直方图上分布。 直方图均衡化的基本思想是把原始图像的直方图变换为均匀分布的形式。这样增加了灰度值的动态范围,从而达到增强图像整体对比度的效果。 算法步骤: 1)计算图像f(x,y)的各灰度级中像素出现的概率p(i)。
bmp图片处理,好好分析
公式:图片像素×位深度÷8=位图大小(字节) 2  BMP 是 Windows 位图可以用任何颜色深度(从黑白到 24 位颜色)存储单个光栅图像。Windows 位图文件格式与其他 Microsoft Windows 程序兼容。它不支持文件压缩,也不适用于 Web 页。优点:BMP 支持 1 位到 24 位颜色深度。 色位即色彩位数,指每个像素点上颜色的数据位数(bit),有
数字图像处理之灰度化
囧,ADK还要更新一大截。所以我还是接着写吧,接下来是数字图像的相关文章,全部使用Python实现。     首先讲的是灰度化。     开始,我们先讲讲什么是灰度。     大家都知道,一幅图片有很多个像素点,对于RGB图像来说,像素点是有RGB值的。当R=G=B时,我们就称这种颜色是一种灰度,由于RGB都只占8位,所以这里我们说的灰度也只有256种(0 - 255)。那么对于一张RGB彩
图像处理算法(二)---图像常用颜色空间
参考博文: http://blog.sina.com.cn/s/blog_44a9645c0101222r.html http://blog.csdn.net/szfhy/article/details/49805331 http://blog.csdn.net/wangjinwj2008/article/details/8272081 RGB颜色空间  RGB(red,gr
图像处理实例--图像去噪
常见的噪声种类数字图像在获取、传输的过程中都可能会受到噪声的污染,常见的噪声主要有高斯噪声和椒盐噪声。其中,高斯噪声主要是由摄像机传感器元器件内部产生的,椒盐噪声主要是由图像切割所产生的黑白相间的亮暗点噪声,“椒”表示黑色噪声,“盐”表示白色噪声。f=imread('3.jpg'); g=imnoise(f,'salt & pepper',0.06); h=imnoise(f,'gaussian',
图像处理使用到的傅里叶变换、傅里叶级数
1、傅里叶变换、傅里叶级数的区别和联系;  傅里级数就是傅里叶变换的特例。 傅里叶级数条件:所变换的函数必须是周期函数,对于不是周期的函数,则是通过周期延拓来,然后把T周期设成无限大,这样子就可以看成原始函数的傅里叶变换。其如下: 下面我们来推导下傅里叶变换,看下面一个周期方波信号,宽2T1,周期为T:     图像如下      根据前面的知识,
数字图像处理不得不知的点(1)
数字图像处理不得不知的点(opencv) 【如有问题欢迎探讨和斧正】 一、读图并显示: //IplImage跟的显示方式 IplImage *img = cvLoadImage(argv[1]); cvNamedWindow("Example1", 0); cvShowImage("Example1", img); 二、什么是像素 三、通道: 四、颜色空间: 五、CV_8UC3
数字图像处理的插值方法
在对图像进行空间变换的过程中,典型的情况是在对图像进行放大,旋转处理的时候,图像会出现失真的现象。这是由于在变换之后的图像中,存在着一些变换之前的图像中没有的像素位置。处理这一问题的方法被称为图像灰度级插值。常用的插值方式有三种:最近邻域插值、双线性插值、双三次插值。理论上来讲,最近邻域插值的效果最差,双三次插值的效果最好,双线性插值的效果介于两者之间。不过对于要求不是非常严格的图像插值而言,使用
关闭
关闭