原创 數字圖像處理:4.色彩空間轉換

顏色通常用三個相對獨立的屬性來描述,三個獨立變量綜合作用,自然就構成一個空間座標,這就是顏色空間。而顏色可以由不同的角度,用三個一組的不同屬性加以描述,就產生了不同的顏色空間。但被描述的顏色對象本身是客觀的,不同顏色空間只是從不同的角度去

原创 數字圖像處理:5.放大、縮小圖像

先說“縮” 一般來說,對大圖進行縮小比較簡單,根據縮放比例,選擇部分數據,放棄部分數據就完成了。比如縮小到原圖的1/2,直接選擇按照奇偶行列,保留奇行奇列,放棄偶行偶列就可以了。 再說“放” 放大圖片就比較麻煩了,原本只有100

原创 數字圖像處理:3.僞彩色處理

假彩色增強所處理的對象不是一幅黑白圖像,而是一幅自然彩色圖像或是同一景物的多光譜圖像。通過映射函數變換成新的三基色分量,彩色合成使增強圖像中各目標呈現出與原圖象中不同的彩色,這種技術成爲假彩色增強。假彩色增強目的有兩個:一是使感興趣的目標

原创 數字圖像處理:1.直方圖均衡化

1.灰度直方圖 灰度直方圖(histogram)是灰度級的函數,它表示圖象中具有每種灰度級的象素的個數,反映圖象中每種灰度出現的頻率。如下圖所示,灰度直方圖的橫座標是灰度級,縱座標是該灰度級出現的頻率,是圖象的最基本的統計特徵。     

原创 數字圖像處理:2.線性對比度展寬

  1〉http://blog.csdn.net/zll1371/article/details/8849636   2〉http://blog.csdn.net/lpstudy/article/details/7879513 配套代碼

原创 數字圖像處理:6.旋轉圖像

首先明確一點,旋轉操作完成的圖像,在空間尺度上沒有縮放,只是按照某個中心,全圖選擇了一個角度。 說道這裏,很容易聯繫到“極座標系”,用“徑和角度”表示所有的像素點,在保持“徑”不變的情況下,調整“角度”。這是第一個問題。 第二,在

原创 視覺研究的前世今生

原文:http://blog.sciencenet.cn/blog-1239700-853296.html  王天珍(武漢理工大學)   視覺是人類最重要的知覺,沒有視覺人類很難定位,識別物體,瞭解壞境, 得以生存發展。20世紀兩次世界

原创 圖像處理方向的就業前景

最近版上有不少人在討論圖像處理的就業方向。我想結合我今年找工作的經驗談談我的看法。就我看來,個人覺得圖像處理的就業還是不錯的。首先可以把圖像看成二維、三維或者更高維的信號,從這個意義上來說,圖像處理是整個信號處理裏面就業形勢最好的,因爲你

原创 數字圖像處理:8.邊緣檢測

2、幾種常用的邊緣檢測算子 邊緣是圖像的最重要的特徵,。邊緣是指周圍像素灰度有階躍變化或屋頂變化的那些像素的集合。邊緣檢測主要是灰度變化的度量、檢測和定位。有很多種不同的邊緣檢測方法,同一種方法使用的濾波

原创 C語言實現文件按行倒序存儲

從A文件讀取文本存儲到B文件裏,但是B文件裏的文本順序要和A文件裏的順序相反,比如A文件裏的文本是: sun moon 那麼B文件裏的內容就必須是: moon sun 採用了雙向鏈表實現這一功能,C語言的實現代碼如下: #include

原创 數字圖像處理:11.傅里葉變換

Fourier變換   對於二維信號,二維Fourier變換定義爲:       二維離散傅立葉變換爲:         圖象的傅立葉變換與一維信號的傅立葉變換變換一樣,有快速算法,具體參見教材。有關傅立葉變換的快速算法的程序不難

原创 數字圖像處理:9.圖像分割

From 配套代碼實現 相關代碼

原创 數字圖像處理:7.圖像去噪

一,背景   隨着各種數字儀器和數碼產品的普及,圖像和視頻已成爲人類活動中最常用的信息載體,它們包含着物體的大量信息,成爲人們獲取外界原始信息的主要途徑。然而在圖像的獲取、傳輸和存貯過程中常常會受到各種噪聲的干擾和影響而使圖像降質,

原创 數字圖像處理:11.離散餘弦變換

已知離散傅里葉變換(DFT)爲:     由於許多要處理的信號都是實信號,在使用DFT時由於傅里葉變換時由於實信號傅立葉變換的共軛對稱性導致DFT後在頻域中有一半的數據冗餘。      離散餘弦變換(DCT)是對實信號定義的

原创 OpenCV簡介與使用說明

因爲先前用OpenCV做過手勢識別的開發,所以老師就讓我給低年級的講講,真是誤人子弟呀! 上課講解時的錄屏,突然發現講錯了好多啊··· 用到的幻燈片和介紹OpenCV3.0的文檔