前言 数字图像处理(c++ opencv)--持续更新1 基本原理频率域中的拉普拉斯: 2 c++ opencv代码主代码: #include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> #include "MY_DFT.h" #include <ma…
数字图像处理-拉普拉斯锐化滤波拉普拉斯锐化滤波实验结果如图1所示image1是原图image2是未标定的拉普拉斯滤波图像image3是标定后的拉普拉斯滤波图像对比image2和image3可看出标定后的拉普拉斯图像效果明显要好于未标定的图像原因是未标定的图像把拉普拉斯图像中负值的部分给截掉了而标定的图像中含有负值的滤波效果所以对比起来...
1 锐化空间滤波基础 在二维数字图像中,一阶导数定义为: 二阶导数定义为: 2 拉普拉斯锐化滤波 2.1 拉普拉斯算子 四邻域: 八邻域: 拉普拉斯锐化图像方法: f和g分别为输入图像和输出图像。 2.2 c++ opencv代码 #include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> ...
第3章图像增强 第5讲微分算子及拉普拉斯锐化 演示文稿说明：本讲内容以板书为主，ppt演示为辅；本讲部分图片来自冈萨雷斯的数字图像处理(英文版)教材。第3章图像增强 3.2空域增强 一阶微分算子 f (x,y)在点(x,y)处的梯度矢量为：f f x fT y 模：f(2)mag(f)fx 2 fy 2 ...
二、实验原理1、二维中值滤波平滑:用中值算法把数字图像中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替,让周围的像素值接近的真实值,这样来过滤噪声,实现平滑。但是,这样产生出来的图像会有一定的模糊。2、梯度算法锐化:用微分的方法对图像处理,锐化因为平滑导致的模糊。巴/() 筝+翳3、拉普拉斯模糊:通过二阶微分...
边缘默认取零，第三问效果文字描述就是改变了原始图像的灰度级，图像得到增强，对比更加明显。算子使用的是（上下左右乘1）减去（中心值乘4）的3*3格式
拉普拉斯 a是原始图像。即输入图像,b是用未标定的拉普拉斯算子滤波后的图像、c是用标定的拉普拉斯算子滤波后的图像。b、c都跟原来的图像没什么关系,看上去。 \我们将原图像,用我们让C=-1,得到了d图像。 我用 得到了e... 数字图像处理--图像锐化和边缘检测 ...
采用4点标定法,在物体所在图像中心拍照取一个点,命名为(0,0),记录其像素坐标。再相对于这个原点(0,0)在四个象限内各取一个点(2,2),(-2,2)(-2,-2)(2,-2)分别取得其对应像素坐标值,将这5组数据填入到CogCalibNPointToNPointTool点对点标定工具中,运行工具,可以在结果中看到一个RMS误差值,这个值越小...
数字图像处理02 作业一:拉普拉斯锐化滤波 【实验结果】 图1 如图1 所示,image1 是原图,image2 是未标定的拉普拉斯滤波图像,image3 是标定后的拉普拉斯滤波图像,对比image2 和image3 可看出,标定后的拉普拉斯 图像效果明显要好于未标定的图像,原因是未标定的图像把拉普拉斯图像中负值的 部分给截掉了,而标定的图像...
数字图像处理01 作业一:直方图均衡 【代码】 clear all IM1=imread('Fig0316(2)(2nd_from_top).tif'); [m,n]=size(IM1); v1=zeros(1,256); IM2=zeros(size(IM1)); v2=zeros(1,256); num=m*n; IM1=double(IM1); for i=1:m for j=1:n v1(IM1(i,j)+1)=v1(IM1(i,j)+1)...