目录
二、图像预处理
2.1 介绍
2.2 特征提取方法
2.2.1 直方图
2.2.2 CLAHE
2.2.3 形态学运算
2.2.4 空间域处理及其变换
2.2.5 空间域分析及变换
(1) 均值滤波
(2)中值滤波
(3)高斯滤波
(4) 梯度Prewitt滤波
(5) 梯度Sobel滤波
(6) 梯度Laplacian滤波
(7) 其他滤波
2.2.6 频域分析及变换
(1)高斯金字塔
(2)拉普拉斯金字塔
(3) 傅里叶变换
(4) 小波变换
二、图像预处理
详细见课件:
2.1 介绍
图像预处理实际就是一个图像增强的过程:
空间域:
点运算:就是基于直方图对图像整体的色差进行调整,对一个点颜色进行调整,跟周围或多或少也有点关系
形态学运算:腐蚀、膨胀
临域运算:每个点跟他周围的点进行比较或一块进行计算
频率域:
把空间域映射到频率域,对于我们这里来说,意义就是快速计算卷积
傅里叶变换、小波运算
2.2 特征提取方法
2.2.1 直方图
2.2.2 CLAHE
2.2.3 形态学运算
2.2.4 空间域处理及其变换
2.2.5 空间域分析及变换
1、卷积
用的最多还是补零,但对计算结果的影响还是很大的,所以要避免用大的卷积核去卷积比较小的图片,策略具体看课件
2、滤波
(1) 均值滤波
(2)中值滤波
(3)高斯滤波
可用在高斯金字塔,当这幅图片理你很远时,你取那些像素保留下来才能使这张图片,和原来的图片一定意义上最接近
(4) 梯度Prewitt滤波
(5) 梯度Sobel滤波
(6) 梯度Laplacian滤波
拉普拉斯,相加=0,避免把平滑的区域选出来
原始图片 减去 拉普拉斯滤波的
(7) 其他滤波
2.2.6 频域分析及变换
(1)高斯金字塔
(2)拉普拉斯金字塔
(3) 傅里叶变换
文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-437990.html
(4) 小波变换
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-437990.html
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