混合空间增强.pdf-岳亚伟-人民邮电出版社
文本预览下载声明
72数字图像处理与Python实现plt.imshow(img,cmap=gray)#显示原始图像plt.figure()plt.imshow(img_b
显示全部
文档详情
相似文档
-
空间滤波的机理.pdf-岳亚伟-人民邮电出版社
52数字图像处理与Python实现3.1空间滤波基础空间域指的是图像平面本身，是相对于变换域而言的。空间域的图像处理是图像本身不进行频域变换，以图像中的像素为基
-
RGB 颜色空间与HSI 颜色空间之间的转换.pdf-岳亚伟-人民邮电出版社
34数字图像处理与Python实现2.1.2HSI颜色空间当描述物体颜色时，我们也常用HSI颜色空间，旨在接近人类视觉感知颜色的方式。HSI颜色空间包含3个分量
-
RGB 颜色空间中的分割.pdf-岳亚伟-人民邮电出版社
4502彩色图像处理初步chapterplt.axis(off)plt.imshow(S_template,cmap=gray)#显示二值饱和度模板plt
-
平滑线性空间滤波器.pdf-岳亚伟-人民邮电出版社
5503空间滤波chapter3.1.2空间滤波器模板若空间滤波器模板的系数从1开始进行索引，从左到右索引值递增，先索引第一行的每个模板系数，再依次索引下一行的每个模板系数，则3×3滤波模板的
-
图像采样.pdf-岳亚伟-人民邮电出版社
701数字图像处理基础知识chapter为了产生一幅数字图像，需要把连续的数据转换为离散的数字化形式。图像的数字化是将连续的模拟图像转换为计算机可处理的离散数字
-
图像的简单运算.pdf-岳亚伟-人民邮电出版社
22数字图像处理与Python实现plt.show()现在我们拥有3个颜色通道图像，可以尝试互换3个颜色通道，如将图像的红色通道与蓝色通道互换，代码如下，结果如
-
一阶微分算子.pdf-岳亚伟-人民邮电出版社
65033.3锐化处理空间滤波chapter锐化处理的目的是增强图像中目标的细节、边缘、轮廓和其他灰度突变，削弱了灰度变化缓慢的区域。由于微分是对函数的局部变化率的一种描述，因此图像锐化算法的实现可基于空间微分。图像平滑处理有边缘和细节模糊
-
高通滤波.pdf-岳亚伟-人民邮电出版社
102数字图像处理与Python实现图4-21二维图像的Butterworth低通滤波结果4.4.2高通滤波图像的边缘、细节主要在高频，图像模糊的原因是高频成分
-
一维傅里叶变换.pdf-岳亚伟-人民邮电出版社
79044.1傅里叶变换频域滤波chapter傅里叶变换是一种常见的正交数学变换，可以将一维信号或函数分解为具有不同频率、不同幅度的正弦信号或余弦信号的组合。快速傅里叶变换算法的发明及数字计算机的出现，使傅里叶变换得到了广泛应用。傅里叶分析
-
二维傅里叶变换.pdf-岳亚伟-人民邮电出版社
8304频域滤波chapter下面进行方波傅里叶变换。#生成方波，振幅是1，频率为10Hz#我们的间隔是0.05s，每秒有200个点#所以需要每隔20个点设为1x=np.zeros(len(time))x[::20]=1y=np.fft.f
-
低通滤波.pdf-岳亚伟-人民邮电出版社
97044.4.1频域滤波chapter低通滤波图像从空间域变换到频域后，其低频分量对应图像中灰度值变化比较缓慢的区域，高频分量则表征图像中物体的边缘和随机噪声等信息。低通滤波是指保留低频分量
-
Gabor 变换.pdf-岳亚伟-人民邮电出版社
12305图像特征提取chapter2．R5R5模板1464141624164624362464162416414641⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦----------3．E5S5模板14
-
局部二值模式.pdf-岳亚伟-人民邮电出版社
128数字图像处理与Python实现plt.show()基于Gabor滤波器的纹理特征提取如图5-5所示。图5-5基于Gabor滤波器的纹理特征提取5.2.4局
-
哈尔小波变换.pdf-岳亚伟-人民邮电出版社
192数字图像处理与Python实现其波形如图7-7所示。图7-7矢量空间0的哈尔小波波形由此可知011001ψφφ()=()()xxx−。（2）生成矢量空间1
-
哈夫曼编码.pdf-岳亚伟-人民邮电出版社
156数字图像处理与Python实现6.2.1哈夫曼编码给定如图6-3所示的图像，图像中包含0，1，2，3，4共5种元素，假如采用简单二进制定长编码，每个元素至少需要用3bit数据表示，平均编