博客主页：A_SHOWY系列专栏：力扣刷题总结录数据结构云计算数字图像处理力扣每日一题_变量变量是程序的基本组成单位，是内存中的一个数据存储空间。变量有三个基本要素：类型+名称+值。

目录直方图均衡化均衡化原理均衡化效果标准直方图均衡化自适应直方图均衡化傅里叶变换原理低通滤波高通滤波直方图均衡化均衡化原理图像均衡化是一种基本的图像处理技术，通过更新图像直方图的像素强度分布来调整图像的全局对比度。这样做可以使低对比度的区域在输出图像中获得更高的对比度。简单理解：改变图像对比度，让色彩更丰富，灰度值直方图：瘦高->均衡本质上，直方图均衡化的工作原理是:1.计算图像像素强度的直方图2

目录图像平滑处理（滤波操作）1.均值滤波blur()2.方框滤波boxFilter()3.高斯滤波GaussianBlur()4.中值滤波medianBlur()形态学操作morphology1.腐蚀操作2.膨胀操作3.开运算cv2.morphologyEx()4.闭运算cv2.morphologyEx()5.梯度运算6.礼帽与黑帽计算图像梯度1.Sobel算子2.Scharr算子3.laplac

目录Canny边缘检测原理步骤图像金字塔1.高斯金字塔2.拉普拉斯金字塔图像分割图像轮廓检测1.检测轮廓2.绘制轮廓3.补充Canny边缘检测梯度是什么?梯度就是变化的最快的那个方向edge=cv2.Canny(image,threshold1,threshold2[,edges[,apertureSize[,L2gradient]]])第一个参数是需要处理的原图像，该图像必须为单通道的灰度图；第

目录图像读取与显示读取视频与查看属性图像保存保存视频图像属性打印遍历图像的所有像素点的RGB值图像边界填充数值计算图像大小变化图像窗口滑动条的创建和使用鼠标操作importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt图像读取与显示图像读取cv2.MREAD_COLOR:彩色图像或用1cv2.IMREAD_GRAYSCALE:灰度图像或用0img=cv

目录整体架构流程(1)阴影区域检测①LAB颜色空间②阴影检测③代码(2)阴影去除①在LAB空间上对单独目标区域去除阴影②处理每个阴影区域③代码(3)阴影边缘校正①中值滤波器的实现②调用中值滤波器③代码效果展示①环境图片②文档上的阴影全部代码基于CNN的进阶方法参考文献概要阴影检测和去除是许多计算机视觉应用中的一项重要的预处理任务。在图像分割过程中，阴影可能会产生错误的片段。此外，在对象检测算法中，

在数字图像处理中，抠图是一项常见的任务，它涉及到将图片中的某个对象与背景分离。如今，随着技术的发展，我们不再需要复杂的软件和专业技能，就可以使用在线工具轻松完成这一任务。

原理图像表示：图像通常是由像素组成的二维矩阵。对于彩色图像，通常有三个通道（红、绿、蓝），每个通道都有一个矩阵。颜色空间：RGB（红、绿、蓝）是最常见的颜色空间，其中每个像素由三个分量表示。其他颜色空间包括灰度（只有一个通道表示亮度）、HSV（色相、饱和度、亮度）等。**通道合并与分离：**图像的颜色通道可以合并成一个多通道图像，也可以从多通道图像中分离出各个通道。代码实现下图提示生成3个RGB分

实现幂律变换，对lena图像（灰度）进行处理，观察在不同gamma数值下图像的变化和特点。观察lena图像的直方图，实现lena图像的直方图均衡，观察效果。代码及内容展示和分析：1.1选用c*log(x,base)来处理lena的每一个像素，并取不同的参数和底数importcv2ascvimportnumpyasnpimportmathLena=cv.imread(‘lena.jpeg’,0)q=

一、实验原理频率域滤波是对图像进行傅里叶变换，将图像由图像空间转换到频域空间，然后在频率域中对图像的频谱作分析处理，以改变图像的频率特征，原理是用傅里叶变换表示的函数特征完全可以通过傅里叶反变换来重建，而且不会丢失任何信息（因为任何周期或非周期函数都可以表示为不同频率的正弦函数和余弦函数之和的形式）。实际上，空间域滤波和频率域滤波经常是对应的：空间滤波实际上是图像与各种空间滤波器（模板）的卷积，而

0.前言这是C语言数字图像处理系列的最后一章。作为这个博客帐户的第一个系列和作品，很高兴看到了一百多位新增的粉丝，也非常感谢大家在这两周陪伴！

0.完整仓库&教程：这一章节的完整代码在：Chapter6.LowPassFilterandHighPassFilter如果你喜欢这个系列的文章或者感觉对你有帮助，请给我的仓库一个⭐️。1.低通滤波器1.1理想低通滤波器（IdealLowPassFilter）算法：首先对图像进行二维离散傅里叶变换（这部分的原理可以参考：离散傅里叶变换和重建），得到每个像素的复数数组。每个复数的实部和虚部分别乘以(

0.完整仓库&教程：这一章节的完整代码在：Chapter7.ImageNoiseandNoiseReduction如果你喜欢这个系列的文章或者感觉对你有帮助，请给我的仓库一个⭐️。1.同态滤波器算法：同态滤波器的过程与第六章(这部分可以参考：6：低通滤波器和高通滤波器)中的高通/低通滤波器类似：首先对图像进行二维离散傅里叶变换DFT(这部分原理需要理解：5:二维离散傅里叶变换和重建)，得到每个像素

原理离散余弦变换（DCT）和量化是图像压缩中的两个关键步骤，尤其是在JPEG压缩标准中。离散余弦变换（DCT）：DCT的目的是将图像从空间域（即像素表示）转换到频率域。这种转换后，图像的能量会集中在少数几个系数中，特别是低频系数中。图像的大部分视觉信息都包含在低频成分中，而高频成分通常与图像细节（如边缘、纹理）相关。**量化：**量化是压缩过程中降低DCT系数精度的步骤。它通过使用一个预定义的量化

目录前言一、图像处理基础1.概述2.数字图像处理的基础3.图像基本运算4.图像变换二、图像处理技术5.图像增强5.1基于直方图处理的图像增强5.1.1直方图的均衡化5.1.2直方图的规定化5.2空间域滤波增强

【原理】中值滤波（Medianfilter）是基于排序统计理论的有效抑制噪声的非线性滤波技术，基本思想是用像素点邻域灰度值的中值来代替该像素点的灰度值，它不依赖于邻域内那些与典型值差别很大的值。优点：中值滤波无论是在消除噪声还是保存边缘方面都很有效率缺点：需要对像素进行排序，花费时间长；去噪同时保留图像边缘细节，不适合细节很多的图像步骤：1、按强度值大小排列像素点2、选择排序像素集的中间值作为点[

目录第一章高分遥感图像分类概述1、遥感图像分类概念与内涵1)、数字图像处理的三个层次2)、图像处理技术分类的三种基本范畴3)、遥感最终目的4)、遥感分类定义5)、遥感分类意义6)、遥感分类原理2、遥感图像分类的技术发展

  本专栏详细地分析了常用图像处理算法的数学原理、实现步骤。配有matlab或C++实现代码，并对代码进行了详细的注释。最后，对算法的效果进行了测试。相信通过这个专栏，你可以对这些算法的原理及实现有深入的理解！  如有疑问，欢迎在评论区留言讨论！Canny边缘检测算子原理和matlab实现代码拉普拉斯算子的原理和matlab实现代码Sobel算子原理及matlab实现代码中值滤波原理及matlab

音视频涉及语音信号处理、数字图像处理、信息论、封装格式、编解码、流媒体协议、网络传输、渲染、算法等。在现实生活中，音视频扮演着越来越重要的角色，比如视频会议、直播、短视频、播放器、语音聊天等。

数字图像处理练习题文章目录数字图像处理练习题第一章1.什么是数字图像?2.数字图像有哪些特点?3.数字图像处理的目的是什么?4.简述数字图像的历史。5.数字图像有哪些主要应用?

清华&HuggingFace联手打造PIXART-δ，图像生成速度提升7倍，开源界的StableDiffusion杀手引言：图像合成的新纪元——PIXART-δ模型的介绍在数字图像处理和合成的领域中，模型的进步不仅推动了技术的发展

计算机视觉（ComputerVision）是一门以人类视觉系统为模型，利用数字图像处理、计算机图形学、模式识别等技术来处理和解释图像或视频，并从中提取有用信息的学科。

图像翻转是常见的数字图像处理方式，分为水平翻转和垂直翻转。本文主要介绍FPGA实现图像翻转的基本思路，以及使用紫光同创PGL22G开发板实现数字图像水平翻转、垂直翻转的过程。

在数字图像处理中，降低图片像素是一个常见的需求。无论是为了节省存储空间，还是为了适应不同的显示需求，像素的调整都至关重要。然而，逐个处理图片既耗时又容易出错。

第十六届数字图像处理国际会议（ICDIP2024）将于2024年5月24-26日在中国海口召开。本次会议由海南大学主办，海南大学计算机科学与技术学院承办。

1、数字图像处理，冈萨雷斯，阮秋琦（译），电子工业出版社；2、opencv基础篇，于仕琦，刘瑞祯，北京航空航天大学出版社；3、LearningOpenCVcomputervisionwiththeopencvlibrary

对数压缩和对数变换一、对数压缩1、对数压缩公式2、对数压缩系数的计算3、不同的底数压缩效果二、对数变换1、对数变换公式2、对数变换系数的计算3、不同底数压缩效果附录：相关代码（Matlab）在数字图像处理技术中

遥感信息提取与遥感数字图像处理及及分类密切相关，近几年也有广泛应用，粗略来看，大概有以下几类：1.地形.如DEM、坡度、坡向等。2.植被.如植被种类、长势情况、病虫害等。

原理维纳滤波的原理是基于统计方法，旨在通过最小化信号的估计误差来改善信号的质量。它在处理具有噪声干扰的信号时特别有效。维纳滤波旨在从受噪声干扰的信号中恢复原始信号。它假设信号和噪声都是随机过程，并且它们的统计特性是已知的或可估计的。维纳滤波器的设计基于最小化输出和所需信号之间的均方误差（MSE）。数学原理假设x(n)是原始信号，d(n)是观测到的受噪声干扰的信号，y(n)是滤波器的输出。那么，噪声

本文章由公号【开发小鸽】发布！欢迎关注！！！老规矩–妹妹镇楼：一．冲激和取样特性（一）连续冲激的定义线性系统和傅里叶变换研究的核心是冲激及其取样特性。连续变量t在t=0处的单位冲激表示：满足等式物理上，如果我们把t解释为时间，那么一个冲激可看成是幅度无限、持续时间为0.具有单位面积的尖峰信号。一个冲激具有关于如下积分的所谓取样特性:假设f(t)在t=0处是连续的，取样特性得到函数f(t)在冲激位置

它通过数字图像处理和模式识别等手段，实现机器对图像内容的“视觉”识别能力。机器视觉技术广泛应用在现代工业生产各个环节，大大提升了自动化水平，成为工

原理：带阻滤波器（Band-StopFilter）是一种在信号处理领域常用的滤波器，它的主要功能是去除（或减弱）信号中特定频率范围内的成分，同时允许其他频率范围的信号通过。这种滤波器在多种应用中都非常有用，比如去除电子设备中的干扰信号、音频处理中的噪声消除等。频率选择性：带阻滤波器设计用来阻止一个特定的频率带宽内的信号。这个带宽被称为阻带（StopBand），其外的频率区域则被允许通过，这部分称为

逆滤波原理逆滤波是一种在频率域进行的图像复原技术，常用于修复由运动模糊等因素引起的图像退化。具体步骤如下：**频率域表示：**首先，将退化的图像通过傅里叶变换从空间域转换到频率域。这使得图像的频率成分变得明显，便于分析和处理。**退化模型识别：**在频率域中，图像退化通常可以表示为原始图像与某个退化函数（比如运动模糊）的卷积。逆滤波需要识别这个退化函数，这通常需要一定的先验知识或假设。**设计逆滤

数字图像处理数字图像处理也是一个广泛而深入的领域，涉及多个章节和主题。图像获取与表示：学习如何获取和表示数字图像，包括不同的图像格式和编码方法。

数字图像处理（图像灰度变换、图像直方图及均衡、图像中值滤波、图像空域锐化增强、图像频域滤波）目录1图像灰度变换1.1灰度线性变换1.2图像二值化1.3负象变换1.4灰度非线性变换1.5程序设计流程图2图像直方图及均衡

图像分割0.前言1.基础知识2.点、线和边缘检测2.1背景知识2.1孤立点的检测2.2线检测2.3边缘模型2.4基本边缘检测2.5更先进的边缘检测技术3.阈值处理3.1全局阈值处理3.2用Otsu方法的最佳全局阈值处理4.基于区域的分割4.1区域生长4.2区域分裂与聚合4.基于区域的分割4.1区域生长4.2区域分裂与聚合5.补充：VS添加ImageWatch0.前言分割将图像细分为构成它的子区域或

表示和描述0.前言1.表示1.1边界追踪1.2链码1.3使用最小周长多边形的多边形近似2.边界描绘子2.1一些简单的描绘子2.2形状数2.3傅里叶描绘子2.4统计矩3.区域描绘子3.1一些简单的描绘

小波域多分辨率处理0.前言1.背景1.1图像金字塔1.2子带编码2.多分辨率展开2.1级数展开2.2尺度函数2.3小波函数0.前言本章难度大(看不太懂)，没有什么详细记录，大家还得自行查阅其他相关博客视频等。小波变换基于小型波(傅里叶变换以正弦函数为基函数).FT的结果完全丢失了时间信息,而小波变换的意义就在于判断什么时间(间隔)出现什么样的频谱成分.辅助材料:THEWAVELETTUTORIAL

频率域滤波0.前言1.基本概念1.1取样函数的傅里叶变换1.2单变量的离散傅里叶变换(DFT)2.两个变量函数的扩展3.二维傅里叶变换的一些性质3.1傅里叶谱3.2相角3.3二维卷积定理4.频率滤波基础4.1基础4.2频率域滤波步骤4.3空间和频率域滤波间的对应5.使用频率域滤波器平滑图像6.使用频率域滤波器锐化图像6.1高斯高通滤波器6.2拉普拉斯算子6.3同态滤波6.4小结opencv补充:0

直方图处理3.1直方图均衡化3.2直方图匹配4.空间滤波基础4.1空间滤波原理4.2空间相关与卷积5.平滑空间滤波器5.1平滑线性滤波5.2统计排序(非线性)滤波器opencv的补充:前言本系列博客参考书为,数字图像处理第三版

opencv引入了Mat类用于管理图像（从数字图像处理的角度看，图像其实就是矩阵），Mat类采用了很巧妙的内存管理机制，可以让开发人员不必把注意力放在内存的管理上，这大大降低了opencv的学习门槛。

彩色图像处理0.前言1.彩色基础2.彩色模型3.伪彩色图像处理3.1灰度分层3.2灰度到彩色的变换4.彩色变换4.1色调和彩色校正5.基于彩色的图像分割5.1HSI彩色空间的分割5.2彩色边缘检测0.前言本章的重点内容就是理解彩色模型,就是在灰度图像的基础上添加了图像的通道数,具体的变换与前面的知识类似.第三版教材中图片下载地址：bookimagesdownloadsvs2019配置opencv可

形态学图像处理0.前言1.腐蚀和膨胀1.1腐蚀1.2膨胀1.3对偶性2.开操作和闭操作3.击中或不击中变换4.一些基本的形态学算法4.1边界提取4.2孔洞填充5.形态学重建5.1测地膨胀和腐蚀6.灰度级形态学6.1腐蚀和膨胀6.2一些基本算法6.3灰度级形态学重建7.小总结0.前言参考博客：opencv图像处理模块(6)——击中击不中-知乎(zhihu.com)第三版教材中图片下载地址：booki

一、填空题（每空2分，共30分）1、图像就是3D场景在二维平面上的影像，根据其存储方式和表现形式，可以将图像分为模拟图像和数字图像两大类；2、在用计算机对数字图像处理中，常用一个二维数组来存放图像数据，

PIL和Pillow只提供最基础的数字图像处理，功能有限；opencv实际上是一个c++库，只是提供了python接口，更新速度非常慢。

这里选择Skimage模块进行数字图像处理。

在传统数字图像处理中常用投影分析、Hough变换、方向梯度直方图（HOG

原理理想高通滤波器（IdealHigh-PassFilter,HPF）是数字信号处理中的一种滤波器，用于允许高频信号通过同时阻断低频信号。其工作原理基于频率选择，即选择性地通过高于某个截止频率的信号，同时抑制低于这个截止频率的信号。理想高通滤波器的特点是在截止频率处有一个突然的过渡。在截止频率以上，滤波器的增益（或者说对信号的放大程度）为1，即完全通过这些频率的信号；而在截止频率以下，增益为0，意

原理巴特沃斯低通滤波器（ButterworthLow-PassFilter）在频率域中的定义是明确的，但它在空间域中的表示不是直观的。这是因为巴特沃斯滤波器的形式是基于频率的，并且其空间域表示涉及到一个复杂的逆傅里叶变换，该变换没有一个封闭形式的解析表达。然而，我们可以通过理解其频率域的特性来间接理解其在空间域的行为。在频率域，巴特沃斯低通滤波器的函数形式如下：不同阶数n的巴特沃斯低通滤波器在空间

原理：平滑线性滤波器是一种在图像处理中广泛使用的工具，主要用于降低图像噪声或模糊细节。这些滤波器的核心原理基于对图像中每个像素及其邻域像素的线性组合。邻域平均：平滑线性滤波器通过对目标像素及其周围邻域像素的强度值取平均来工作。这个操作使得图像中的每个像素值变得更加接近其邻域的平均值。滤波器核（Kernel）：滤波器通过一个称为“核”或“掩膜”的小窗口来应用。这个核定义了邻域的大小和形状，通常是一个