关于小波变换我只是有一个很朴素了理解.不过小波变换可以和傅里叶变换结合起来理解. 傅里叶变换是用一系列不同频率的正余弦函数去分解原函数,变换后得到是原函数在正余弦不同频率下的系数. 小波变换使用一系列的不同尺度的小波去分解原函数,变换后得到的是原函数在不同尺度小波下的系数. 不同的小波通过平移与尺度变换分解,平移是为了得到原函数的时间特性,尺度变换是为了得到原函数的频率特性. 小波变换步骤: 1.把小波w(t)和原函数f(t)的开始部分进行比较,计算系数C.系数C表示该部分函数与小波的相似程度.…

我一直在思考一个问题,图像增强以后,哪些方面的特征最为显著,思来想去,无果而终!翻看了一篇知网的paper,基于保真度(VIF)的增强图像质量评价,文章中指出无参考质量评价,可以从三个方面考虑:平均梯度(AG).信息熵(IE).空间频率(SF).这些特征不是很全面,效果也未必是好的,在数据库上测试的结果的确不是很理想,就以空间频率为主吧,研究一下: 1.什么是图像的频率: 不同频率信息在图像结构中有不同的作用.图像的主要成分是低频信息,它形成了图像的基本灰度等级,对图像结构的决定作用较小:中频信…

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.42图像光照效果算法  [函数名称] 图像光照效果  SunlightProcess(WriteableBitmap src,int X,int Y,float thresould) [算法说明]   图像光照效果就是在图像中添加上一个太阳光源,以此模仿光照条件.主要算法包括: 1光源选择:2光照像素值求取.   1,光源选择.我们假设光源位置坐标为S(X,Y),其中光源坐标一定要保证在图像大小 范围内.有了光源位置,我们就可以来构建一个…

做图像处理,没有一定的知识储备是不可能的,但是一定要学会“借力打力”,搜集一些很实用的开源代码,你们看看是否需要~~ 场景识别: SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Robust Semantic Pixel-Wise Labelling https://github.com/alexgkendall/caffe-segnet Tracking: Learning to Track: Online Multi…

[DWT笔记]傅里叶变换与小波变换 一.前言 我们经常接触到的信号,正弦信号,余弦信号,甚至是复杂的心电图.脑电图.地震波信号都是时域上的信号,我们也成为原始信号,但是通常情况下,我们在原始信号中得到的信息是有限的,所以为了获得更多的信息,我们就需要对原始信号进行数学变换,得到变换域的信号,通常接触到的变换主要有傅里叶变换.拉普拉斯变换.Z变换.小波变换等等,今天主要讨论下傅里叶变换与小波变换. 二.平稳信号与非平稳信号 在介绍主体之前,先要说下平稳信号与非平稳信号的区别. 平稳信号是指分布参数…

暂且针对第一篇叶脉提取的paper 插入图像的"图 N": 英 Times New Roman, 中 宋体, 10磅. 文末的引文: 两端对齐. 流程图框格内文字换行时, 忌: 将词语分割开来. 公式尽量别用MathType. 标注: 图片的在下方, 表格的在上方. 陈述部分, 避免表述重复, 例如多次连续使用某词汇, 如引文开头的"对, 对于". 硬件参数处, 将其写入一段语言, 而非逐行列出. "结论"或开头之处, 需要参照相应期刊的范例,…

Pedestrian Attributes Recognition Paper List  2018-12-22 22:08:55 [Note] you may also check the updated version of this blog from my github: https://github.com/wangxiao5791509/Pedestrian-Attribute-Recognition-Paper-List The survey paper of pedestrian…

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 下面主要学习图像灰度化的知识,结合OpenCV调用 cv2.cvtColor()函数实现图像灰度化,使用像素处理方法对图像进行灰度化处理. 1.  图像灰度化 1.1  图像灰度化原理 图像灰度化是将一幅彩色图像转换为灰度化图像的过程.彩色图像通常包括R.G.B三个分量,分别显示出红绿蓝等各种颜色,灰度…

摘要:本文主要讲解灰度线性变换,基础性知识希望对您有所帮助. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 十六.图像的灰度非线性变换之对数变换.伽马变换>,作者:eastmount . 本篇文章主要讲解非线性变换,使用自定义方法对图像进行灰度化处理,包括对数变换和伽马变换. 一.图像灰度非线性变换 图像的灰度非线性变换主要包括对数变换.幂次变换.指数变换.分段函数变换,通过非线性关系对图像进行灰度处理,下面主要讲解三种常见类型的灰度非线性变换. 原始图像的灰度值按照DB=DA×DA/255…

第六篇:字符分割 在知道了车牌字符的规律之后,可以根据车牌的特点对字符进行分割.一般最容易想到的方法就是根据车牌投影.像素统计特征对车牌图像进行字符分割的方法.是一种最常用的.最基本的.最简单的车牌字符分割方法.它的精髓是对车牌图像进行逐列扫描,统计车牌字符的每列像素点个数,并得到投影图,根据车牌字符像素统计特点(投影图中的波峰或者波谷),把车牌分割成单个独立的字符. 图像的边缘信息一般都是高频信息,所以在水平.垂直方向上对车牌图像进行小波变换,对其高频信息进行重构,获得相应的高频信息方面的子图…