彻底理解数字图像处理中的卷积-以Sobel算子为例 作者:FreeBlues 修订记录 2016.08.04 初稿完成 概述 卷积在信号处理领域有极其广泛的应用, 也有严格的物理和数学定义. 本文只讨论卷积在数字图像处理中的应用. 在数字图像处理中, 有一种基本的处理方法:线性滤波. 待处理的平面数字图像可被看做一个大矩阵, 图像的每个像素对应着矩阵的每个元素, 假设我们平面的分辨率是 1024*768, 那么对应的大矩阵的行数= 1024, 列数=768. 用于滤波的是一个滤波器小矩阵(也叫卷

初探FFT在数字图像处理中的应用 一般FFT在通信等领域都做的一维变换就能够了.可是在图像处理方面,须要做二维变换,这个时候就须要用到FFT2. 在利用Octave(或者matlab)里面的fft2()函数的时候,观察频率领域的图像还是要点额外的技巧的.以下的图像是我们想要的,也是我们人类才干够理解的(图片的中心表示低频区域,越是远离中心.频率越高,这里以下图片中,中心区域非常亮,value非常高,中心周围越来越暗,表示低频信号强,高频信号慢慢减弱) >> result = fft2(dark

像素之间的邻接性: 4邻接.如果q在集合N4(p)中,则具有V中数值的两个像素p和q是4邻接的. 8邻接.如果q在集合N8(p)中,则具有V中数值的两个像素p和q是8邻接的. m邻接(混合邻接).如果(i)q在N4(p)中,或(ii)q在ND(p)中,且集合N4(p)N4(q)中没有来自V中的像素,则具有V中数值的两个像素p和q是m邻接的. 在网上搜到的一个很好的解释,我觉得比概念更直观一些,更加容易理解.它这样写道:当像素间同时存在4邻接和8邻接时,优先采用4邻接,屏蔽两个和同一像素存在4邻接

膨胀.腐蚀.开.闭运算是数学形态学最基本的变换.本文主要针对二值图像的形态学膨胀:把二值图像各1像素连接成分的边界扩大一层(填充边缘或0像素内部的孔):腐蚀:把二值图像各1像素连接成分的边界点去掉从而缩小一层(可提取骨干信息,去掉毛刺,去掉孤立的0像素):开:先腐蚀再膨胀,可以去掉目标外的孤立点闭:先膨胀再腐蚀,可以去掉目标内的孔.以下参考论文:<数学形态学在图像处理中的应用> 二值形态学        数学形态学中二值图像的形态变换是一种针对集合的处理过程.其形态算子的实质是表达物体或形状的

衡量两幅图像的相似度: SNR/PSNR SSIM 1. SNR vs PSNR about SNR 和 PSNR MSE:mean squared error ∑x=1Nx∑y=1Ny(f(x,y)−f^(x,y))2NxNy f(x,y):表示原始的信号/图像: f^(x,y):则表示处理后的信号/图像: SNR(dB): 10⋅log10⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢∑x=1Nx∑y=1Nyf(x,y)2∑x=1Nx∑y=1Ny(f(x,y)−f^(x,y))2⎤⎦⎥⎥⎥⎥⎥ PSNR(dB): 10⋅l

卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)在数字图像处理领域取得了巨大的成功,从而掀起了深度学习在自然语言处理领域(Natural Language Processing, NLP)的狂潮.2015年以来,有关深度学习在NLP领域的论文层出不穷.尽管其中必定有很多附庸风雅的水文,但是也存在很多经典的应用型文章.笔者在2016年也发表过一篇关于CNN在文本分类方面的论文,今天写这篇博客的目的,是希望能对CNN的结构做一个比较清晰的阐述,同时就目前的研究现状做一个

C#数字图像处理算法学习笔记(二)--点运算与直方图 在数字图像处理中,点运算是一种简单而重要的技术.点运算只是根据对象的像素的输入灰度值来决定像素的输出灰度值的图像处理运算.它有时也被称为对比度增强.对比度拉伸或灰度变换.点运算没有改变图像的空间运算,它是按照一定的方式改变了图像的灰度直方图. 灰度直方图是一种最简单且最有用的工具,它概括了一幅图像的灰度级内容. 灰度直方图的定义: 灰度直方图是灰度的函数,描述的是图像中的具有该灰度级的像素个数.如果用直角坐标系来表示,则它的横坐标是灰度级,纵

原文地址http://jncumter.blog.51cto.com/812546/243961   图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤.去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割.边缘检测等.图像信号在产生.传输过程中都可能会受到噪声的污染,一般数字图像系统中的常见噪声主要有:高斯噪声(主要由阻性元器件内部产生).椒盐噪声(主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声)等: 目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种: 均值滤波算法:也称线性滤波,主要思想

Atitit 图像处理和计算机视觉的分类 三部分 图像处理 图像分析 计算机视觉 1.1. 按照当前流行的分类方法,可以分为以下三部分:三部分 图像处理 图像分析 计算机视觉1 1.2. 图像处理需要的理论基础(数学,信号处理,3. 模式识别 图像处理与计算机视觉)2 1.2.1. 1. 数学2 1.2.2. 2. 信号处理3 1.3. 四. 图像处理与分析3 1.3.1. 1. Bilateral Filter3 1.3.2. 2. Color4 1.3.3. 3. Compression a

1.图像的读取MATLAB中从图像文件中读取数据用函数imread(),这个函数的作用就是将图像文件的数据读入矩阵中,此外还可以用imfinfo()函数查看图像文件的信息(见例1)%例1:图像数据及图像信息的读取imfinfo c:/lilizong/boat.bmp%读取图像信息[A,M]=imread('c:/lilizong/boat.bmp'); %图像数据的读取,将图像数据放入矩阵A中,颜色数据放入矩阵M中imshow(A,M);title('原图像');M(:,1)=0; %将颜色数

学习的参考书基本是按照GL编程指南,如果有消息机制概念,对于GLUT的理解是很自然的.下面就按照自己写的第一个程序详细解释一下GL,还是比较容易上手的. 程序实现的功能是,根据当前随即种子摇出来的结果来动态改变绿色十字架的线宽.坐标.颜色……不断绘制显示在屏幕. 注意,对于图形建模比如画线.画多边形等这些细节可以查阅书籍,不再重复点出来,网上千篇一律的东西还是很多的.下面的注解是个人的理解,包括参考.查阅其他资料. 需要提点的就是我目前用的是图书馆借出来的第四版GL编程指南,有些东西比较落后了,

Atitit 图像金字塔原理与概率 attilax的理解总结qb23 1.1. 高斯金字塔  (  Gaussianpyramid): 拉普拉斯金字塔 (Laplacianpyramid):1 1.2. 图像金字塔 高斯金字塔 采样金字塔1 1.3. 尺度空间的目的是『见森林又能见树木』,墨迹一点的解释就是,在低尺度下可以看清楚很多细节,在高尺度下可以看到轮廓 2 1.4. 在一幅图像中,要想描述真实世界的结构与信息,多尺度描述至关重要.2 1.5. 图像金字塔这种结构在图像处理中有广泛的用途.

Atitit 图像处理之理解卷积attilax总结 卷积的运算可以分为反转.平移,相乘,求和.        在图像处理中,图像是一个大矩阵,卷积模板是一个小矩阵.按照上述过程,就是先把小矩阵反转,然后平移到某一位置,小矩阵的每一个小格对应大矩阵里面的一个小格,然后把对应小格里面的数相乘,把所有对应小格相乘的结果相加求和,得出的最后结果赋值给小矩阵中央小格对应的图像中小格的值,替换原来的值.就是上述说到的,反转.平移.相乘.求和.        一般图像卷积就是从第一个像素(小格)开始遍历到最后

之前想过要做个地铁驾驶的游戏,其中想把一些原本是矩形图片弄成一个梯形,但是发现GID+上面没有类似的方法.于是在谷歌谷了一下.没有!只能找到令人垂涎的,并没有源码.按照自己的想法尝试了一两天,有点效果,但实际上不是那样.后来知道那个在数字图像处理中叫“透视变换”.于是上网找了相关资料,原理找了,看了不明白.代码没多少,有ActionScript的,不明:有C的,不明.真笨啊!后来在CodeProject上面看到一份外国人的博文,全英文看不太明白,但看了一幅图,大概知道他意思了.下了份源码看看,C

http://www.cnblogs.com/CoverCat/p/5043833.html Visual Studio Community 2015 工程和代码:http://pan.baidu.com/s/1o7lxYSM 内容 在这篇文章中将提到以下内容: 全局阈值 自适应阈值 Otsu's二值化 在图像处理中,会希望忽略掉一些灰度细节,只保留主体的轮廓,对灰度图像进行阈值化处理能达到这个目的. “其基本的思想是,给定一个数组和一个阈值,然后根据数组中的每个元素的值是低于还是高于阈值而进行

这篇已经写得很好,真心给作者点个赞.题目都是直接转过来的,直接去看吧. Reference Link : http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26157633 In case: [OpenCV入门教程之十三]OpenCV图像金字塔:高斯金字塔.拉普拉斯金字塔与图片尺寸缩放     这篇文章里,我们将一起探讨图像金字塔的一些基本概念,如何使用OpenCV函数 pyrUp 和 pyrDown 对图像进行向上和向下采样,以及了解了专门用于缩

图像的二值化: 与边缘检测相比,轮廓检测有时能更好的反映图像的内容.而要对图像进行轮廓检测,则必须要先对图像进行二值化,图像的二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,这样将使整个图像呈现出明显的黑白效果.在数字图像处理中,二值图像占有非常重要的地位,图像的二值化使图像中数据量大为减少,从而能凸显出目标的轮廓. 下面就介绍OpenCV中对图像进行二值化的关键函数——cvThreshold(). 函数功能:采用Canny方法对图像进行边缘检测函数原型:void cvThreshold( 

申明,本文非笔者原创,原文转载自:  基于Matlab的离散小波变换         http://blog.sina.com.cn/s/blog_725866260100ryh3.html 简介 在数字图像处理中,需要将连续的小波及其小波变换离散化.一般计算机实现中使用二进制离散处理,将经过这种离散化的小波及其相应的小波变换成为离散小波变换(简称DWT).实际上,离散小波变换是对连续小波变换的尺度.位移按照2的幂次进行离散化得到的,所以也称之为二进制小波变换. 虽然经典的傅里叶变换可以反映出信

time:2015年10月04日 星期日 00时00分27秒 # opencv笔记4:模板运算和常见滤波操作 这一篇主要是学习模板运算,了解各种模板运算的运算过程和分类,理论方面主要参考<图像工程--图像处理>(章毓晋)一书第3章,空域增强:模板操作.同时也有个疑问:此书第四章,频域图像增强,讲了低通滤波和高通滤波,然而这些东西和模板运算中的平滑.锐化操作有什么区别?... 以下是正文: 模板运算 首先我们把所有图像看作矩阵. 模板一般是nxn(n通常是3.5.7.9等很小的奇数)的矩阵.模板

第二章 2.1视觉感知要素 2.1.1 人眼的结构 眼睛由角膜与巩膜外壳.脉络膜和视网膜包围,晶状体由通信的纤维细胞层组成,并由附在睫状体上的纤维悬挂:视网膜上分布两类光感受器(锥状体和杆状体),他们主要位于中央凹附近,对颜色高度敏感.其中锥状体视觉称为白昼视觉或亮视觉:杆状体没有色彩感觉,对低照明度敏感,当只有杆状体受刺激时(月光下),称为暗视觉或微光视觉. *低照明水平下,主要有杆状体执行:高照明水平下,主要有锥状体执行. 2.1.2 眼睛中图像的形成 光接收器的相对刺激作用产生感知,把辐射