20220129学习记录- 北交opencv基础 第二章

1.图像增强的几种方式:

20220129学习记录- 北交opencv基础 第二章空间域增强:

1)代数运算  s=255-r:反色(很好理解,懒得放图了)

加法运算:通过多张照片求平均去噪,照片越多去噪越明显

应用:天文(星系)照片

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减法运算应用:判断是否有入侵物

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乘法运算:使用01的二值化musk遮罩获取目标区域

应用:抠图

20220129学习记录- 北交opencv基础 第二章

 

2)灰度变换:例如将灰度集中的图片进行灰度拉伸,灰度平均分布时落在人眼敏感区的灰度则相应增大,参数A=d/b, 输出d大于输入b时,则为拉伸,且d越大拉伸效果越明显。

宏观上,可分为线性变换和非线性变换:下图为线性变换

20220129学习记录- 北交opencv基础 第二章改进版:分段处理

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对数变换(图略)

幂次变换:在0,1区间,幂指数(伽马)大于一时拉伸高灰度,小于一时拉伸低灰度

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20220129学习记录- 北交opencv基础 第二章20220129学习记录- 北交opencv基础 第二章 3)空间域滤波:直方图变换比例为变换函数的导数

频域增强:

4)频域滤波(对x,y傅里叶变换),用高通/低通滤波器,一般噪声是高频噪声

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