计算机视觉零基础入门 P2 笔记 (上)

图像处理方法

 

特征提取方法: 

直方图  (对图片数据/特征分布的一种统计)

  区间 【bin】 (一种数据或者特征的代表)

方法:

   直方图均衡化 (对图像进行非线性拉伸,使一定范围像素点的数量的值大致相等)

   自适应直方图均衡   (滑动模板,局部直方图均衡,最终取均值,解决一些整体特别黑或者特别亮的情况 )

   限制对比度自适应直方图均衡 (基于自适应直方图均很,双线性差值,去噪,图像对比度更加自然)

形态学运算

 开运算: 先腐蚀再膨胀 (去掉目标外的孤立点)

 闭运算: 先膨胀再腐蚀 (去掉目标内的孔)

 

空间域处理及变换 (过滤/卷积)

边界填充 Padding

Padding 可以使得卷积前和卷积后边保持一致

Padding  常见的方式

 

避免大的卷积核 来卷积小的图片  (问题:误差,速度慢)

 

平滑均值滤波会使图片模糊化

 

有效去除椒盐噪声

 

高斯滤波

类 人眼特性: 高关注中心 越远,感受精度越模糊

 

 

 

梯度Prewitt滤波

 

 

梯度Sobel滤波

凸显细节

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

发布了2 篇原创文章 · 获赞 1 · 访问量 1844

猜你喜欢

转载自blog.csdn.net/tdh2017/article/details/104162145