灰度级

平滑空间滤波器

由于典型的随机噪声由灰度级的急剧变化组成，因此常见的平滑处理的应用就是降噪。然而，由于图像边缘（几乎总是一幅图像希望有的特性）也是由图像灰度尖锐变化带来的特性，所以均值滤波器处理还是存在着不希望有的边
zhangqixiang5449·2016-03-25 21:00

imshow，imagesc，image区别与认识

属于图像缩放函数具体说一些例子：要显示一副灰度图像，可以调用函数imshow或imagesc（即 imagescale，图像缩放函数）(1)imshow函数显示灰度图像使用imshow(I)或使用明确指定的灰度级书目
kaka20080622·2016-03-21 10:00

图像形态学处理（3）

接上篇图像形态学处理（2）2.灰度级图像形态学灰度级图像形态学适用于这两种情形：应用希望保留图像灰度阶、需要在二值化前做预处理以突出某些特征2.1基础操作1）腐蚀灰度级的结构元较二值结构元多了一个维度，
zizi7·2016-03-17 23:00

直方图中bins应如何理解及处理

对于彩色图像，一般是rgb，3个维度，每个颜色一般是0-255的灰度级，就是对应8个bin，每个维度8bin，8x8x8=512bin256=2^8，0-255之间的数，用8位的0,1就能表示啊比如说，
duan19920101·2016-03-16 10:00

《OpenCV:直方图应用：直方图均衡化，直方图匹配，对比直方图》

对于一幅输入图像，通过运算产生一幅输出图像，点运算是指输出图像的每个像素点的灰度值由输入像素点决定，即：直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图像转换为另一幅具有均衡直方图，即在每个灰度级上都具有相同的象素点数过程
Rodolfo·2016-03-15 22:00

同态滤波

在生活中会得到这样的图像，它的动态范围很大，而我们感兴趣的部分的灰度又很暗，图像细节没有办法辨认，采用一般的灰度级线性变换法是不行的。
HUSTLX·2016-03-05 18:00

人脸检测（七）--LBP特征原理及实现

blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7929531LBP（LocalBinaryPattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度级不变性等显著的优点
Eason.wxd·2016-02-17 10:45

数字图像处理13--梯度倒数加权平滑法

梯度值正比于邻域像素灰度级差值，即在图像变化缓慢的区域，梯度值小，反之则大。现在取梯度倒数，该倒数的大小正好与梯度相
samkieth·2016-01-24 19:00

图像中的灰度共生矩阵

1.图像共生矩阵的用途纹理特征提取的一种有效方法是以灰度级的空间相关矩阵及共生矩阵为基础的。因为图像中相距（△x，△y）的两个灰度像素同时出现联合频率分布可以用灰度共生矩阵来表示。
shenziheng1·2016-01-17 16:00

图像直方图相关总结

主要讨论直方图均衡化、直方图规定化（匹配）、局部直方图、基于直方图统计的图像增强1.直方图均衡化基本思想是：尽可能的使每个灰度级的像素数量相等图1-1.直方图均衡化的效果（截自《数字图像处理》）从上图可以看到
zizi7·2016-01-14 16:00

图像增强—灰度拉伸

它扩展图像的直方图，使其充满整个灰度级范围内。
guanyuqiu·2016-01-11 14:03

图像增强—灰度拉伸

它扩展图像的直方图，使其充满整个灰度级范围内。
guanyuqiu·2016-01-11 14:00

学习笔记（一）——图像的灰度级和动态范围

1、图像的灰度级：一幅灰度图像它的像素的强度值的取值范围表示为[0，L-1],其中。一般情况下k=8。数字图像嘛，肯定要和计算机打交道，那肯定就要用2进制表示了。
hit2015spring·2016-01-02 12:00

OpenCV【3】---二值化图像

灰度级大于阈值
FreeApe·2015-12-26 20:00

《数字图像处理》笔记

第一章：绪论第二章：数字图像基础2.3.3传感器阵列获取图像2.3.5取样和量化(8位的灰度级)2.4.2数字图像表示矩阵形式m*nk比特灰度级图像图像的大小2.4.3空间和灰度级分辨率空间分辨率m*n2.4.5
李九阳·2015-12-21 14:19

《数字图像处理》笔记

第一章：绪论第二章：数字图像基础2.3.3 传感器阵列获取图像2.3.5 取样和量化 (8位的灰度级)2.4.2 数字图像表示  矩阵形式 m*nk比特灰度级图像图像的大小2.4.3 空间和灰度级分辨率空间分辨率
lijiuyangzilsc·2015-12-21 14:00

【数据压缩】压缩率-图像熵-保真度

blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/50351562勿在浮沙筑高台关于图像压缩上的几个名词解释：1.平均比特数：对应一张图像上每个像素所采用的平均比特数，L(r_k)为灰度级
luoshixian099·2015-12-18 17:00

数字图像处理：第六章 几何运算

第六章几何运算目录引言灰度级插值空间变换3.1仿射变换3.2透视变换几何校正图象卷绕（ImageWarping）图象变形（ImageMorphing）作业1.引言几何运算与点运算不同，它可改变图象中物体
garfielder007·2015-12-02 17:40

图像增强(MATLAB)

西部人图像增强1.直方图均衡化的Matlab实现1.1imhist函数功能：计算和显示图像的色彩直方图格式：imhist(I,n)imhist(X,map)说明：imhist(I,n)其中，n为指定的灰度级数目
gentle.yu先生·2015-11-17 18:10

常用的图像增强处理办法

常用的图像增强处理办法：（1）直方图均衡化     直方图表示数字图像中每一个灰度级与其出现的频率（具体就是该灰度级的像素的数目）间的统计。
qq_18343569·2015-11-17 18:00

imshow函数的复习，在医学图像处理上的应用

imshow函数的调用格式是:imshow(f,g);其中f是一个图像数组，g是一个图像的灰度级数。
jialeheyeshu·2015-11-17 11:00

C#伪彩色处理

  　　效果图： 　　    　　强度分层法和灰度级-彩色变换法： 　　（1）强度分层法是伪彩色处理技术中最简单的一种。 　　
·2015-11-13 19:29

《数字图像处理》冈萨雷斯学习笔记2：亮度变换与空间滤波

第一、图像的亮度变换 一、图像直方图 灰度直方图主要应用与图像分割和图像灰度变换等处理过程中，它是图像灰度值得函数，统计一幅图像中各个灰度级出现的次数或概率。
·2015-11-13 02:47

图像像素操作

在数字图像处理中，灰度直方图是一种最简单、最有用的工具之一，它概括了一幅图像的灰度级内容。一个图像是由不同颜色值的像值组成。像素值在图像中的分布情况是这幅图像的
·2015-11-11 18:08

提取共生矩阵特征

设f(x,y)为一幅二维数字图象，其大小为M×N，灰度级别为Ng,
·2015-11-11 11:04

图像的灰度直方图介绍

和s分别是输入图像f(x,y)和输出图像g(x,y)在任意一点(x,y)的灰度值，则点运算可以使用如下定义：s=T(r)        其中，T为采用的点运算的算子，表示在原始图像和输出图像之间的某种灰度级映射关系
Artprog·2015-11-09 23:43

第二篇 图像的灰度直方图介绍

和s分别是输入图像f(x,y)和输出图像g(x,y)在任意一点(x,y)的灰度值，则点运算可以使用如下定义：s=T(r)        其中，T为采用的点运算的算子，表示在原始图像和输出图像之间的某种灰度级映射关系
Artprog·2015-11-09 23:00

Opencv——灰度直方图

灰度直方图是灰度级的函数，它表示图像中具有某种灰度级的像素的个数，反映了图像中某种灰度出现的频率。
·2015-11-08 16:23

matlab 直方图均衡化

原理： 直方图均衡化首先是一种灰度级变换的方法： 原来的灰度范围[r0,rk]变换到[s0,sk]变换函数为：s=T(r); 为便于实现，可以用查找表（look-up table）的方式存储，即：
·2015-11-07 11:58

图像处理------直方图均衡化

一、直方图均衡化数学推导     直方图均衡化的总体思想：首先考虑连续函数并且让变量r代表待增强图像的灰度级，假设被归一化到区间[0,1]，且r=0表示黑色及r=1表示白色。
·2015-11-07 10:50

基于DCT字典图像稀疏去噪算法学习

2.PSNR（峰值信噪比）:PSNR本质上与MSE相同，但它与图像的量化灰度级相联系，其表达式为：主函数：main.m%demo2-denoiseanimage%thisisarun_file
happinesslz·2015-11-05 21:20

matlab中的灰度共生矩阵相关函数用法

通过计算具有灰度级i和灰度级j的像素对在水平方向相邻出现的频繁程度。glcm中的每个元素说
yayan01·2015-11-02 15:10

数字图像处理（一）：图像分割

数字图像处理（一）：图像分割 1 间断检测，以区域间灰度不连续性质进行的分割 三种基本类型的灰度级间断：点、线、边缘。
·2015-11-02 11:47

MUSICA（多尺度图像对比度增强）算法的简要原理及VC实现

程序源码下载：IPLab_MUSICA.rar       算法原理：    图像增强的一般方法是对比度拉伸和直方图均衡，这两种方法对于灰度级过于集中
·2015-11-02 10:14

直方图规定化

例：设图像有64*64=4096个像素，有8个灰度级（L＝8），灰度分布和希望变换后得到的直方图如表所示。试进行直方图匹配。
qq_27432889·2015-11-01 21:00

python 简单图像处理（9） 灰度变换

处理时作用域是单个像素 有表达式： 　　g(x,y) = T[ f(x,y) ]  　　T为映射关系 在点运算中，映射关系是关键，它描述了输入灰度级
·2015-11-01 13:17

基于嵌入式Linux的B超图像打印的实现

Linux的B超图像打印的实现 时间：2008-08-29 10:19:00 来源：电子技术应用 作者：杨柳 郑政 引言 B模式扫描超声诊断仪(简称B超)是一种医学影像设备，其扫描结果是一幅多灰度级
·2015-11-01 12:54

C#绘制数字图像灰度直方图

灰度直方图是灰度的函数，描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数。如果用直角坐标系来表示，则它的横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度出现的概率（像素的个数）。
·2015-10-31 11:57

C#伪彩色处理

  　　效果图： 　　    　　强度分层法和灰度级-彩色变换法： 　　（1）强度分层法是伪彩色处理技术中最简单的一种。 　　在某个灰度级Li上设置一个平行于
·2015-10-31 11:57

图片知识总结

像素深度决定彩色图像的每个像素可能有的颜色数，或者确定灰度图像的每个像素可能有的灰度级数。
·2015-10-31 11:41

LEADTOOLS Medical Imaging SDK

LEADTOOLS Medical Imaging包含了一些精心挑选的、经过优化的特性，可以满足医疗成像应用程序开发的特殊需要，比如，完全的DICOM数据集支持，可以支持8-16位灰度级，以及12和16
·2015-10-31 10:38

matlab练习程序（PSNR）

这里主要定义了两个值，一个是均方差MSE，另一个是峰值信噪比PSNR，公式如下： 这里的MAX通常是图像的灰度级，一般就是255了。
·2015-10-30 16:17

matlab练习程序（双边滤波）

　　双边滤波模板主要有两个模板生成，第一个是高斯模板，第二个是以灰度级的差值作为函数系数生成的模板。然后这两个模板点乘就得到了最终的双边滤波模板。 　　第一个模板是全局模板，所以只需要生成一次。
·2015-10-30 10:22

直方图均衡化原理

由此映射后的概率为该灰度级前面所有灰度级概率的总和。
jialeheyeshu·2015-10-14 22:00

MATLAB数字图像处理（二）直方图

图像灰度直方图：一副数字图像有[0~255]灰度级，直方图定义如下：h(gk)=nk其中，gk是第k个灰度级（如：255），nk是该灰度级的个数。
zxc024000·2015-10-14 20:00

医学成像原理与图像处理一：概论

前半部分内容为图像处理基础内容，包括图像的灰度级处理、空间域滤波、频率域滤波、图像增强和分割等；后半部分内容为医学影象技术，包括常规胶片X光机、CR、DR、
LG1259156776·2015-09-29 21:00

Matlab-图像直方图函数imhist详解

利用matlab计算图像直方图函数为imhist（）具体用法：imhist(i);直接显示图像i的灰度直方图；imhist（i，n）n为指定灰度级显示直方图；[count,x]=imhist(i)获取直方图信息
ahafg·2015-09-23 10:00

OpenCV实现灰度直方图和直方图拉伸

灰度直方图的定义灰度直方图是灰度级的函数，描述图像中该灰度级的像素个数（或该灰度级像
wishchin·2015-09-15 15:00

【图像处理笔记】比特平面分层

代替突出灰度级范围，我们可以突出特定比特来为整个图像的外观做出贡献。一幅8比特图像，可以认为是8个1比特的平面组成，其中平面1包含图像中所有像素的最低阶比特，而平面8包含图像中所有像素的最高阶比特。
u013162930·2015-08-27 10:00

同态滤波(Homomorphic filtering)

1、引言在生活中会得到这样的图像，它的动态范围很大(即：黑的部分很黑，白的部分很白)，而感兴趣的部分的灰度又很暗(即灰度级范围很小)，分不清物体的灰度层次和细节。
Jacky_Ponder·2015-08-19 23:00
上一页 17 18 19 20 21 22 23 24 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他