% 图像的平滑可以在空间域和频率域进行讨论 % 这次是空间域的讨论 % 掩模——模板操作：(掩模中心对齐之后，掩模超出矩阵的部分，认为该位置，矩阵的元素为0进行计算) % 1：将模板在图中漫游，并将模板中心与某像素重合 % 2：将模板系数与模板下对应像素相乘，将所有乘积相加 % 3：将上述求和结果富 ...
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2020-11-17 12:46:26
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图像锐化算法(Image sharpening):拉普拉斯增强和Unsharp Masking(附代码) \(y(m,n)=x(m,n)+\lambda*z(m,n)\) 其中$x(m,n)$是处理前图片,$y(m,n)$是锐化后，$z(m,n)\(代表增强图像的边缘和细节(高频部分),\)\lam ...
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2020-05-28 13:27:34
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1、图像锐化理论 图像锐化的目的是使图像变得清晰起来，锐化主要用于增强图像的灰度跳变部分，这一点与图像平滑对灰度跳变的抑制正好相反。锐化提高图像的高频分量，增加灰度反差增强图像的边缘和轮廓，以便后期图像识别。 在图像增强过程中，常用平滑算法来消除噪声，平滑属于低通滤波，图像的能量主要集中在低频部分， ...
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2020-02-08 09:21:32
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1.图像锐化概念原理 图像锐化是一种突出和加强图像中景物的边缘和轮廓的技术。图像锐化的本质是增加邻域间像素的差值，使图像的突变部分变得更加明显。 图像的卷积计算除了可以完成模糊去噪、边缘检测等任务外，还可以实现图像锐化/增强的功能。一般也通过Laplacian滤波加原图权重像素叠加锐化空间滤波器用来 ...
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2020-01-09 17:24:24
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1、主流颜色空间 RGB三通道彩色图，每个通道都是[0,255]，常用的三通道—>单通道，Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11 2、图像增强的目标 改善图像的视觉效果 转换为更适合人或机器分析处理的形式； 突出对人或机器分析有意义的信息 抑制无用信息，提高图像的使用价值 包括图像锐化、平 ...
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2019-08-12 01:09:40
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Part1：先介绍几个关于图像处理的概念 1 图像锐化 图像锐化(image sharpening)是补偿图像的轮廓，增强图像的边缘及灰度跳变的部分，使图像变得清晰，分为空域处理和频域处理两类。图像锐化是为了突出图像上地物的边缘、轮廓，或某些线性目标要素的特征。这种滤波方法提高了地物边缘与周围像元之 ...
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2019-04-02 21:01:21
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一 边界补充 1 补零填充 2 边界复制填充 3 镜像填充 4 块填充 二 卷积核 1 平滑均值滤波 2 高斯平滑 3 图像锐化 4 梯度Prewitt 5 Soble边缘检测：垂直梯度水平梯度 6 梯度Laplacian 三 参考资料 https://blog.csdn.net/chaipp060 ...
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2018-11-26 02:28:29
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图像边缘信息主要集中在高频段，通常说图像锐化或检测边缘，实质就是高频滤波。我们知道微分运算是求信号的变化率，具有加强高频分量的作用。在空域运算中来说，对图像的锐化就是计算微分。由于数字图像的离散信号，微分运算就变成计算差分或梯度。图像处理中有多种边缘检测（梯度）算子，常用的包括普通一阶差分，Robe ...
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2017-12-10 21:36:30
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一、引言 图像锐化处理的作用是使灰度反差增强，从而使模糊图像变得更加清晰。图像模糊的实质就是图像受到平均运算或积分运算，因此可以对图像进行逆运算，如微分运算能够突出图像细节，使图像变得更为清晰。由于拉普拉斯是一种微分算子，它的应用可增强图像中灰度突变的区域，减弱灰度的缓慢变化区域。二、卷积算法2.1... ...
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2017-08-01 19:20:40
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http://blog.csdn.net/ebowtang/article/details/38961399 之前一段我们提到的算法都是和平滑有关， 经过平滑算法之后， 图像锐度降低， 降低到一定程度， 就变成了模糊。 今天我们反其道行之， 我们看看锐化是怎么做的。 这里的锐化， 还是的从平滑谈开去 ...
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2017-06-22 23:58:06
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