Dsp Tian

摘要： 直方图匹配或叫做直方图规定化都可以，是把原图像的直方图按照给定的直方图加以映射，使新图像的直方图的分布类似于给定的函数。 总共有以下几步： 1.求给定的函数的累积直方图s。 2.求原图像的累积直方图G。 3.求s中每一个值在G中距离最小的位置index。 4.求原图像每个像素通过index映射到的新 阅读全文

摘要： 双边滤波模板主要有两个模板生成，第一个是高斯模板，第二个是以灰度级的差值作为函数系数生成的模板。然后这两个模板点乘就得到了最终的双边滤波模板。 第一个模板是全局模板，所以只需要生成一次。第二个模板需要对每个像素都计算一次，所以需要放到循环的里面来生成，这很像表面模糊啊。哦，表面模糊就是用了一个截尾滤 阅读全文

摘要： 程序运行时如果太慢了，那么就需要有一些标示来说明程序到底运行到哪里了，为了给一个直观的程序运行进度，就需要用到waitbar了。我也是看人家程序有这个东西，感觉挺有用的，就记下来了。h=waitbar(0,'wait...');for i=1:1000 waitbar(i/1000);endclose(h) 阅读全文

摘要： 过去也写过透视变换，当时算法真是弱爆了，我竟然会通过两次变换。不过那引用的三篇文章都是非常好的文章，直到今天我才看明白。所谓的倾斜校正，一定要有标定点，将一个倾斜的矩形变为不倾斜的。因此可以从原四边形四个点和新矩形四个点得到一个变换矩阵，根据这个矩阵再作用到全局图像就可以了。详细原理在这里，MIT的 阅读全文

摘要： SUSAN算子既可以检测角点也可以检测边缘，不过角点似乎比不过harris，边缘似乎比不过Canny。不过思想还是有点意思的。 主要思想就是：首先做一个和原图像等大的目标图像。然后用一个圆形的模板，用模板去遍历原图像每个像素，把模板内的每个像素都和模板中心像素比较，如果灰度小于一个阈值，那么就对目标 阅读全文

摘要： 一种评价压缩后图像质量的方法，和PSNR类似。具体论文看这里。 代码：function main img=imread('lena.jpg'); [m n]=size(img); imgn=imresize(img,[floor(m/8) floor(n/8)]); imgn=imresize(imgn,[m n]); img=double(img); imgn=double(imgn); tmp=[]; for i=9:8:m for j=9:8:n tmp=[tmp SSIM(img(i-8:i,j-8:j... 阅读全文

摘要： 方法是先用LoG算子进行滤波，在对图像的过零点进行检测。 clear all; close all; clc; %产生LoG算子(Laplacian of Gaussian) m=11; n=11; sigma=1.4; w=zeros(m,n); h_m=(m-1)/2; h_n=(n-1)/2; 阅读全文

摘要： 我可没直接调用系统函数，要是那样就太水了。其实我的matlab代码很容易就能翻译成c/c++的。 canny边缘检测一共四个部分： 1.对原图像高斯平滑 2.对高斯平滑后的图像进行sobel边缘检测。这里需要求横的和竖的还有联合的，所以一共三个需要sobel边缘检测图像。 3.对联合的sobel检测 阅读全文

摘要： 这个过去也实现过，不过现在回头看，当时写的还真是糟糕，所以现在决定用matlab重写了。而且当时的方法现在来看还真是不怎么样呢。 这里用的方法是《特征提取与图像处理》3.3.4里的。 下面是代码： function main img=imread('lena.jpg'); imshow(img); 阅读全文

摘要： 把图像中每一个像素当成有质量的恒星，像素的灰度值就相当于恒星的质量，运用万有引力定律求得每个像素受到其他像素的“力”，获得力场图像。 公式就是中学的万有引力公式，不过这里是向量场，所以每一个像素受到的力不是简单的叠加，是矢量求和。 好像有用这个力场变换识别耳朵的。 这里也是求模板大小的局部力场，全局 阅读全文