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RSS订阅原创 使用二阶微分实现图像锐化
锐化处理的主要目的是突出灰度过渡部分。理论上来说可以通过空间微分来实现锐化处理，通过图像微分增强边缘和其他突变（如噪声），削弱灰度变化缓慢的区域。 g(x,y)是变换之后的图像，c=-1， 后面的公式则是拉普拉斯算子，即微分滤波器#include #include using namespace std;using namespace cv;int main(){ Mat
2017-05-29 17:48:43
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原创 中值滤波C++实现
中值滤波器是一种非线性滤波器，常用于消除图像中的椒盐噪声。与低通滤波不同的是，中值滤波有利于保留边缘的尖锐度，但它会洗去均匀介质区域中的纹理。因为椒盐噪声是由灰度值为0或者255产生的点，所以去像素周围像素值得中值得话很容易剔除校验噪声。#include #include #include using namespace cv;using namespace std;int
2017-05-23 18:01:48
3743
原创 直方图均衡化C++实现
直方图均衡化通常用来增加许多图像的局部对比度，尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候。通过这种方法，亮度可以更好地在直方图上分布。这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度，直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能。（http://blog.csdn.net/xiajun07061225/article/details/6910129）出自这里。具体细节可以参看《数
2017-05-22 20:10:57
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原创 opencv 高斯滤波自己实现
#include #include using namespace std;using namespace cv;double* CreateMuban(int iSize,double sigma){double *gauss=new double[iSize];int radius=(iSize-1)/2;double MySigma=2*sigma*sigma
2017-04-12 19:52:46
1269
空空如也
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