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

用于图像处理的卷积神经网络

图像是DL应用极为广泛的一个领域，图像领域的卷积神经网络有其独有的内容，比如卷积层、池化层。自然图像有其固有特性，也就是说，图像的一部分的统计特性与其他部分是一样的。这也意味着我们在这一部分学习的特征也能用在另一部分上，所以对于这个图像上的所有位置，我们都能使用同样的学习特征。更恰当的解释是，当从一个大尺寸图像中随机选取一小块，比如说 8x8 作为样本，并且从这个小块样本中学习到了一些特征，这时我

图像处理--形态学

最基本两个形态学运算----膨胀与腐蚀 膨胀与腐蚀能够实现以下作用：    1.消除噪声    2.分割出独立的图像元素，在图像中连接相邻的元素    3.寻找图像中的明显的极大值区域或者极小值区域    4.求出图像的梯度 需要注意之处： 腐蚀和膨胀都是对图像的白色部分(高亮部分)而言。膨胀是图像中的高亮部分进行膨胀，类似于领域扩张，效果图拥有比原图更大的高亮区域

MATLAB图像处理_学习笔记

1. matlab命令基础： clc——清除窗口 clear——清除之前赋值过的变量 disp——打印信息，相当于echo celldisp——打印元胞数组内容 who——简单的显示当前已有变量 whos——显示所有变量及详细内容 whos也可以指定显示某个变量 tan/sin/cos/log ——各种数学运算

图像处理基本知识

1.图像处理方法分类 输入 输出 等级 例子 图像 图像 初级 降噪，增强对比度 图像 图像特征 中级 轮廓提取 图像 图像表征的信息 高级 模式识别，机器视觉 2. 图像增强(image enhancement) 没有统一的图像增强算法，要针对具体问题具体分析，用户是最终标准的评判者；用户说好就是好，所以没有所谓”最好 ”的图像增强算法

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

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 腐蚀 膨胀 细化

图像处理 腐蚀 膨胀 细化

三种图像处理的基本边缘检测法

三种最基本的边缘检测法 1：直接对图像平滑滤波，之后利用sobel算子计算图像梯度，进行阈值处理，得到图像边缘图。这是最基本的边缘检测方法。效果当然一般般而且容易产生边缘断线。 2：Marr-Hildreth检测法，Marr和Hildreth两位前辈证明， 1)灰度变化和图像尺度无关（不管图像是大是小，比如将同一张图片进行缩放，他的边缘应该是不会改变的）,所以检测的时候要用不同尺寸的

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