圖像平滑/降噪: 非線性均值濾波
基礎理論: 非線性均值濾波是一種基於區域的濾波方法，它結合了像素間的空間和像素值的相似性。其基本思想是：對於每個像素，只考慮其鄰域內與其相似的像素來計算新的像素值。這意味著，對於每個像素，其鄰域大小是可變的，取決於有多少像素與中心像素相似。
目前分類：圖像前處理 (32)
- Aug 06 Sun 2023 15:40
圖像平滑/降噪: 非線性均值濾波 說明，python舉例
- Aug 06 Sun 2023 15:39
圖像平滑/降噪: 中值濾波 說明，python舉例
圖像平滑/降噪: 中值濾波
基礎理論: 中值濾波是一種非線性的圖像平滑技術。它運作的方式是將每個像素值替換為其鄰域內像素值的中值。這種方法對於去除鹽和胡椒噪聲非常有效，因為這種噪聲通常表現為單一的亮或暗的離群值，而中值濾波可以有效地移除這些離群值。
- Aug 06 Sun 2023 15:37
圖像平滑/降噪: 加權平均法 說明，python舉例
圖像平滑/降噪: 加權平均法
基礎理論: 加權平均法是一種圖像平滑技術，與鄰域平均法相似，但在計算平均值時給予不同的像素不同的權重。通常，中心像素的權重會比鄰域像素大。其中最熱門的加權平均法是使用高斯核 (Gaussian kernel)。
- Aug 06 Sun 2023 15:35
圖像平滑/降噪:鄰域平均法
圖像平滑/降噪: 鄰域平均法
基礎理論: 鄰域平均法是一種基本的圖像平滑技術，主要用於降低圖像中的噪聲。其原理是利用像素及其鄰域內的其他像素的平均值來取代該像素的值。這樣做可以減少高頻噪聲，但也可能使圖像失去一些細節。
- Aug 06 Sun 2023 15:19
直方圖增強: 直方圖統計
| 項目 | 說明 |
|---|---|
| 定義 | 圖像的直方圖代表了圖像中像素值的分佈。透過直方圖的統計資料，可以得知圖像的亮度、對比度等特性。 |
| 常用方法 | - 直方圖均衡化<br>- 亮度、對比度調整<br>- 直方圖匹配 |
| 優點 | - 可以很好地增強圖像的對比度。<br>- 適合於亮度不均的圖像。 |
| 缺點 | - 對於某些圖像，可能會過度增強某些特性。<br>- 可能不適合對比度已經很高的圖像。 |
Python範例
- Aug 06 Sun 2023 15:16
灰度變換增強: 非線性灰度變換
| 項目 | 說明 |
|---|---|
| 定義 | 非線性灰度變換將圖像中的每個像素值通過一個非線性函數進行轉換，以達到增強的效果。 |
| 常用方法 | - 對數變換<br>- 指數變換<br>- 幂律(Gamma)變換 |
| 優點 | - 能夠針對具有特定分佈特性的圖像進行有效增強。<br>- 對於某些圖像，可能比線性方法有更好的效果。 |
| 缺點 | - 需要根據圖像的特性選擇合適的非線性函數。<br>- 可能會引入不必要的噪聲或其他失真。 |
Python範例
- Aug 06 Sun 2023 15:15
灰度變換增強: 分段線性灰度變換
| 項目 | 說明 |
|---|---|
| 定義 | 分段線性灰度變換是指在特定灰度區間內使用線性變換，並在不同的區間使用不同的線性轉換公式。 |
| 適用情境 | 當圖像在某些特定的灰度區間需要特定的增強效果時，如強調某個特定的灰度範圍或調整特定區間的亮度/對比度。 |
| 優點 | - 靈活地應對不同的增強需求。<br>- 可以特定目標地處理圖像的某些區域。 |
| 缺點 | - 需要對圖像有深入了解以選擇合適的區間。<br>- 較為複雜，需要設定多個參數。 |
Python範例
- Aug 06 Sun 2023 15:13
灰度變換增強: 線性灰度變換
| 項目 | 說明 |
|---|---|
| 定義 | 線性灰度變換將圖像中的每個像素值通過一個線性函數進行轉換，以達到增強的效果。 |
| 公式 | 其中 是斜率， 是截距。 |
| 優點 | - 簡單且計算效率高。<br>- 可以增加或減少圖像的亮度和對比度。 |
| 缺點 | - 對於某些圖像，可能不如其他非線性方法效果好。 |
Python範例
- Aug 06 Sun 2023 15:10
圖像變換: 尺度變換
| 項目 | 說明 |
|---|---|
| 定義 | 尺度變換是指改變圖像的大小，通常通過插值方法來達到。 |
| 類型 | - 放大<br>- 縮小<br>- 使用不同的插值方法如最近鄰插值、雙線性插值、雙三次插值等 |
| 優點 | - 可以適應不同的顯示設備或應用需求。<br>- 用於圖像金字塔、特徵提取等領域。 |
| 缺點 | - 放大圖像可能會引入模糊。<br>- 使用不合適的插值方法可能會產生藝術效果或失真。 |
- Aug 06 Sun 2023 15:06
圖像變換: 色度變換
- Aug 06 Sun 2023 15:03
圖像變換: 幾何變換
| 項目 | 說明 |
|---|---|
| 定義 | 幾何變換是對圖像進行空間變換，改變像素的位置。 |
| 類型 | - 平移<br>- 縮放<br>- 旋轉<br>- 扭曲<br>- 仿射變換<br>- 射影(透視)變換 |
| 優點 | - 能夠調整圖像的視角、大小、方向。<br>- 用於圖像矯正、增強和特定效果。 |
| 缺點 | - 可能會引入插值誤差。<br>- 不恰當的變換可能會導致圖像質量降低。 |
平移
- Aug 06 Sun 2023 14:55
圖像變換 空域與頻域
OpenCV (0)
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