摘要 缺陷检测是视觉需求中难度最大一类需求,主要是其稳定性和精度的保证.首先常见缺陷:凹凸.污点瑕疵.划痕.裂缝.探伤等. 缺陷检测算法不同于尺寸.二维码.OCR等算法.后者应用场景比较单一,基本都是套用一些成熟的算子,所以门槛较低,比较容易做成标准化的工具.而缺陷检测极具行业特点,不同行业的缺陷算法迥然不同.随着缺陷检测要求的提高,机器学习和深度学习也成了缺陷领域一个不可或缺的技术难点. 总的来说,机器视觉中缺陷检测分为一下几种: blob+特征(官方示例surface_scratch.hde

http://blog.sciencenet.cn/blog-95484-803140.html % %图像灰度变换 % f = imread('E:\2013第一学期课程\媒体计算\实验一\Img\Fig0303(a)(breast).tif');% g1 = imadjust(f, [0 1], [1 0]);% g2 = imadjust(f, [0.5 0.75], [0 1]); % g3 = imadjust(f,[],[],2);% subplot(2,2,1), imshow(f

前面以前介绍过空间域滤波,空间域滤波就是用各种模板直接与图像进行卷积运算,实现对图像的处理,这个方案直接对图像空间操作,操作简单.所以也是空间域滤波. 频域滤波说究竟终于可能是和空间域滤波实现相同的功能,比方实现图像的轮廓提取,在空间域滤波中我们使用一个拉普拉斯模板就能够提取,而在频域内,我们使用一个高通滤波模板(由于轮廓在频域内属于高频信号).能够实现轮廓的提取,后面也会把拉普拉斯模板频域化.会发现拉普拉斯事实上在频域来讲就是一个高通滤波器. 既然是频域滤波就涉及到把图像首先变到频域内.那么把

学习DIP第23天 转载请标明本文出处:http://blog.csdn.net/tonyshengtan,欢迎大家转载,发现博客被某些论坛转载后,图像无法正常显示,无法正常表达本人观点,对此表示很不满意.有些网站转载了我的博文,很开心的是自己写的东西被更多人看到了,但不开心的是这段话被去掉了,也没标明转载来源,虽然这并没有版权保护,但感觉还是不太好,出于尊重文章作者的劳动,转载请标明出处!!!! 开篇废话 一如既往的开篇废话,今天介绍离散傅里叶变换(DFT),学习到这,不敢说对傅里叶有多了解,

学习DIP第22天 转载请标明本文出处:http://blog.csdn.net/tonyshengtan,欢迎大家转载,发现博客被某些论坛转载后,图像无法正常显示,无法正常表达本人观点,对此表示很不满意........ 开篇废话 本来是不想写DTFT的,原因1,与前面傅里叶变换(FT)推导过程相似,原因2,在图像处理中DTFT应用不是很广泛,但后来想想还是写出来,原因1,不写出来我觉得心里不踏实,原因2,DTFT是DFT的近亲,不写的话家族不完整,下一篇写DFT,其实写到这个阶段,要写的东西就

学习DIP第20天 转载请标明本文出处:http://blog.csdn.net/tonyshengtan,欢迎大家转载,发现博客被某些论坛转载后,图像无法正常显示,无法正常表达本人观点,对此表示很不满意........ 开篇废话 这两天博客写的有点多,感觉博客应该是知识的总结和理解,而是单纯的为了写博客而写博客,不过这两天的内容连续性很强,所以一口气下来也未尝不是好事,这两三篇文章一直在研究理论,已经好久没写代码了,哈哈,后面准备写下DFT和采样相关的,然后就回归冈萨雷斯,看图像比看数学有意思

下面是频域滤波示例程序: 在本程序中,共有五个自定义函数,分别是: 1. myMagnitude(),在该函数中封装了Opencv中的magnitude函数,实现对于复数图像的幅值计算. 2. dftshift(),该函数实现对图像四个象限的对角互换,相当于MatLab中 fftshift(),将频谱的原点(0,0)移到图像中心.示例1中采用了该函数实现了频谱图中心化. 3. srcCentralized()用于傅里叶变换前的预处理,以便得到傅里叶频谱的原点(0,0)位于图像的中心. 该函数与d

Python下opencv使用笔记(图像频域滤波与傅里叶变换) 转载一只程序喵 最后发布于2018-04-06 19:07:26 阅读数 1654  收藏 展开 本文转载自  https://blog.csdn.net/on2way/article/details/46981825 首先谢谢原创博主了,这篇文章对我帮助很大,记录下方便再次阅读. Python下opencv使用笔记(图像频域滤波与傅里叶变换) 前面曾经介绍过空间域滤波,空间域滤波就是用各种模板直接与图像进行卷积运算,实现对图像的处

time:2015年10月06日 星期二 12时14分51秒 # opencv笔记5:频域和空域的一点理解 空间域和频率域 傅立叶变换是f(t)乘以正弦项的展开,正弦项的频率由u(其实是miu)的值决定.因为积分后左边剩下的为一变量是频率,所以我们说傅立叶变换域是频率域. (<数字图像处理>冈萨雷斯,中文第三版P128) 当变量t用于说明图像时,我们一般将变量t的域称为空间域. 按<图像处理>(章毓晋)的理解,首先是认同模板操作的,然后借助卷积定理,将模板操作转化为傅立叶的乘积,也

作者:桂. 时间:2017-03-23  06:28:45 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6603263.html [读书笔记02] 前言 仍然是西蒙.赫金的<自适应滤波器原理>第四版,距离上次看这本书已经过去半个月,要抓点紧了.本文主要包括: 1)何为维纳滤波器(Wiener Filter); 2)Wiener滤波器的推导: 3)应用实例: 4)Wiener变体: 内容为自己的学习总结,内容多有参考他人,最后一并给出链接. 一.维纳滤波器简介

写在前面 HIT大三上学期视听觉信号处理课程中视觉部分的实验二,经过和学长们实验的对比发现每一级实验要求都不一样,因此这里标明了是2019年秋季学期的视觉实验二. 由于时间紧张,代码没有进行任何优化,实验算法仅供参考. 实验要求 实现图像直方图均衡化,要求显示均衡化前.后直方图以及均衡化后图像. 对单通道图像进行DFT变换,要求显示幅度图和相位图,并设计理想高通滤波器和高斯低通滤波器对图像进行频域滤波,并显示滤波之后的图像. 注:除DFT和IDFT外,不允许调库 实验代码 代码首先贴在这里,仅供

滤波(模糊)的概念和作用: 图像滤波增强处理实质上就是运用滤波技术来增强图像的某些空间频率特征,以改善地物目标与领域或背景之间的灰度反差. 遥感系统成像过程中可能产生的”模糊”作用,常使遥感图像上某些用户感兴趣的线性形迹.纹理与地物边界等信息显示得不够清晰, 不易识别.需要通过采用领域处理方法来分析.比较和调整像元与其周围相邻像元间的对比度关系,图像才能得到增加,也就是说 需要采用滤波增加技术处理. 一.空域滤波:使用空域卷积模板进行的图像处理,模板本身被称为空域滤波器 1.线性滤波器: 是线性

首先,必须注意这里所限制的处理条件. 关于图像退化/复原模型 退化的图像是由成像系统的退化加上额外的噪声形成的. 1.只考虑噪声引起的退化 噪声模型,包含于空间不相关和相关两种,除了空间周期噪声,这里所讨论的都是空间不相关的噪声,如高斯,爱尔兰,瑞利,指数分布,均匀分布,脉冲(椒盐)噪声等. 针对只存在噪声引起的退化,首先要估计噪声参数,然后估计噪声模型,接着做噪声滤除.此处可以选择空间滤波方法,图像增强与复原没有区别.几类滤波器的效果特性如下: 1.均值滤波 当图像仅存在加性噪声时,采用均值滤

先说明下,这里的代码流程是修改过的Speex流程,但与Speex代码差异不大,应该不影响阅读.   (1)用RemoveDCoffset函数进行去直流 (2)远端信号预加重后放入x[i+frame_size],近端信号预加重后放入input缓冲区 (3)前M-1帧的远端频域信号移位,为当前帧频域信号腾出空间 (4)用spx_fft函数进行FFT变换,变换后的系数存在X中 (5)计算当前远端信号当前帧的方差Sxx.(去直流操作后,意味着均值可以视为零) (6)当前远端时域信号移位,x[i] = x

小波变换 C++ opencv 实现 小波简介: http://www.blogbus.com/shijuanfeng-logs/221293135.html 源码:   /// 小波变换 Mat WDT( const Mat &_src, const string _wname, const int _level )const { int reValue = THID_ERR_NONE; Mat src = Mat_<float>(_src); Mat dst = Mat::zero

作者:桂. 时间:2017-03-05  19:29:12 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6506405.html 声明:转载请注明出处,谢谢. 前言 本文为Hilbert变换分析的补充,主要介绍Hilbert变换中的端点效应,内容拟分两部分展开: 1)Gibbs现象介绍: 2)端点效应分析: 内容为自己一家之言,其中不合理的地方,希望各位告诉我,反正改不改是我的事(●'◡'●) 一.Gibbs现象 关于Gibbs的理论推导,可以参考郑君里的<信号

#include "stdafx.h" #include "WaveTransform.h" #include <math.h> #include <imgproc/imgproc.hpp> Mat WaveTransform::WDT(const Mat &_src,const string _wname,const int _level) { Mat src=Mat_<float>(_src); Mat dst=Mat

1 cv::Mat cv::Mat是一个n维矩阵类,声明在<opencv2/core/core.hpp>中.   class CV_EXPORTS Mat { public: //a lot of methods … /*! includes several bit-fields: - the magic signature - continuity flag - depth - number of channels */ int flags; //! the matrix dimension

artifacts    纰漏 个人总结不一定对:图像复原中损失高频信息的话会产生振铃效应. 理想低通滤波器在频率域的形状为矩形,那么其傅立叶逆变换在时间域为sinc函数 图像处理中,对一幅图像进行滤波处理,若选用的频域滤波器具有陡峭的变化,则会使滤波图像产生“振铃”,所谓“振铃”,就是指输出图像的灰度剧烈变化处产生的震荡,就好像钟被敲击后产生的空气震荡.如下图: 振铃现象产生的本质原因是: 对于辛格函数sinc而言,经过傅里叶变换之后的函数形式为窗函数(理想低通滤波器)形式,用图像表示如下:

实验要求: Objective: To observe how the lowpass filtering smoothes an image. Main requirements: Ability of programming with C, C++, or Matlab. Instruction manual: (a) Implement the Gaussian lowpass filter in Eq. (4.3-7). You must be able to specify the s