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

出处http://www.zhihu.com/question/24591127 按:今天看到这篇文章,有点感慨,散度这个概念我初次接触到至少应该是在1998年,时隔这么多年后看到这篇文章,真的 佩服作者的功底,不管怎么样,能那么形象的说出散度的意义,已经就知道作者不是一般的"人云亦云"型抄客,而是有真才实学的真知,转在这里权当是对自己的鞭策和学习. --------------------------------------------------------------------

原文链接:https://yq.aliyun.com/articles/61941?spm=5176.100239.bloglist.64.UPL8ec 某会议中的一篇演讲,主要讲述深度学习在图像领域中的应用. 作者将图像处理分成了三类:图像增强.图像变换.图像生成. 图像增强:包括分辨率增强.清晰度增强.画面改善.色彩的增强等,并相应的举了几个案例,比如去掉噪声和 马赛克,给图像上色等. 图像变换:从一张图像变换到另一张图像,主要是风格的变换,前段时间很火的一个软件. 图像生成:从无到有,生成

直观理解深度学习的卷积 探索使他们工作的强大视觉层次   近年来强大且多功能的深度学习框架的出现使得可以将卷积层应用到深度学习模型中,这是一项非常简单的任务,通常可以在一行代码中实现. 然而,理解卷积,特别是第一次理解卷积常常会让人感到有些不安,诸如内核,滤波器,通道等都是相互堆叠在一起的.然而,卷积作为一个概念是非常强大和高度可扩展的,在这篇文章中,我们将逐步分解卷积操作的机制,将它与标准的完全连接的网络相关联,并探索它们是如何建立强大的视觉层次结构,使其成为图像的强大特征提取器. 2D卷积:

概要: 分水岭算法做图像分割 二维码识别 稍后将其他几篇笔记全都补充上概要方便查询. 分水岭算法做图像分割 使用距离变换结合分水岭算法实现图像分割,可以用来分割仅通过阈值分割还是有边缘连接在一起的情况. 步骤: 通过threshold 及相关操作找出需要分割的图像区域: 通过distance_transform 得出距离图片,这里的距离图片算的距离是针对上面已经圈出来的区域计算的: 将灰度值范围通过scale_image_max 扩充后灰度反转: 通过watersheds_threshold 做

在您阅读本文前,先需要告诉你的是:即使是本文优化过的算法,DCT去噪的计算量依旧很大,请不要向这个算法提出实时运行的苛刻要求. 言归正传,在IPOL网站中有一篇基于DCT的图像去噪文章,具体的链接地址是:http://www.ipol.im/pub/art/2011/ys-dct/,IPOL网站的最大特点就是他的文章全部提供源代码,而且可以基于网页运行相关算法,得到结果.不过其里面的代码本身是重实现论文的过程,基本不考虑速度的优化,因此,都相当的慢. 这篇文章的原理也是非常简单的,整个过程就是进

在图像处理中,局部算法一般来说,在很大程度上会获得比全局算法更为好的效果,因为他考虑到了图像领域像素的信息,而很多局部算法可以借助于直方图获得加速.同时,一些常规的算法,比如中值滤波.最大值滤波.最小值滤波.表面模糊等等都可以通过局部直方图进行加速.而传统的获取局部直方图计算量很大,特别是半径增加时,耗时会成平方关系增加.一些局部算法只有在半径较大时才会获得很好的效果,因此,必须找到一种合适的加速计算局部直方图的方式. 在参考Median Filter in Constant Time.pdf一

图像的矩阵表示 类和图像类型 虽然使用的是整数坐标, 但 MATLAB 中的像素值(亮度)并未限制为整数. 表 1-1 列出了 MATLAB 和图像处理工具箱为描述像素值而支持的各种类. 表中的前 8 项是数值型的数据类,第 9 项称为字符类, 最后一项称为逻辑类. uint8 和 logical 类广泛用于图像处理, 当以 TIFF 或 JPEG 图像文件格式读取图像时,会用到这两个类. 这两个类用1个字节表示每个像素.某些科研数据源, 比如医学成像, 要求提供超出 uint8 的动态范围:针

图像处理中不适定问题 作者:肖亮博士 发布时间:09-10-25 图像处理中不适定问题(ill posed problem)或称为反问题(inverse Problem)的研究从20世纪末成为国际上的热点问题,成为现代数学家.计算机视觉和图像处理学者广为关注的研究领域.数学和物理上的反问题的研究由来已久,法国数学家阿达马早在19世纪就提出了不适定问题的概念:称一个数学物理定解问题的解存在.唯一并且稳定的则称该问题是适定的(Well Posed).如果不满足适定性概念中的上述判据中的一条或几条,称

源:关于中值滤波算法,以及C语言实现 1.什么是中值滤波? 中值滤波是对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序,用其中值代替窗口中心象素的原来灰度值,它是一种非线性的图像平滑法,它对脉冲干扰级椒盐噪声的抑制效果好,在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊. 中值滤波可以过滤尖峰脉冲.目的在于我们对于滤波后的数据更感兴趣.滤波后的数据保留的原图像的变化趋势,同时去除了尖峰脉冲对分析造成的影响. 以一维信号的中值滤波举例.对灰度序列80.120.90.200.100.110.70,如果按大小顺序排列,其

在做图像处理的SSE优化时,也会经常遇到一些小的过程.数值优化等代码,本文分享一些个人收藏或实现的代码片段给大家. 一.快速求对数运算 对数运算在图像处理中也是个经常会遇到的过程,特备是在一些数据压缩和空间转换时常常会用到,而且是个比较耗时的函数,标准的SSE库里并没有提供该函数的实现,如果需要高精度的SSE版本,网络上已经有了,参考:https://github.com/to-miz/sse_mathfun_extension/blob/master/sse_mathfun.h,这个的精度和标

在做图像处理的SSE优化时,也会经常遇到一些小的过程.数值优化等代码,本文分享一些个人收藏或实现的代码片段给大家. 一.快速求对数运算 对数运算在图像处理中也是个经常会遇到的过程,特备是在一些数据压缩和空间转换时常常会用到,而且是个比较耗时的函数,标准的SSE库里并没有提供该函数的实现,如果需要高精度的SSE版本,网络上已经有了,参考:https://github.com/to-miz/sse_mathfun_extension/blob/master/sse_mathfun.h,这个的精度和标

在图像处理中,python 的矩阵运算经常会用到一些简单的操作,可是,由于好久没用,很多东西还是忘记了,这里做个备忘: #-*-coding:utf-8-*- import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print(a.max()) print(a.min()) print(a.max(axis=0)) print(a.max(axis=1)) print(a.argmax(axis=1)) #获取最大元素所在的位置 #获取平均值 pri

参考的一篇博客,文章地址:https://blog.csdn.net/lwzkiller/article/details/55050275 Hessian Matrix,它有着广泛的应用,如在牛顿方法.求极值以及边缘检测.消除边缘响应等方面的应用.一个Hessian Matrix涉及到很多数学相关的知识点,比如泰勒公式.极值判断.矩阵特征值及特征向量.二次型等.本篇文章,主要说明多元情况下的极值判定.hessian矩阵与二次型的联系以及有关hessian matrix在图像上的应用. 1. 二元

在图像处理中,局部算法一般来说,在很大程度上会获得比全局算法更为好的效果,因为他考虑到了图像领域像素的信息,而很多局部算法可以借助于直方图获得加速.同时,一些常规的算法,比如中值滤波.最大值滤波.最小值滤波.表面模糊等等都可以通过局部直方图进行加速.而传统的获取局部直方图计算量很大,特别是半径增加时,耗时会成平方关系增加.一些局部算法只有在半径较大时才会获得很好的效果,因此,必须找到一种合适的加速计算局部直方图的方式. 在参考Median Filter in Constant Time.pdf一

在图像处理中,经常会碰到掩膜(Mask)这个词.那么这个词到底是什么意思呢?下面来简单解释一下. 1.什么是掩膜 首先我们从物理的角度来看看mask到底是什么过程. 在半导体制造中,许多芯片工艺步骤采用光刻技术,用于这些步骤的图形“底片”称为掩膜(也称作“掩模”),其作用是:在硅片上选定的区域中对一个不透明的图形模板遮盖,继而下面的腐蚀或扩散将只影响选定的区域以外的区域. 图像掩膜与其类似,用选定的图像.图形或物体,对处理的图像(全部或局部)进行遮挡,来控制图像处理的区域或处理过程. 2.掩膜的

在图像处理中,我们通常需要将原图像与处理后的图像放在同一个窗口显示,这样便于比较. 首先,需要介绍Numpy中的两个函数:hstack().vstack(). 函数原型:hstack(tup) ,参数tup可以是元组,列表,或者numpy数组,返回结果为numpy的数组.看下面的代码体会它的含义: import numpy as np a=[1,2,3] b=[4,5,6] print(np.hstack((a,b))) 输出:[1 2 3 4 5 6 ] import numpy as np

欢迎关注我的博客专栏"图像处理中的数学原理具体解释" 全文文件夹请见 图像处理中的数学原理具体解释(总纲) http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/48467225 阅读本文须要最主要的线性代数知识和概率论基础:) 6.4.2 主成分变换的推导 前面提到的一国经济增长与城市化水平关系的问题是典型二维问题,而协方差也仅仅能处理二维问题.那维数多了自然就须要计算多个协方差.所以自然会想到使用矩阵来组织这些数据.为了帮助读者理解上面

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

本文的目的是用C实现生成Gabor模版,并对图像卷积.并简单提一下,Gabor滤波器在纹理特征提取上的应用. 一.什么是Gabor函数(以下内容含部分翻译自维基百科) 在图像处理中,Gabor函数是一个用于边缘提取的线性滤波器.Gabor滤波器的频率和方向表达同人类视觉系统类似.研究发现,Gabor滤波器十分适合纹理表达和分离.在空间域中,一个二维Gabor滤波器是一个由正弦平面波调制的高斯核函数. 还有,生物学实验发现,Gabor滤波器可以很好地近似单细胞的感受野函数(光强刺激下的传递函数),

本篇主题内容是.NET GDI+图形图像编程系列的教程,不要被这个滚动条吓到,为了查找方便,我没有分开写,上面加了目录了,而且很多都是源码和图片~ (*^_^*) 本人也为了学习深刻,另一方面也是为了分享给大家,纯手工码了好几天的字,喜欢的表忘了点赞哦~给点小小的动力~ 超全面的.NET GDI+图形图像编程教程 目录: <GDI+绘图基础> 1 GDI+概述 2 Graphics类 2.1 Graphics类的方法成员 2.2 引用命名空间 3 常用画图对象 3.1 Pen类 3.2 Col