行远-自迩

摘要： 一、算法原理 图像的细节属于低频信息，图像的边缘属于高频信息。我们使用一定大小的 Max-Min 滤波器作用于图像，当滤波器作用于图像细节时，输出结果往往趋向于0（黑色）；而滤波器作用于图像边缘时，Max-Min 输出结果往往趋向于255（白色）。 所以 最大-最小滤波器 能有效地用于检测图像的边缘 阅读全文

摘要： 一、均值滤波概念 1 邻域 2.卷积 如上图所示，是通过对目标像素的邻域进行加权得到新的目标像素的值，其中这个加权矩阵我们叫做邻域算子（局部算子）。 其中g(x, y)就是我们滤波后希望得到的函数，h(x, y)就是邻域算子，f(x, y)就是原图。那么有公式可以表示： 3 均值滤波原理 均值滤波其 阅读全文

摘要： 一、椒盐噪声 void salt(Mat& img, int num) { if (img.data == NULL) return; srand(time(NULL)); int i, j; for (int k = 0; k < num; k++) { i = rand() % img.rows 阅读全文

摘要： 一、高斯函数 1. 一维高斯函数 对于任意的实数a,b,c，是以著名数学家Carl Friedrich Gauss的名字命名的。高斯的一维图是特征对称“bell curve”形状，a是曲线尖峰的高度，b是尖峰中心的坐标，c称为标准方差，表征的是bell钟状的宽度。 2. 二维高斯函数 A是幅值，x。 阅读全文