标签：Filter pixel filter intensity UNSW Spatial 第三课 CV 255

https://webcms3.cse.unsw.edu.au/COMP9517/20T2/resources/46792

 

Logic Operations:

　　And / Or  : pixel by pixel basis between 2 or more images

　　+ / - 

　　下图中的mask，黑色部分为0，白色部分为1，所以可以做 And 操作

　　对于Or操作， 1也是255，255 OR intensity = 255 ； 0 OR intensity = intensity 

　　

 

 

Image Averaging : 

　　1. 该方法用来去除图片的Noise(假设该噪声也是随机生成的)

　　2. 对同一张image f(x,y) 尽可能多的产生 noisy matrix n(x,y) ，然后相加，生成K张noisy images gi(x,y)

　　    接着，相加再除以K

　　

 

 

 Spatial Filter ：

　　1. filter的定义与运用

　　2. 启示了我，assignment中的minMaxFilter 应该用真正的filter带padding进行矩阵运算的，这样会快非常多

　　3. Smoothing Spatial Filter : noise reduction

　　　　1）Neighbourhood Averaging (NA) 

　　　　　　给图片中每个pixel赋值 = S个 neighbours的pexels的平均值 ;

　　　　　　或weighted average，filter中间的权重更高                       图三右

　　　　2)   NA会使得边缘模糊

　　　　3） 例题： 图四

　　　　　　原图 -> smoothing 去掉噪音 -> threshold

　　　　4) Gaussian Filter

　　　　　　

　　

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　图一

 

 

 　　

 

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　图二

 

 　

 

 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　图三

 

 

　　　　　　　　　　　　　　　　图四 

 

 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　图五

标签：Filter,pixel,filter,intensity,UNSW,Spatial,第三课,CV,255
来源： https://www.cnblogs.com/ChevisZhang/p/13114522.html

本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享；
2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除；
5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。