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文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-719916.html
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圖像噪聲按噪聲與信號的關系可分為加性噪聲和乘性噪聲；按照產(chǎn)生原因可分為外部噪聲和內(nèi)部噪聲；按照統(tǒng)計特性可分為平穩(wěn)噪聲和非平穩(wěn)噪聲；平穩(wěn)噪聲基于統(tǒng)計后的概率密度函數(shù)又可以分為：高斯噪聲、泊松噪聲、脈沖噪聲、瑞利噪聲。 1.2基于統(tǒng)計后的概率密度函數(shù)
1、高斯噪聲 指服從高斯分布（正態(tài)分布）的一類噪聲，其產(chǎn)生的主要原因是由于相機在拍攝時視場較暗且亮度不均勻造成的，同時相機長時間工作使得溫度過高也會引起高斯噪聲，另外電路元器件白身噪聲和互相影響也是造成高斯噪聲的重要原因之一。 概率密度函數(shù)（PDF）
指服從 高斯分布 （正態(tài)分布）的一類噪聲，其產(chǎn)生的主要原因是由于相機在拍攝時視場較暗且亮度不均勻造成的，同時相機長時間工作使得溫度過高也會引起高斯噪聲，另外電路元器件白身噪聲和互相影響也是造成高斯噪聲的重要原因之一。 概率密度函數(shù)（PDF）如下： 初始
使用場景：深色(黑色)背景的亮點(白點)檢測 詳情見： 對比度亮度圖像增強及convertTo詳解 實現(xiàn)： 簡單介紹一下，暫時用不到。 直方圖均衡化是對一整幅圖像進行映射，并不會對某些區(qū)域局部映射，對于那些部分區(qū)域偏暗或者偏亮的圖像而言并不適用。同時直方圖均衡化后的
目錄 圖像處理：隨機添加椒鹽噪聲和高斯噪聲Python 1.常見的圖像噪聲 （1）高斯噪聲 （2） 椒鹽噪聲 2.生成圖像噪聲 （1）高斯噪聲 （2） 椒鹽噪聲（速度慢） （3） 椒鹽噪聲（快速版） 3. Demo測試 ? ? ? ??圖像噪聲是指存在于圖像數(shù)據(jù)中的不必要的或多余的干擾信息。在噪
%%-------------------------Matlab圖像的噪聲處理------------------------- %-------------------頭文件----------------------------- clc ; %清屏幕 clear ; %刪除所有的變量 close all ; %將所有打開的圖片關掉 %-----------------------添加噪聲 imnoise()--------------------------- A = imread(\\\'1.jpg\\\') ; A1 = rgb2gray( A ) ; %彩圖轉灰度
亮度與對比度轉換 圖像變換可分為以下兩種： 點算子：基于像素變換，在這一類圖像變換中，僅僅根據(jù)輸入像素值計算相應的輸出像素值 鄰域算子：基于圖像區(qū)域進行變換 兩種常用的點算子是用常數(shù)對點的像素值進行乘法或加法運算，可以表示為： g ( i , j ) = α ? f ( i ,
本文主要講述了一體化模型進行去噪、去雨、去模糊，也就是說，一個模型就可以完成上述三個任務。實現(xiàn)了良好的圖像復原功能！ 先來看一下美女復原.jpg 具體的 ： 在圖像恢復任務中，需要在恢復圖像的過程中保持空間細節(jié)和高級上下文信息之間的復雜平衡。 在這篇論文
首先，我們看一下random_noise的構造： floating-point image是浮點圖的意思。**kwargs是參數(shù)的意思，對這部分我也作一定的學習（之前不懂），改天寫一個博客記錄一下。它的作用：把多個參數(shù)打包。 1.image: 輸入的圖像是n維數(shù)組，會轉換為浮點型 2.mode: 除了高斯型，還
如果把白色和黑色之間按對數(shù)關系分為若干等級，稱為灰度，灰度分為256階，0為黑色，灰度就是沒有色彩，RGB色彩分量全部相等（150，150，150）就代表灰度為150. 一幅圖像中不同位置的亮度是不一樣的，可用f(x,y)來表示(x,y)上的亮度。由于光是一種能量形式，因此亮度是非負
