摘要：
形态学变化本质是数学上一个分支，是基于形状的一系列图像处理操作。一、基础理论 形态学的主要用途是获取物体拓扑和结果信息，通过物体结构一系列运算，得到物体更本质的形态。在图像处理的主要应用有： 1、利用形态学处理图像，用于改善图像质量目的，比如通过原图像减去顶冒图像用于提高对比度 2、描述和定义图像的各种几何参数和特征，如面积、连通、颗粒度、骨架和方向性。... 阅读全文
摘要：
在图像处理中阈值化操作，从一副图像中利用阈值分割出我们需要的物体部分（当然这里的物体可以是一部分或者整体）。这样的图像分割方法是基于图像中物体与背景之间的灰度差异，而且此分割属于像素级的分割。opencv的二值化操作函数，如果你是一位经验丰富的专业人员，可以发现阈值化操作有很多小技巧，不只是单单调用二值化操作函数，就完成阈值化操作，往往还是结合形态学处理。 阈值化... 阅读全文
摘要：
一、图像增强算法原理 图像增强算法常见于对图像的亮度、对比度、饱和度、色调等进行调节，增加其清晰度，减少噪点等。图像增强往往经过多个算法的组合，完成上述功能，比如图像去燥等同于低通滤波器，增加清晰度则为高通滤波器，当然增强一副图像是为最后获取图像有用信息服务为主。一般的算法流程可为：图像去燥、增加清晰度（对比度）、灰度化或者获取图像边缘特征或者对图像进行卷积、二值化等，上述四个步骤... 阅读全文
摘要：
一、引言 图像锐化处理的作用是使灰度反差增强，从而使模糊图像变得更加清晰。图像模糊的实质就是图像受到平均运算或积分运算，因此可以对图像进行逆运算，如微分运算能够突出图像细节，使图像变得更为清晰。由于拉普拉斯是一种微分算子，它的应用可增强图像中灰度突变的区域，减弱灰度的缓慢变化区域。二、卷积算法2.1卷积原理 因此，锐化处理可选择拉普拉斯算子对原图像进行处理，产生描述灰... 阅读全文
摘要：
一、前言 当用照像机拍摄一副黑纸白字的纸张时，照相机获得的图像并不是真正的黑白图像。不管从什么角度拍摄，这幅图像实际上是灰度或者彩色的。除非仔细的设置灯光，否则照相机所拍摄的放在桌子上的纸张图像并不能代表原始效果。不像在扫描仪或打印机内部，想控制好桌子表面的光源是非常困难的。这个开放的空间可能会受到台灯、吊灯、窗户、移动的影子等影响。人类的视觉系统能自动补偿这些，但是机器没有考虑到这... 阅读全文
摘要：
一、引言 上篇文章中四种方法对图像进行倾角矫正都非常有效。Hough变换和Radon相似，其抗干扰能力比较强，但是运算量大，程序执行慢，其改进方法为：我们可以不对整幅图像进行操作，可以在图像中选取一块（必须含有一条与倾角有关的直线）进行操作，从而减小运算量。这里Hough变换法和Radon变换法进行倾角检测的最大精度为1度。它们的优点是可以计算有断点的直线的倾角。最小二乘法的优点就是... 阅读全文
摘要：
在进行光学扫描时，会因为客观原因，导致扫描的图像位置不正，影响后期的图像处理，因此需对图像进行图像矫正工作。 1、图像倾斜矫正基础 图像倾斜矫正关键在于根据图像特征自动检测出图像倾斜方向和倾斜角度。目前常用的倾斜角度方法有：基于投影的方法、基于Hough变换、基于线性拟合，还有进行傅里叶变换到频域来 阅读全文
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一、Brief算法 1、基本原理 BRIEF是2010年的一篇名为《BRIEF:Binary Robust Independent Elementary Features》的文章中提出，Brief为特征描述子，对已检测到的特征点进行描述，是一种二进制编码描述子，摒弃了区域灰度直方图描述特征点的传统方 阅读全文
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一、Fast算法 1、基本原理 Fast特征点检测feature2D原理是在圆周上按顺时针方向从1到16的顺序对圆周像素点进行编号。如果在圆周上有N个连续的像素的亮度都比圆心像素的亮度Ip加上阈值t还要亮，或者比圆心像素的亮度减去阈值还要暗，则圆心像素被称为角点。 算法核心：利用周围像素比较的信息可 阅读全文
摘要：
特征点检测广泛应用到目标匹配、目标跟踪、三维重建等应用中，在进行目标建模时会对图像进行目标特征的提取，常用的有颜色、角点、特征点、轮廓、纹理等特征。现在开始讲解常用的特征点检测，其中Harris角点检测是特征点检测的基础，提出了应用邻近像素点灰度差值概念，从而进行判断是否为角点、边缘、平滑区域。Ha 阅读全文