影象增強(Image Enhancement)
型別 | 解釋 | 影象 |
正常型 | 過程處於穩定的圖型,它的形狀是中間高、兩邊低,左右近似對稱。 | |
1、孤島型 | 直方圖旁邊有孤立的小島出現,當這種情況出現時過程中有異常原因。如:原料發生變化,不熟練的新工人替人加班,測量有誤等,都會造成孤島型分佈。 | |
2、雙峰型 | 直方圖中出現了兩個峰,這是由於觀測值來自兩個總體,兩個分佈的資料混合在一起。如:兩種有一定差別的原料所生產的產品混合在一起,或者就是兩種產品混在一起。 | |
3、折齒型 | 直方圖出現凹凸不平的形狀,這是由於作圖時資料分組太多,測量儀器誤差過大或觀測資料不準確等造成的, | |
4、陡壁型 | 直方影象高山的陡壁向一邊傾斜時,通常表現在產品質量較差時,為了符合標準的產品,需要進行全數檢查,以剔除不合格品。當用剔除了不合格品的產品資料作頻數直方圖時容易產生這種陡壁型,這是一種非自然形態。 | |
5、偏態型 | 直方圖的頂峰有時偏向左側、有時偏向右側。 (1)由於某種原因使下限受到限制時,容易發生偏左型。如:用標準值控制下限,擺差等形位公差,不純成分接近於0,疵點數接近於0或由於工作習慣都會造成偏左型。 (2)由於某種原因使上限受到限制時,容易發生偏右型。如:用標準尺控制上限,精度接近100%,合格率也接近100%或由於工作習慣都會造成偏右型。 |
相關推薦
影象增強(Image Enhancement)
型別 解釋影象正常型過程處於穩定的圖型,它的形狀是中間高、兩邊低,左右近似對稱。1、孤島型直方圖旁邊有孤立的小島出現,當這種情況出現時過程中有異常原因。如:原料發生變化,不熟練的新工人替人加班,測量有誤等,都會造成孤島型分佈。2、雙峰型直方圖中出現了兩個峰,這是由於觀測值來自兩個總體,兩個分佈的資料混合在一
數字影象處理筆記——影象分割(Image Segmentation)
影象分割 區域生長 影象第一種演算法我們稱為區域生長(region growing) 其主要思路就是從原始影象中選取幾個重要的點,然後從這些點分別往外擴充套件,如果周圍的畫素與其的畫素差小於某個閾值,那麼將其置1(白色),並繼續從這個點向外延展,直到不滿足條件,其他點置0(黑色)。
影象融合(Image Fusion)簡介
影象融合(Image Fusion)是用特定的演算法將兩幅或多幅影象綜合成一幅新的影象。融合結果由於能利用兩幅(或多幅) 影象在時空上的相關性及資訊上的互補性,並使得融合後得到的影象對場景有更全面、清晰的描述,從而更有利於人眼的識別和機器的自動探測。 確保
低照度影象增強(附步驟及原始碼)
低照度影象增強(附步驟及原始碼) 轉載自: https://blog.csdn.net/u013085897/article/details/53233508 好久沒寫部落格了,工作中不斷學習新東西,每天都會積累一點點,有時很想將學到的東
OpenCV3.3—影象增強(方法:直方圖均衡化 equalizeHist )
1. 直方圖均衡化 直方圖均衡化是通過調整影象的灰階分佈,使得在0~255灰階上的分佈更加均衡,提高了影象的對比度,達到改善影象主觀視覺效果的目的。對比度較低的影象適合使用直方圖均衡化方法來增強影象細節。 均衡化處理後的影象只能是近似均勻分佈,均衡化影象的動態範圍擴大了。但是本是擴大了量化間
OpenCV3.3—影象增強(方法:伽馬變換)
1. 伽馬變換 伽馬變換主要用於影象的校正,將灰度過高或者灰度過低的圖片進行修正,增強對比度。變換公式就是對原影象上每一個畫素值做乘積運算: 伽馬變換對影象的修正作用其實就是通過增強低灰度或高灰度的細節實現的,從伽馬曲線可以直觀理解: γ值以1為分界,值越小,對影象
【影象處理】彩色影象自適應對比度增強(OpenCV實現)
提到影象增強,第一印象就是直方圖均衡與直方圖規定化,這是最常見的也是非常有效的全域性影象增強方法。在前不久的一次組會討論中,課題組的一位同學提到了“自適應影象增強”,雖然自己以前也用過,但是一時間忘記了原理,就去複習了一下,其實他使用的方法的全稱應該叫自適
數字影象處理-空間域影象增強(一)(影象反轉,對數變換,冪次變換、分段線性變換)
空間域增強的第一部分:影象反轉,對數變換,冪次變換、分段線性變換 (s:現點值,r: 原點值) 影象反轉: 這個無需多說,就是把黑變白,白變黑,拿八位灰度影象來說 表示式:s=255-r
影象增強之區域性增強(更新中)
一、影象增強概述 1、定義 影象增強(Image Enhancement)是一個很寬泛的定義,簡單來說就是對數字影象進行調整(adjusting)以使影象更適合於顯示或後期的影象分析。 影象增強的原因總結有以下幾點: (1)影象細節不清晰 (2)光
OpenCV影象增強(python)
為了得到更加清晰的影象我們需要通過技術對影象進行處理,比如使用對比度增強的方法來處理影象,對比度增強就是對影象輸出的灰度級放大到指定的程度,獲得影象質量的提升。本文主要通過程式碼的方式,通過OpenCV的內建函式將影象處理到我們理想的結果。 ###灰度直方圖### 灰度直方圖通過描述灰度級在影象矩陣中的畫素個
PAT-乙-1066 1066 影象過濾 (15 分)
程式碼 #include <stdio.h> int main() { int n, m; int a, b, c; scanf("%d %d %d %d %d", &n, &m, &a, &b, &c); int
OpenCV—python 影象修復(去除水印)
基於OpenCV的兩種去水印方案(不具有普適性) 可以使用深度學習方法來去修復影象 一、基於 inpaint 方法(網上的方法,處理質量較低) 演算法理論:基於Telea在2004年提出的基於快速行進的修復演算法(FMM演算法),先處理待修復區域邊緣上的畫素點,然後層層向內推進,
影象文字識別之影象分割(待改進)
import cv2 import numpy as np #讀入圖片,將圖片轉化為2值圖,最後轉化為陣列 image = cv2.imread('C:/Users/wang/Desktop/test.jpg') gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2G
影象腐蝕與影象膨脹(Python篇)
在大學期間積累過一定的影象處理經驗,OCR技術在我的日常工作中偶爾會用到,還是比較重要的。本文介紹影象的膨脹和腐蝕的基本概念及其各自的程式碼實現。 1.膨脹和腐蝕的基本概念 &nb
1066 影象過濾 (15 分)
注意一下輸出格式就好了。printf("%03d",t); #include <iostream> #include <cstdio> using namespace std; int main() { int n,m,a,b,t; sca
影象處理(十一)影象分割(3)泛函能量LevelSet、snake分割
一、level set相關理論 基於水平集的影象分割演算法是一種進化版的Snake演算法,也是需要給定初始的輪廓曲線,然後根據泛函能量最小化,進行曲線演化。水平集的方法,用的是一種隱式函式的方法,這個演算法比較難理解,我一年前開始搞這個演算法的時候,雖然知道程式碼怎麼寫,但是它的原理推
leetcode (Image Smoother)
Title:Image Smoother 661 Difficulty:Easy 原題leetcode地址:https://leetcode.com/problems/image-smoother/ 1. 注意有些數的
C語言實現BMP影象旋轉(任意角度)
實現對對任意角度的旋轉,具體數學推導網上找。如果各位讀者需要使用,只需要將開啟檔案的位置改為你的位置,輸入不同的角度即可: #include <Windows.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #incl
python+OpenCV影象處理(十二)車牌定位中對影象的形態學組合操作處理
車牌定位中對影象的形態學組合操作處理 所謂的車牌定位,其中最關鍵的部分就是對圖片的處理,引數的設定,並使之擁有泛化能力。 首先傳入圖片,在進行大規模的圖片處理時,因為無法確定圖片的尺寸,所以需要將原始圖片進行等比例的縮放。 orgimg = cv2.imread('ch
ccf 201503-1 影象旋轉(100分)
問題描述 旋轉是影象處理的基本操作,在這個問題中,你需要將一個影象逆時針旋轉90度。 計算機中的影象表示可以用一個矩陣來表示,為了旋轉一個影象,只需要將對應的矩陣旋轉即可。 輸入格式 輸入的第一行包含兩個整數n, m,分別表示影象矩陣的行數和