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閾值、二值化
與形態(tài)學(xué)閾值與二值化閾值是數(shù)字圖像處理中的重要概念,類似一個(gè)“像素的標(biāo)準(zhǔn)線”。所有像素值都會(huì)與這條標(biāo)準(zhǔn)線作比較,最后得到三種結(jié)果:>閾值,<閾值,==閾值。程序會(huì)根據(jù)這些結(jié)果將所有像素進(jìn)行分組,然后對(duì)某一組像素進(jìn)行“加深”或“變淡”操作目的是使圖像的特征區(qū)域變得更容易被計(jì)算機(jī)或肉眼識(shí)別。通過(guò)閾值將圖像二值化反二值化就是將二值化結(jié)果取反二值化不同參數(shù)的不同效果THRESH_TOZERO低于閾值零處理THRESH_TOZERO_INV超出閾值零處理THRESH_TRUNC閾值截?cái)嗵幚硐袼?lt;=閾值:像素值不變像素>閾值:像素=閾值自適應(yīng)二值化算法大津二值化OtsuThreshold二值化操作作為預(yù)處理
對(duì)圖像進(jìn)行基礎(chǔ)操作膨脹腐蝕腐蝕?膨脹?開(kāi)運(yùn)算先腐蝕再膨脹閉運(yùn)算先膨脹再腐蝕邊緣提取膨脹圖像–腐蝕圖像=邊緣頂帽運(yùn)算Top-hat原圖像-開(kāi)運(yùn)算圖像=頂帽運(yùn)算黑帽運(yùn)算閉運(yùn)算圖像–原圖像=黑帽圖像噪聲與濾波圖像噪聲——隨機(jī)噪聲如何去除噪聲?濾波空間概念頻域概念噪聲與濾波器高斯分布標(biāo)準(zhǔn)差高斯分布卷積是什么2D/3D-convolution高斯濾波Gaussianfilter去除椒鹽噪聲雙邊濾波圖像通過(guò)高斯卷積獲得空間濾波效果圖像通過(guò)高斯卷積獲得空間濾波效果圖像通過(guò)高斯卷積獲得空間濾波效果圖像噪聲——椒鹽噪聲高斯噪聲
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