2.图像梯度算法 intGradientImage(ImagePicData*ImageData,unsignedchar*ImageExData){ImageRGBAColor RGBAColor;intHeight=ImageData->Height;intWidth=ImageData->Width;intPos=0;inti,j;for(i=1;i<Height-1;i++){for(j=1;j<Width-1;j++){RGBAColor.r=sqrt(pow(ImageData->RGBA[((i-1)*Width+(j))...
一、图像梯度-Sobel算子 二、图像梯度-Scharr算子 三、图像梯度-laplacian算子 四、常用函数 计算梯度: 相当于划一竖线,计算该线左右两边的像素值的差 一、图像梯度-Sobel算子 Gx及Gy分别代表经横向及纵向边缘检测的图像灰度值,即水平、竖直方向的梯度 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as ...
使用一阶微分对(非线性)图像锐化-梯度 实现边缘增强 算法实现 1intis_in_array(shortx,shorty,shortheight,shortwidth)2{3if(x >=0&& x < width && y >=0&& y <height)4return1;5else6return0;7}89/*10* element11* v0 v1 v212* v3 v4 v513* v6 v7 v814*15*/16voidfiltering(short** in...
该方法利用图像梯度反映出来的目标边界,对由模糊C-均值聚类所获得的聚类区域进行分割,把因模糊性而划分到目标区域的像素点与目标区域进行分离,同时利用区域增长方法找出干扰区域并删除。将该算法应用到胰腺ERCP图像分割,实验表明,改进算法能够比较准确地分割出图像中的目标,减少因模糊聚类产生的模糊边缘。 关键词:医学图像...
如果从几何的角度来看待梯度,会对这个问题的理解更加清晰(没法子,人类是视觉动物)。我们为了让这个问题更加形象,举一个实际的案例,以免被各种符号搞得晕头转向: 现有函数z=f(x,y)=0.5(x2+y2),考察点P(1,1)的情况。 先看这个函数大概是个什么样子,很...
LSD的基本实现流程是计算出图像的梯度和场方向,然后对梯度进行排序,然后从大到小进行区域增长,之后对增长得到的区域求最小外接矩形,如果矩形不满足要求,则修改参数重新生长或者修改矩形的大小和位置,若仍旧不满足,则放弃该区域 笔者从数据结构层面优化了原算法的时间复杂度和空间复杂度 ...
为了检测边缘,我们需要在图像对应的方向计算梯度。用下面的卷积核来卷积图像,就可以了。但在实际中,这种简单的方法会把噪声也放大了。另外,需要注意的是,矩阵所有的值加起来要是0. 2.4、浮雕Embossing Filter 浮雕滤波器可以给图像一种3D阴影的效果。只要将中心一边的像素减去...
sobel算子是一种离散的微分算子,该算子结合了高斯平滑和微分求导运算,该算子利用局部差分寻找边缘,计算所得的是梯度的近似值。 1、计算水平方向(x方向)偏导数的近似值 (由于图像的非边缘地区的相邻像素点的值相隔很近,水平相减后,该类区域基本为接近0的数(黑色),只有水平方向相差较大的被凸显出来,所以整张图看起...
关于图像梯度,说法不正确的是 A. 相邻像素之间的差值称为图像梯度 B. 边缘梯度值要比平滑纹理梯度值小 C. 水平梯度图中竖向的边缘会比较清楚 D. 垂直梯度图中,水平方向的边缘会比较清楚 相关知识点: 试题来源: 解析 B.边缘梯度值要比平滑纹理梯度值小 ...
5. 梯度锐化 6. 混合空间滤波 7. 模糊集合灰度变换 8. 模糊集合空间滤波 空间滤波算法 滤波器算法主框架 voidimgage_filter_common(FIBITMAP*ori,FIBITMAP*chg,intdim,\spatial_filter_funcfilter,void*extra);imgage_filter_common是滤波器主框架程序。参数说明:ori:原来的图片chg:修改后的图片dim:邻域的维度...