Matlab數字影象處理基礎:影象取樣
>> I=imread('lena.bmp'); >> I1=rgb2gray(I); >> imshow(I1),title('a'); >> I2=I1(1:2:end,1:2:end); >> figure,imshow(I2),title('b'); >> I3=I1(1:4:end,1:4:end); >> figure,imshow(I3),title('c'); >> figure,subplot(2,2,1),imshow(I),title('color image'); >> subplot(2,2,2),imshow(I1),title('512X512'); >> subplot(2,2,3),imshow(I2),title('256X256'); >> subplot(2,2,4),imshow(I3),title('128X128');
相關推薦
Matlab數字影象處理基礎:影象取樣
>> I=imread('lena.bmp'); >> I1=rgb2gray(I); >> imshow(I1),title('a'); >> I2=
影象處理七:影象矩
一、影象 影象:對應矩陣,每個位置的元素就是該處的畫素; 影象矩:一個從數字圖形中計算出來的矩集,通常描述了該影象全域性特徵,並提出了大量的關於該影象不同型別的幾何特徵資訊;(如大小、位置、方向和形狀等); 一階矩:與形狀有關; 二階矩:顯示了曲線圍繞直線平均值的擴充套件程度;
影象處理三:影象變形forward warping和inverse warping
一、影象變形 假設原影象為f(u,v),扭曲的目標影象是g(x,y) 1. forward warping 在已知影象座標轉換關係x(u,v)和y(u,v),直接把原圖座標對映到轉換後圖像相對應的位置上,近似取整得到結果。
影象處理十:影象反色
一、原理 反色的實際含義是將R、G、B值反轉。若顏色的量化級別是256,則新圖的R、G、B值為255減去原圖的R、G、B值。這裡針對的是所有圖,包括真彩圖、帶調色盤的彩色圖(又稱為偽彩色圖)、和灰度圖。真彩圖不帶調色盤,每個象素用3個位元
影象處理27:影象融合
影象金字塔的一個應用是影象融合。例如,在影象縫合中,需要將兩幅圖疊在一起,但是由於連線區域影象畫素的不連續性,整幅圖的效果看起來會很差。這時影象金字塔就可以排上用場了,他可以幫你實現無縫連線。這裡的
Python影象處理特效:影象亮度調整
開發十年,就只剩下這套架構體系了! >>>
影象處理基礎(7):影象的灰度變換(續篇)
灰度變換,屬於一個非常重要的概念。這裡主要參考《Digital Image Processing》 Rafael C. Gonzalez / Richard E. Woods 的第三章。書中
影象處理基礎(7):影象的灰度變換
前面幾篇文章介紹的是影象的空間域濾波,其對畫素的處理都是基於畫素的某一鄰域進行的。本文介紹的影象的灰度變換則不同,其對畫素的計算僅僅依賴於當前畫素和灰度變換函式。 灰度變換也被稱為影象的點運算(只針對影象的某一畫素點)是所有影象處理技術中最簡單的技術,其變換形式如下:
java數字影象處理基礎使用imageio寫影象檔案示例(轉載)
一個BufferedImage的畫素資料儲存在Raster中,ColorModel裡面儲存顏色空間,型別等資訊,當前Java只支援一下三種影象格式- JPG,PNG,GIF,如何向讓Java支援其它格式,首先要 完成Java中的影象讀寫介面,然後打成jar,加上啟動引數- Xbootclasspat
數字影象處理基礎
數字影象處理 數字影象基礎 影象內插 用於影象放大、縮小、旋轉、幾何校正等任務。首先確定變換前後的座標對應關係,用src表示轉換前的影象尺寸,dst表示轉換後的影象尺寸,src’表示轉換後圖像對應於原影象的座標。對於影象縮放,縮放係數t=src/dstt=sr
數字影象處理基礎知-色度空間(RGB\CMY\CMYK\HSI的詳細解釋和一些關聯性描述)
最近在做一些數字影象處理方面的工作,所以想在這裡記錄一下自己在數字影象處理方面的一些基礎知識的積累. 在此記錄一下,畢竟腦容量總是有限的 一、色度空間 色度空間劃分是為了便於以一定標準指定各式各樣的顏色,其實質上是一個標準系統,通過系統中的點來代表每一種顏色。現階段所常用的色度空間分
1.MATLAB影象處理基礎知識
更多MATLAB影象處理視訊請點選 http://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1003594013 在MATLAB中,基本資料結構為數列,大部分影象也是以數列的方式儲存的,例如,包含1024列768行的彩色影象
數字影象處理基礎之--畫素間的關係(鄰接/連通)
影象的畫素的意義 一幅影象,經過取樣和量化之後就可以得到數字影象。數字影象在儲存時,都是由單一的畫素儲存在儲存裝置中。畫素儲存順序是與畫素在數字圖片中原本所處在的物理位置相關,那麼就要了解畫素之間的一些基本關係。 在數字影象處理領域,存在著空間域和變換域的概念。數字影象處理
影象處理基礎(4):高斯濾波器詳解
本文主要介紹了高斯濾波器的原理及其實現過程 高斯濾波器是一種線性濾波器,能夠有效的抑制噪聲,平滑影象。其作用原理和均值濾波器類似,都是取濾波器視窗內的畫素的均值作為輸出。其視窗模板的係數和均值濾波器不同,均值濾波器的模板係數都是相同的為1;而高斯濾波器的模板係數,則隨著距離模板中心的增大而係數減小。所以,高斯
MATLAB影象處理基礎知識3 size函式
d = size(X); %返回矩陣的行數和列數,儲存在d中[m,n] = size(X)%返回矩陣的行數和列數,分別儲存在m和n中m = size(X,dim);%返回矩陣的行數或列數,dim=1返回行數,dim=2返回列數
1-2、數字影象處理基礎
數學建模題目中有時會涉及到與數字影象有關的操作。在這類題目中,往往不會涉及到太多與數字影象處理相關的專業知識,但是要求程式設計師瞭解影象儲存格式與常用基礎操作等。 一、數字影象常用儲存格式。 數字影象在計算機中以矩陣形式儲存,通過一個或多個數字表示每個點
影象處理基礎知識系列之二:核概率密度估計簡介
在這裡提出一個問題,假設資料不完整性一致,就是x我們不知道的取值數量是一定的,最後的概率密度估計圖形和什麼有關係呢?和bin有關。bin不同,最後的對應著概率密度估計就不同,如圖5和圖6。這個bin組距引數對應著公式(1)中的h,,,而公式(1)中的n對應著直方圖組數,(組距=bin=h,組數=n)具體關
數字影象處理技術之影象壓縮編碼
影象壓縮編碼是專門研究影象資料壓縮的技術,就是儘量減少表示資料影象所需要的資料量 目的:減少儲存空間、縮短傳輸時間 影象壓縮編碼從本質上來說就是對要處理的影象資料按照一定的規則進行變換和組合,從而達到以儘可能少的資料來表示儘可能多的資料資訊。 一、資料的冗餘與相關 1.資
影象處理六:預處理方法
一、標準化處理與歸一化 對影象做資料預處理,最常見的對影象預處理方法有兩種: (1)白化處理(影象標準化處理); 影象標準化是將資料通過去均值實現中心化的處理,根據凸優化理
影象處理五:python讀取圖片的幾種方式
一、讀取圖片方式 PIL、opencv、scikit-image: (1)PIL和Pillow只提供最基礎的數字影象處理,功能有限; (2)opencv實際上是一個c++庫,只是提供了python介面,更新速度非常慢