機器視覺算法與應用筆記-文庫吧
2025-06-02 04:14 本頁面
【正文】 平均，標準偏差將為原來的1/根號n，求的平均值后，將任意一幅圖像減去平均，即為該幅圖像的噪聲；方法之二、空間平均操作法，通過像素數(shù)(2n+1)*(2m+1)的一個窗口進行平均操作，會使邊緣模糊（計算量非常大，進行(2n+1)*(2m+1)次操作）；方法之三、遞歸濾波器，在前一個計算出的值的基礎上計算出新的值，較方法一速度快了30倍；滿足所有準則（平滑程度準則t，以及XXs濾波）的高斯濾波器：高斯濾波器是可分的，所以可以非常高效率的被計算出來，能夠更好地抑制高頻部分。若更關注質量，則應采用高斯濾波器；若關注執(zhí)行速度，首選使用均值濾波器。傅里葉變換：將圖像函數(shù)從空間域轉變到頻率域，可以再進行頻率高低的濾波操作平滑。插值算法：圖像被放大不清晰時，通過插值增加放大的增多的像素最近像素插值算法：最近像素插值算法(Nearest Neighbour Interpolation)是最簡單的一種插值算法，當圖片放大時，缺少的像素通過直接使用與之最接近的原有像素的顏色生成，也就是說照搬旁邊的像素，這樣做的結果是產生了明顯可見的鋸齒；雙線性插值算法：雙線性插值算法(Bilinear Interpolation)輸出的圖像的每個像素都是原圖中四個像素(22)運算的結果，這種算法極大程度上消除了鋸齒現(xiàn)象； 雙三次插值算法：雙三次插值算法(Bicubic Interpolation)是上一種算法的改進算法，它輸出圖像的每個像素都是原圖16個像素(44)運算的結果，這種算法是一種很常見的算法，普遍用在圖像編輯軟件、打印機驅動和數(shù)碼相機上。 分形算法：分形算法(Fractal Interpolation)是Altamira Group提出的一種算法，這種算法得到的圖像跟其他算法相比更清晰、更銳利。這些算法主要應用在圖像變換操作中。特征提取：區(qū)域的矩作為特征量，要對分割出來的區(qū)域進行操作，需要確定一個或多個特征量（特征），區(qū)域特征是能夠從區(qū)域自身提取出來的特征；灰度值特征還需要圖像中區(qū)域內的灰度值；輪廓特征是基于輪廓坐標的。區(qū)域特征：區(qū)域的面積就是區(qū)域內所有點的總和，對于二值圖像累加項較行程要多得多歸一化的矩推導出重心（p+q≥2）時，有：（二階中心距）通過計算橢圓的長軸、短軸與水平夾角或者矩形的長寬和方位為確定區(qū)域大小和方位。在一定區(qū)域內，一個點集的凸包就是包含了區(qū)域內所有點的最小凸集（如果任意兩點練成的直線上的所有點都在點集中，這個點集就是凸集），所以可以利用凸包來確定某區(qū)域（面積與該區(qū)域凸包比值為凸性）；然后再跟蹤區(qū)域邊界獲取一個輪廓，獲取到輪廓線段的歐幾里得距離，進行求和就得到輪廓長度L,加上面
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