摘要：
图像噪声源于现实世界中数字信号总会受到各种各样的干扰，最终接受的图像和源于的数字信号之间总是存在一定的差异，对于图像噪声，使用均值滤波和中值滤波来消除图像噪声的做法已经是很常见的图像消噪手段。一：图像加噪原理1.椒盐噪声（Salt And Pepper Noise）椒盐噪声是一种因为信号脉冲强度引起... 阅读全文
摘要：
一：什么是卷积离散卷积的数学公式可以表示为如下形式：f(x) = - 其中C(k)代表卷积操作数，g(i)代表样本数据, f(x)代表输出结果。举例如下：假设g(i)是一个一维的函数，而且代表的样本数为G = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]假设C(k)是一个一维的卷积操作数, 操作数为C=[... 阅读全文
摘要：
有过UI设计经验的一定对2D图形渲染中的Color Gradient 或多或少有些接触，很多编程语言也提供了Gradient的接口，但是想知道它是怎么实现的嘛？本文介绍三种简单的颜色梯度变化算法，就可以很容易实现常见的梯度变化算法三种都要求提供两个参数即起始颜色RGB值, 最终颜色RGB的值。垂直梯... 阅读全文
摘要：
数学原理：首先看两张图片，大小均为256 * 256个像素, 第一张是纯蓝色图一：第二张是加有随机噪声的蓝色图二：产生随机噪声的算法简单的不能再简单了假设RGB的R与G颜色分量均为零, 则 Blue = 255 * Math.Random() 随机数的取值范围在[0, 1]之间, 程序的核心代码如下... 阅读全文
摘要：
基本原理：图像的透明混合有个专属名词– Alpha Blending对任意两张图像可以合成为一张图像，合成图像的像素取值根据数学公式：RGB3 = (1- a) * RGB1 + a * RGB2其中a为混合透明度取值范围[0, 1]之间, RGB3为目标像素值, RGB1与RGB2的值分别来自两张... 阅读全文
摘要：
一：数学原理如果已知一个函数f(x)以及它在x=0,x=1处的导数，那么函数可以在[0,1]之间插值，当函数表达为三次多项式时我们称之谓立方插值。一个三次多项式及其导数： f(x) =ax^3 +bx^2 + cx + d f’(x)=3ax^2 + 2bx +c多项式在x=0, x=1处值及其... 阅读全文
摘要：
一：数学原理在临近点插值的数学基础上，双线性插值，不是简单copy源像素的值，而是获取四个最邻近目标像素的像素值乘以权重系数，简单的数学公式可以表示为:D(x, y) = S(j, k) * a + S(j+1, k) *b + S(j+1,k+1) * c + S(j, K+1) * d 公式一问... 阅读全文
摘要：
一：数学原理当一幅二维数字图像从源图像N*M被放为(j*N) * (k*M)目标图像是，参照数学斜率计算公式必然有:(X1 – Xmin)/(Xmax - Xmin) = (Y1 - Ymin)/(Ymax-Ymin)当Xmin 和 Ymin均为从零开始的像素点时，公式可以简化为: X=Y1 (Xm... 阅读全文