摘要：
1、数字图像的压缩是实现图像存储和传输的基础，数字图像压缩目的： 节省图像存储容量；减少传输信道容量；缩短图像加工处理时间。 2、基本概念： 2.1 信息相关 在绝大多数图像的像素之间， 各像素行和帧之间存在着较强的相关性。从统计观点出发，就是每个像素的灰度值（或颜色值）总是和其周围的其它像素的灰度 阅读全文
摘要：
1、图像复原：根据退化原因，建立相应的数学模型，从被污染或畸变的图像信号中提取所需要 的信息，沿着使图像降质的逆过程恢复图像本来面貌。 1.1 复原技术分类： (1)在给定退化模型条件下：无约束和有约束; (2)根据是否需要外界干预：自动和交互; (3)根据处理所在域：频率域和空间域。 1.2. 图 阅读全文
摘要：
1、基于阈值分割 阈值选取： 1.直方图技术 2.最小误差阈值法 对其错误分割概率求导 = 0时，所得t可以使错误分割概率最小 3.最大方差阈值法 具体过程： 作用：算法可操作性强，直方图无论是否有双峰均可得到满意的效果，总是可以得到一个解 2、基于边缘分割 1.点检测 2.线检测 3.边缘提取 3 阅读全文
摘要：
1、膨胀 应用：让有断裂的字母膨胀相连，再做后续其他工作： 作用：将与物体接触所有背景点合并到该物体中，使边界向外扩张的过程，可以用来填补物体中的空洞 2、腐蚀 膨胀后腐蚀，可以有一个好效果： 作用：一种消除边界点，使边界向内部收缩的过程，用来消除小且无意义的物体； 使用腐蚀来消除图像的细节部分，可 阅读全文
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1、频域滤波器 已知原图为f(x, y)，系统冲击波为h(x, y)，增强后结果为g(x, y)； 那g(x, y) = f(x, y) * h(x, y)，*为卷积； 那通过傅里叶变换中的空间域的卷积对应频域的乘积的性质： 把 f(x, y)，h(x, y)通过傅里叶变换得到 F(u, v)，H( 阅读全文
摘要：
学的不太明白，好像需要信号系统方面的知识，先记点感觉是重点的内容 1、二维离散信号傅里叶变换公式 2、特点 3、性质 3.1卷积性质 3.2相关性质 相关运算可以用于感兴趣区域的匹配 3.3分离性质 阅读全文
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1、计算方法，看图很好理解 Dm是灰度级，A0是像素总数。 2、应用 在人脸识别时可能人脸有亮有暗，用直方图均衡来增强对比度，从而更好地检测识别 阅读全文
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一、低通：积分的运算 1、均值滤波器 2、高斯低通滤波器 3、低通滤波器可以去除噪声；先均值后二值化可以提取感兴趣物体；可以使得图像更加平滑，但是边缘变得模糊了 二、中值滤波器：在去除噪声时也可以比较好的保留边缘特征，没有模糊边缘，所以应用广泛 三、高通：微分运算--增强高频、突出边缘 阅读全文
摘要：
1、加法运算：指两幅及以上图像相加，可以去除叠加性噪声 2、减法运算：两幅图相减，可以分割特定区域和检测场景变化 3、乘法运算：两幅图相乘，可以获取图像中特定的部分 阅读全文
摘要：
一、图像增强有空间域增强和频域增强2种方法，然后其中不同的方式：如上图 1、空间域增强：直接对构成图像像素的灰度级操作 a.灰度变换 T作为变换函数有线性和非线性变换，线性变换可以直接进行灰度拉伸，其中分段线性变换可以突出感兴趣区域，抑制不感兴趣区域 非线性变换有对数变换、幂次变换、直方图均衡等方式 阅读全文