频率域滤波基础之三2018-11-23 20:30:33
低频对应于图像变化缓慢的灰度分量，前面我们通过衰减高频成分来平滑图像。高频则对应于图像中变化快速的灰度变化。这些通常是物体的边缘及噪声。以下我们将通过高通滤波来实现图像的锐化。高通滤波会衰减傅立叶变换中的低频分量而不扰乱高频信息。理想高通滤波器halcon程序read_image (Image, 'D:/halcon work/fft/有票.bmp')
rgb1_to_gray (Image, GrayImage)
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频率域滤波基础之二2018-11-23 20:16:21
二维离散傅立叶（DFT）变化及其反傅立叶变换（IDFT）傅立叶变换通用形式对通用形式来讲，c=1，s=-1即为傅立叶变化（图像空间域转频域）；c=1/MN，s=1即为逆变换（频域转空间域）halcon算子fft_generic(Image : ImageFFT : Direction, Exponent, Norm, Mode, ResultType : ) 通过参数设置可实现图像的频域和空间域的互转。fft_generic(Image,ImageFFT,'to_freq',-1
频率域滤波基础之一2018-11-23 20:08:31
如果不了解在图像滤波中如何应用傅里叶变换和频率域的基本知识，要彻底理解这一领域也是不太可能。二维离散傅里叶变换的一些性质1、空间和频率间隔的关系假设对连续函数f(t,z)取样生成了一副数字图像f(x,y),它由分别在t和z方向所取的MxN个样点组成。令△T和△Z表示样本间的间隔。那么相应离散频率域变量间的间隔分别由给出。频率域样本间的间隔与空间样本间的间距和样本数成反比。2、平移和旋转用指数项乘以f(x,y)将使DFT的原点移动到点（u0，v0）；反之，用负指数乘以F(u,v)将使f(x,y)的
图像滤波增强处理实质上就是运用滤波技术来增强图像的某些空间频率特征，以改善地物目标与领域或背景之间的灰度反差。遥感系统成像过程中可能产生的”模糊”作用，常使遥感图像上某些用户感兴趣的线性形迹、纹理与地物边界等信息显示得不够清晰，不易识别。需要通过采用领域处理方法来分析、比较和调整像元与其周围相邻像元间的对比度关系，图像才能得到增加，也就是说需要采用滤波增加技术处理。 一，空域滤波：使用空域卷积模板进行的图像处理，模板本身被称为
原文出处： 韩昊 12345678910作 者：韩 昊知 乎：Heinrich微 博：@花生油工人知乎专栏：与时间无关的故事 谨以此文献给大连海事大学的吴楠老师，柳晓鸣老师，王新年老师以及张晶泊老师。 转载的同学请保留上面这句话，谢谢。如果还能保留文章来源就更感激不尽了。 ——更新于2014.6.6，想直接看更新的同学可以直接跳到第四章————我保证这篇文章和你以前看过的所有文章都不
直方图处理灰度级范围（0，L-1）的数字图像的直方图是离散函数h(rk)=nk, rk表示第k级灰度值，nk是图像中灰度为rk的像素个数。在实践中常用MN表示的图像像素总数除它的每个分量来表示归一化直方图。归一化的直方图由p(rk)=nk/MN给出，p(rk)即灰度级rk在图像中出现的概率的一个估计。所有分量和为1。图像的直观感觉暗图像，直方图分量集中在灰度级的低端。亮图像，直方图分量集中在灰度级的高端。低对比度图像具有较窄的直方图，且集中于灰度级中部。高对比度图像中直方图的分量覆盖
接触机器视觉的东西到现在有好长一段时间了，从以前折腾opencv到现在折腾halcon，这么浑浑噩噩的一年折腾，也没折腾出什么深刻的认识。回过头来想想，自己的学习过程完全是建造空中楼阁。提到的opencv及halcon的大部分资料都在介绍函数，算子等。因此决定，从基础做起，以数字图像处理这本书来理解halcon里的算子的想法的学习方式孕育而生。前提以8bit灰度图作为研究对象（L=256），输入图像、输出图像的灰度值都在范围【0，255】.1、图像反转 s=L-1-r，即每个灰度值将会变成（25
下面是各种光源的介绍，及其应用的范围环型光源方形光源（也称为面光源）条形光源 点光源碗光源（球积分光源）同轴光源平行背光源平行光源AOI光源可用于PCB板焊点缺陷检测线扫光源 --------------------- 作者：hackpig来源：www
如果你的照片看上去灰蒙蒙的，缺少生机，那么hsv拉伸也许可以帮你的忙。hsv拉伸是一种可以提高图像鲜艳程度的图像增强方法，它能够让图像的颜色更加鲜活、艳丽，而且它的处理结果看上去很自然，比如源图中较暗的红色会变的鲜红，而不会像拉伸对比度那样把图像弄的难看失真，暗红色变的发紫发黑。来个例子：其基本原理如下：1、 将源图像的(rgb)颜色空间映射到(hsv )，什么是HSV?2、 对图像的s和v通道进行一次min-max normalize，h通道不变所谓min-max normalize是指： d
本例子利用EmguCV来做颜色识别,以实现报警。因为本例子使用了HSV颜色空间的知识，所以在介绍这个例子之前，摘抄一段网上介绍HSV颜色空间的知识。一般对颜色空间的图像进行有效处理都是在HSV空间进行的，然后对于基本色中对应的HSV分量需要给定一个严格的范围，下面是通过实验计算的模糊范围（准确的范围在网上都没有给出）。H: 0 — 180S: 0 — 255V: 0 — 255此处把部分红色归为紫色范围目前在计算机视觉领域存在着较多类型的颜色空间(color