数字图像处理

了解图像质量评价指标PSNR峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio，PSNR）是数字图像处理领域最经典的客观质量评价指标之一。其核心思想是通过计算原始图像与失真图像之间的均方误差（MSE）来衡量失真程度，再通过信号最大功率与噪声功率的比值进行量化评估。

《数字图像处理》第三章 3.7 混合空间增强法笔记：原理、实现与Python实战请注意:笔记内容片面粗浅，请读者批判着阅读！混合空间增强法通过组合多种互补的增强技术，解决单一滤波器难以处理的复杂图像问题（如噪声干扰、动态范围狭窄等）。其核心思路是：

《数字图像处理》第四章频率域滤波简要学习笔记以及频率域滤波与空间域滤波的区别请注意:笔记内容片面粗浅，请读者批判着阅读！频率域滤波基于傅里叶变换，将图像从空间域（像素位置）转换到频率域（频率分量）。在频率域中，低频分量对应图像中灰度变化缓慢的区域（如背景），高频分量对应灰度剧烈变化的区域（如边缘和噪声）。这种转换使得滤波操作可以通过调整不同频率分量的幅值来实现，例如抑制噪声（高频）或模糊图像（低频）。

《数字图像处理》第三章 3.8 基于模糊技术的图像强度变换与空间滤波学习笔记请注意:笔记内容片面粗浅，请读者批判着阅读！在传统图像处理中，灰度变换和空间滤波通常采用确定性数学方法（如直方图均衡化、均值滤波等）。但当面对图像中的不确定性（如光照不均、噪声模糊性、边缘过渡区）时，模糊逻辑（Fuzzy Logic）展现出了独特优势。

《数字图像处理》第三章3.3直方图处理学习笔记请注意:笔记内容片面粗浅，请读者批判着阅读！直方图均衡化的目标是将图像的灰度分布调整为近似均匀分布，从而增强对比度。其核心步骤如下：

数字图像处理：图像分割应用图像分割是图像处理中的一个关键步骤，其目的是将图像分成具有不同特征的区域，以便进一步的分析和处理。阈值分割法（Thresholding）是一种基于图像灰度级或颜色的分割方法，它通过设置一个或多个阈值，将图像划分为前景和背景。它的基本思想是根据像素的灰度值来判断该像素是否属于某个目标区域。

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FPGA图像处理之均值滤波图像滤波是一种图像处理技术，旨在通过对图像进行修改来改善图像质量或提取特定特征。滤波通常用于去除噪声、平滑图像、增强边缘或提取特征等。

数字图像处理：空间域滤波图像上的邻域计算线性空间滤波的原理滤波器核（相关核）是如何得到的？空间域的卷积卷积：滤波器核与window中的对应值相乘后所有值相加得到一个像素值，滑动窗口遍历整个图像

数字图像处理：边缘检测笔记来源： 1.Gradient and Laplacian Filter, Difference of Gaussians (DOG)

【科研小小白】理解图片容量、像素、尺寸、分辨率各自含义、像素、分辨率与实际尺寸之间的转换关系通过之前的学习，我们知道了图片有这4个参数，下面给大家总结一这下4个参数的具体含义。1、容量（占内存）：是指图像文件的存贮空间，也就是文件的大小，一般以Kb和Mb来表示。（1MB=1024kb）

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实验四图像增强—灰度变换之直方图变换1．掌握灰度直方图的概念及其计算方法；2．熟练掌握直方图均衡化计算过程；了解直方图规定化的计算过程；3．了解色彩直方图的概念和计算方法

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实验六图像的傅立叶变换1了解图像变换的意义和手段；2熟悉傅立叶变换的基本性质；3熟练掌握FFT变换方法及应用；4通过实验了解二维频谱的分布特点；

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【计算机视觉】数字图像处理基础：以像素为单位的图像基本运算（点运算、代数运算、逻辑运算、几何运算、插值）在上篇文章中，我们对什么是数字图像、以及数字图像的组成（离散的像素点）进行了讲解🔗【计算机视觉】数字图像处理基础知识：模拟和数字图像、采样量化、像素的基本关系、灰度直方图、图像的分类。

数字图像处理系列 | 线性滤波（高斯滤波）(3)h[m, n] 是一个卷积核反转 h[-m， -n]，看颜色变了吧这里的h是卷积核哦然后，把卷积核放在你想得到的坐标那里，这里是**(i, j)的位置**

数字图像处理系列 | 非线性滤波 (4)非线性滤波就不能做卷积了

形态学操作：腐蚀、膨胀、开闭运算、顶帽底帽变换、形态学梯度区别与联系形态学操作中的腐蚀和膨胀是两种常见的图像处理技术，它们通过对图像进行局部区域的像素值替换来实现对图像形状的修改。

DIP期中复习什么是图像平滑？为什么要对图像进行平滑处理？图像平滑是一种减少图像中的噪声并模糊图像中的细节的图像处理操作；通常使用高斯滤波、中值滤波等实现。

Lecture 1~3 About Filter图像滤波：计算每个位置的局部邻域的函数 compute function of local neighborhood at each position

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8-图像放大其实，就是开辟一个zoomwidth，zoomheight的内存，再分别赋值即可。void CDib::Maginify(float xZoom, float yZoom) { //指向原图像指针 LPBYTE p_data = GetData(); //指向原像素的指针 LPBYTE lpSrc; //指向缩放图像对应像素的指针 LPBYTE lpDst ; //像素在原DIB的坐标 LONG i; LONG j; //循环变量(像素在新图中的坐标) LONG i0; LONG j0; //图像的宽和高

visual Studio MFC 平台实现拉普拉斯和拉普拉斯与直方图均衡化与中值滤波相结合实现比较本文使用visual Studio MFC 平台实现图像增强中的拉普拉斯变换，同时拉普拉斯一般不会单独使用，与其他平滑操作相结合，本文使用了拉普拉斯与直方图均衡化以及与中值滤波相结合，也对三种方式进行了对比