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搜索关键字:冈萨雷斯    ( 30个结果
彩色模型,CIE XYZ,CIE RGB
学习DIP第N天 写在前面的废话:     今天学习彩色模型,常用的图像包括彩色图,灰度图,二值图,并且彩色图像->灰度图像->二值图像,为一个退化过程,即图像包含的信息逐步减少,根据冈萨雷斯第三版介绍的篇幅来看,对灰度图相关的算法描述较多,因此,可以说,就目前的算法来说,针对灰度图像的图像处理还是比较成熟的,但不能确定是否将来产生的新的理论能够统一现有所有算法,而且创造出更高级的算法。想要深...
分类:其他好文   时间:2014-12-20 14:18:29    阅读次数:438
数字图像处理1 、2基本原理
数字图像处理matlab版 冈萨雷斯 图书笔记系列,是个人读书笔记,写的不会太详细,具体内容要看课本(有例子和程序),这里只是罗列些基本的和重要的概念,方便复习,记忆和理解,弄点例子和练习。什么东西都那么详细,是不现实的,大脑记不住,也太没效率。厚书可以慢看,但不能厚重的回忆,要把书读薄。 第一章 ...
分类:其他好文   时间:2014-10-04 00:06:55    阅读次数:263
[DIP] 数字图像处理 (MATLAB) CH05
---慢慢地go through冈萨雷斯的DIP和配套的matlab,记下一些零碎的知识点给自己以后复习。DIP CH05 图像复原与重建首先是一些空间域和频域添加噪声的方法,书中编写了imnoise2与imnoise3,分别在空间域和频域添加噪声(频域噪声对应空间周期噪声)。其中imnoise2主...
分类:其他好文   时间:2014-09-19 17:29:55    阅读次数:304
[DIP] 数字图像处理 CH04
---慢慢地go through冈萨雷斯的DIP和配套的matlab,记下一些零碎的知识点给自己以后复习。DIP CH04 频率域滤波x = nextpow2(a)可以找到最小整数x,使得2的x次幂比a大;傅里叶频谱F = fft2(f) --- 傅里叶变换,f为图像,空间域,F为傅里叶频域,直流分...
分类:其他好文   时间:2014-09-10 17:38:20    阅读次数:213
中值滤波的快速算法
我想学过图像处理的人没有人会不知道中值滤波的,最早的时候我是在冈萨雷斯的图像处理课本[1]中学到的,后来在看Sonka的书[2]的时候又看到了中值滤波的介绍,下面我试着结合课本所学和网上的资料自己整理一篇中值滤波的介绍。 Jeremy Lin 中值滤波器是一种统计排序滤波器,由Tukey于1971年在文献[3]中提出。所谓的统计排序滤波器是一种非线性的空间滤波器,它的响应基于图像滤波器包围的图像区域中像素的排序,然后用统计排序结果决定的值代替中心像素的值。除了中值滤波器外,最大值滤波器和最小值滤波器也是统计...
分类:其他好文   时间:2014-09-09 16:07:38    阅读次数:312
[DIP] 数字图像处理 CH03
---慢慢地go through冈萨雷斯的DIP和配套的matlab,记下一些零碎的知识点给自己以后复习。DIP CH03 亮度变换与空间滤波矩阵A=[1,2,3;4,5,6]sum(A,1)对A的第一个维度求和,sum(A,2)对A的第二个维度求和;prod(A,n),max(A,n),min(A...
分类:其他好文   时间:2014-09-09 15:06:48    阅读次数:239
图像处理、模式识别、模式分类、机器视觉推荐图书
源地址:http://blog.chinaunix.net/uid-26020768-id-3155898.html1、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、Learning OpenCV computer visi...
分类:其他好文   时间:2014-07-22 00:38:34    阅读次数:212
学习数字图像处理_1
结束了数据结构的内容之后,在图书馆接着看数字图像处理的内容。教材以冈萨雷斯编写的《数字图像处理(第三版)》和《数字图像处理(matlab版)》为主。前期看的是后者,后者较薄,且以介绍matlab的各种图像处理相关函数和编程为主,原理讲的较少,前4章还能大概看懂程序,到图..
分类:其他好文   时间:2014-07-19 02:16:45    阅读次数:209
图像形态学操作—腐蚀膨胀深入
这里我们主要想讲解冈萨雷斯的数字图像处理这本书上膨胀腐蚀的定义及用opencv实现的结果,然后对比它们之间的差异。 一:opencv实现        在这之前可以看我的另外一篇blog: 膨胀: 案例代码: int main() { int a[8][8] = { {0,0,0,0,0,0,0,0}, {0,0,5,1,0,0,1,1}, {0,1,0,1,0,1,0...
分类:其他好文   时间:2014-07-02 08:30:04    阅读次数:146
为什么低频信息描述了图像在光滑部位的整体灰度信息,而高频部分则反映了图像在边缘、噪声等细节方面的表现?
今天突然冒出来这个问题,为什么图像边缘是图像高频部分呢?高频不应该是频率高的部分么?图像边缘应该是频率低的啊?查了不少人的问答简单而言,是对频率的理解问题:高频是指高的f,而f则可以理解特定的正弦波,频率越大,正弦波是不是变化得越快?另附上高人解答:冈萨雷斯版里面的解释非常形象:一个恰当的比喻是将傅...
分类:其他好文   时间:2014-06-27 00:47:45    阅读次数:253
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