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...
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其他好文 时间：
2014-07-22 00:38:34
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212
双边滤波器的好处是可以做边缘保存（edge preserving），一般过去用的维纳滤波或者高斯滤波去降噪，都会较明显地模糊边缘，对于高频细节的保护效果并不明显。双边滤波器顾名思义比高斯滤波多了一个高斯方差sigma－d，它是基于空间分布的高斯滤波函数，所以在边缘附近，离的较远的像素不会太多影响到边缘上的像素值，这样就保证了边缘附近像素值的保存。 高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像...
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2014-07-21 23:28:11
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303
Blurs an image using the median filter.C++: void medianBlur(InputArray src, OutputArray dst, int ksize)Python: cv2.medianBlur(src, ksize[, dst]) → dstParameters:src – input 1-, 3-, or 4-channel image;...
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2014-07-21 13:37:14
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2184
# -*- coding: utf-8 -*-
#code:myhaspl@myhaspl.com
#邻域平均法滤波,半径为2
import cv2
import numpy as np
fn="test3.jpg"
myimg=cv2.imread(fn)
img=cv2.cvtColor(myimg,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#加上椒盐噪声
param=20
#灰阶范围...
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编程语言 时间：
2014-07-19 23:18:52
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405
# -*- coding: utf-8 -*-
#code:myhaspl@myhaspl.com
#归一化块滤波
import cv2
import numpy as np
fn="test3.jpg"
myimg=cv2.imread(fn)
img=cv2.cvtColor(myimg,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#加上高斯噪声，可以参考以前博文中的内容
......
....
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2014-07-19 12:01:38
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362
指数变换的基本表达式为：y=bc(x-a)-1 当中參数b、c控制曲线的变换形状，參数a控制曲线的位置。指数变换的作用是扩展图像的高灰度级、压缩低灰度级。能够用于亮度过高的图像本博客全部内容是原创，假设转载请注明来源http://blog.csdn.net/myhaspl/对太阳图像进行变换，使低亮...
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2014-07-16 12:01:12
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313
指数变换的基本表达式为：y=bc(x-a)-1 其中参数b、c控制曲线的变换速率，参数a控制曲线的位置。本博客所有内容是原创，如果转载请注明来源http://blog.csdn.net/myhaspl/...
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2014-07-16 08:40:35
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透视投影三维计算机图形学中另外一种重要的变换是透视投影。与平行投影沿着平行线将物体投影到图像平面上不同，透视投影按照从投影中心这一点发出的直线将物体投影到图像平面。这就意味着距离投影中心越远投影越小，距离越近投影越大。最简单的透视投影将投影中心作为坐标原点，z = 1 作为图像平面，这样投影变换为 ; ，用齐次坐标表示为：（这个乘法的计算结果是 = 。）在进行乘法计算之后，通常齐次元素 wc 并...
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2014-07-16 08:37:29
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在计算机领域中，灰度（Gray scale）数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像。这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度，尽管理论上这个采样可以任何颜色的不同深浅，甚至可以是不同亮度上的不同颜色。灰度图像与黑白图像不同，在计算机图像领域中黑白图像只有黑白两种颜色，灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。用于显示的灰度图像通常用每个采样像素8 bits的非线性尺度来保存，这样可以有...
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2014-07-15 13:15:02
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337
分段线性变换将图像的值域分成多个值域并进行不同线性变换计算，可以压缩某部分灰度区，扩展另一部分灰度区间，下面以2个区间为例：for m in xrange(h):
for n in xrange(w):
if img[m,n]>Ds_min and img[m,n]<=Ds_internal:
newimg[m,n]=int((Dd_internal...
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2014-07-15 13:05:56
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362
