然后,我们使用 NumPy 库中的np.random.normal()函数生成一个与输入图像大小相同的高斯噪声数组,并将其加到输入图像中。最后,我们使用np.clip()函数将像素值限制在 0 和 255 之间,并使用cv2.imshow()函数显示带噪声的图像。 在添加高斯噪声时,我们可以调整var参数来控制噪声的强度。如果var值较小,噪声将不太明显...
一种新的基于振动滤波和各向异性扩散的图像增强和去噪算法
增强图像细节和去噪能力的改进形态学分水岭算法
“增强图像细节和去噪能力的改进形态学分水岭算法”出自《图学学报》期刊2013年第3期文献,主题关键词涉及有图像分割、分水岭算法、自适应遗传算法、各向异性扩散、小波自适应增强等。钛学术提供该文献下载服务。
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降噪:研究各种针对二维图像的去噪滤波器或者信号处理技术 边缘检测:进行边缘或者其他局部特征提取 分割:依据不同标准,把二维图像分割成不同区域 图像编辑:和计算机图形学有一定交叉 图像配准:比较或集成不同条件下获取的图像 图像增强:图像的恢复,动态范围扩展等#图像处理#机器视觉#机器视觉技术 ...
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以下是业德一般车型识别过程的大致步骤: 1. 图像采集:通过摄像头等设备获取车辆的图像信息。 2. 预处理:对采集到的图像进行去噪、增强等预处理操作,以改善图像质量。 3. 特征提取:提取车辆的各种特征,如轮廓、尺寸、形状、颜色等。 - 业德科技物流园车型收费设备