计算机视觉 Computer Vision Chaper2 图像预处理

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图像显示与存储原理

图像显示原理

计算机视觉 Computer Vision Chaper2 图像预处理
RGB:加法混色,越叠加越亮,越叠加越白
3个颜色通道:Red、Green、Blue
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减法混色:越叠加越黑
4通道:Cyan、Magenta、Yellow、Key
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图像存储原理

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如果是彩色图片,那么是RGB的三通道彩色图,除了Width和Height,还有Channel。
Width和height分别为图片的宽和高。Channel表示图片分别在Red、Green、Blue三种颜色中分别是什么样子,最后将3个通道叠加起来,就是一张彩色图片。
灰度图是单通道的,通过对RGB取不同权重,让它们叠加成一个单通道,就是灰色图。
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图像增强目标

图像预处理实际上是图像增强的一个过程,图像增强的目标如下:
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点运算:基于直方图的对比度运算

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将相近的点的颜色或者灰度归到一类里,做成直方图。X-axis是像素值,Y-axis是统计的个数。Bin就是一段像素区间。
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当过度曝光时,图片某一局部区域会过度集中,过白或者过黑,通过非线性的方法,将图进行拉伸,时候整体图片像素变得均衡。通过有效扩展常用亮度来实现这样的功能。
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如何进行直方图的均衡化,可以按bin将直方图分割开来,并且保证每个bin的最后总和相等或近似。
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AHE(Adaptive histogram equalization)
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CLAHE(Contrast limited adaptive histogram equalization)对比度限制自适应直方图均衡。垫高的好处是使图片变得更加自然。基于AHE,移动模版做区域均衡,而且用了线性插值,这样避免了区域直方图不连续的问题。
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形态学处理

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空间域处理

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边界填充后,卷积后的图像尺寸保持一致的。
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卷积的应用(平滑、边缘检测、锐化等)

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应用在高斯金字塔,看一张很远的图片,我们要用高斯滤波的方式,可以将远处的图片还原成真实的图片。
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频率域处理:傅立叶变换、小波变换

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频率域是让计算更快
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图像缩小,但是不失真
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傅立叶变换,任何信号都可以通过不同的正弦波,余弦波叠在一起。
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连续的像素变成离散的区域
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未经允许不得转载:作者:2133-Jammy, 转载或复制请以 超链接形式 并注明出处 拜师资源博客
原文地址:《计算机视觉 Computer Vision Chaper2 图像预处理》 发布于2021-12-07

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