交通標志識別(已修改)
2025-02-25 01:03 本頁面
【正文】 基于 MATLAB環(huán)境的交通標志識別LHCY小組圖像的處理1訓練圖與樣本圖的對比22023/3/5 星期五實驗用圖356 357圖像處理1216。 圖像增強216。 顏色識別216。 闕值分割216。 八連通域消除216。 *邊緣檢測在一般情況下，經(jīng)過圖像的傳送和轉換，如成像、復制、掃描、傳輸和顯示等，經(jīng)常會造成圖像質量的下降，即圖像失真。在攝影時由于光照條件不足或過度，會使圖像過暗或過亮；光學系統(tǒng)的失真、相對運動、大氣流動等都會使圖像模糊，傳輸過程中會引入各種類型的噪聲。這些都會在處理圖像時產(chǎn)生巨大影響，因此在校驗前需要對圖像進行增強處理現(xiàn)在常用的圖像增強方法分為兩種：空域法，頻域法圖像增強6方法分類 空域法頻域處理法的基礎是卷積定理，它采用修改圖像傅立葉變換的方法實現(xiàn)對圖像的增強處理。 頻域法 直方圖均衡化增強現(xiàn)在常用的圖像增強方法分為兩種：空域法是直接對圖像中的像素進行處理，基本上是以灰度映射變換為基礎的。原圖像改造為均勻直方圖分布，時輸出像素灰度概率分布均勻，能增強整個圖像的對比度。imadjustJ = imadjust(I,[low_in。 high_in],[low_out。 high_out])將圖像 I中的亮
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