
在图像处理中有哪些算法?
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太多了,去找本书看看吧!给个大概的介绍好了
图像处理主要分为两大部分:
1、图像增强
空域方法有 直方图均衡化
灰度线性变化
线性灰度变化
分段线性灰度变化
非线性灰度变化(对数扩展
指数扩展)
图像平滑
领域平均法(加权平均法
非加权领域平均法)
中值滤波
图像锐化
Roberts算子
Sobel算子
拉普拉斯算子
频域方法有
低通滤波
理想低通滤波
巴特沃斯低通滤波
指数低通滤波
梯形低通滤波
高通滤波
理想高通滤波
巴特沃斯高通滤波
指数高通滤波
梯形高通滤波
彩色图像增强(真彩色、假彩色、伪彩色增强)
2、图像模糊处理
图像模糊处理
运动模糊(维纳滤波
最小均方滤波
盲卷积
……
)
高斯模糊(维纳滤波
最小均方滤波
盲卷积
……
)
图像去噪处理
高斯噪声
(维纳滤波
样条插值
低通滤波
……
)
椒盐噪声
(中值滤波
……
)
图像处理主要分为两大部分:
1、图像增强
空域方法有 直方图均衡化
灰度线性变化
线性灰度变化
分段线性灰度变化
非线性灰度变化(对数扩展
指数扩展)
图像平滑
领域平均法(加权平均法
非加权领域平均法)
中值滤波
图像锐化
Roberts算子
Sobel算子
拉普拉斯算子
频域方法有
低通滤波
理想低通滤波
巴特沃斯低通滤波
指数低通滤波
梯形低通滤波
高通滤波
理想高通滤波
巴特沃斯高通滤波
指数高通滤波
梯形高通滤波
彩色图像增强(真彩色、假彩色、伪彩色增强)
2、图像模糊处理
图像模糊处理
运动模糊(维纳滤波
最小均方滤波
盲卷积
……
)
高斯模糊(维纳滤波
最小均方滤波
盲卷积
……
)
图像去噪处理
高斯噪声
(维纳滤波
样条插值
低通滤波
……
)
椒盐噪声
(中值滤波
……
)

2023-08-15 广告
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