数字图像处理

数字图像处理

  • 2021/5/28: 增加了部分示例代码

小波变换

小波 (Wavelet) 是时间(空间)频率的局部化分析,它通过伸缩平移运算对信号(函数)逐步进行多尺度细化,最终达到高频处时间细分,低频处频率细分,能自动适应时频信号分析的要求,从而可聚焦到信号的任意细节。有人把小波变换称为“数学显微镜”。

而对于图像处理相关领域,小波变换曾经相当的热门,一些经典的算法如 JPEG-2000 就是基于小波变换原理的。

要理解小波变换,有一大堆需要铺垫的东西…

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数字图像处理

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图像复原与重建

对于一些周期性噪声,空间滤波器的效果不会很好,而且会比较麻烦。在前面的一篇中,我们提到了,除了空间域,我们还可以在频率域进行滤波。这种变换的基本思想是:在傅里叶变换中,周期噪声在对应于周期干扰的频率处显示为集中突发的能量。方法是通过一个选择性滤波器来分离噪声。

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数字图像处理

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2021/4/24: 解决(?)公式渲染问题,卸了重装了渲染器,然后参考配置了服务器渲染

空间&频率域滤波

用于记录学习数字图像处理的历程(不完全同步学校课程,不定期摸鱼)

空间域滤波

直方图均衡化

直方图的形状往往与图像的外观有关。

  • 在暗图像的直方图中,大多数直方图容器集中在灰度级较低的一端(靠近 0)
  • 亮的图像的直方图中,多数直方图容器集中在灰度级的高端
  • 低对比度的图像的直方图中,直方图容器基本位于灰度级的中间
  • 高对比度图像的直方图,容器覆盖了较宽的范围,并且像素的分布是基本均匀的
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