IT数码 购物 网址 头条 软件 日历 阅读 图书馆
TxT小说阅读器
↓语音阅读,小说下载,古典文学↓
图片批量下载器
↓批量下载图片,美女图库↓
图片自动播放器
↓图片自动播放器↓
一键清除垃圾
↓轻轻一点,清除系统垃圾↓
开发: C++知识库 Java知识库 JavaScript Python PHP知识库 人工智能 区块链 大数据 移动开发 嵌入式 开发工具 数据结构与算法 开发测试 游戏开发 网络协议 系统运维
教程: HTML教程 CSS教程 JavaScript教程 Go语言教程 JQuery教程 VUE教程 VUE3教程 Bootstrap教程 SQL数据库教程 C语言教程 C++教程 Java教程 Python教程 Python3教程 C#教程
数码: 电脑 笔记本 显卡 显示器 固态硬盘 硬盘 耳机 手机 iphone vivo oppo 小米 华为 单反 装机 图拉丁
 
   -> 人工智能 -> 图像处理与机器学习(一)直方图 -> 正文阅读

[人工智能]图像处理与机器学习(一)直方图

人类视觉具有多异性和错觉的特点,并会产生调变,在观察颜色变化附近会有暗区更暗,亮区更亮的感觉,形成mach带.图像是具有视觉效果的画面,是信息的重要的载体。
机器视觉是通过电子设备感知数字图像来进行模拟人类视觉。任何图像是从场景元的反射感知,是照射元的可见光打到场景元的反射感知,不同的照射元形成不同的图像,例如红外线,紫外线,x光图像,可见光图像。能够生成不同的图像。

图像的分类

1、模拟图像

通过连续的物理量,光的强弱变化,记录图像亮度信息。模拟信号的采样和量化来转化数字图像。是一维的。

2、数字图像

采用数字表示方式,记录图像亮度信息,计算机储存和处理。对模拟图像进行空间采样和亮度量化,转化成一个个像素点,等间隔采样。也可以表示以像素为元素的矩阵。上面每一个像素点储存着灰度值,分辨率越高,越清晰,处理起来越麻烦,衡量图像亮度的量化精度,灰度级越少颜色对比度越大,如果灰度级只有两个,只有黑白两个颜色。

对图像的储存计算

高m,宽n,灰度级是二的k次方
数字储存比特数b=mnk

bmp格式

位映射的储存,除色彩分辨率可选,不含任何压缩,顺序从左到右、从下到上的顺序

jpeg格式

会对图像进行压缩,利于传输

gif格式

无损储存

是以数学与概率论为基础,来进行机器图像处理

直方图

具有该图像字块中灰度值对应的像素点数,太亮分布靠右,太暗分布靠左,要细节分布均匀,一幅图像只有特定的直方图,直方图克对应多幅图像
图像增强,能看到更多细节。
图像分割,可以分割阈值。做一个二值化。
图像分类,直方图对比。

图像增强

图像增强可以增强视觉效果,消除噪声,更易处理,可以改善视觉效果,能更方便得到图片的信息,按照特定的需要突出和去除图像的某些信息,只是去除一些信息来更加清晰。通过灰度变换放到人类肉眼敏感区。通过滤波的设计对图像进行增强,通过傅里叶变换可得到频域的表达,便可频域滤波,去除信号中的噪声,可以通过平均直方图来进行增强。

  人工智能 最新文章
2022吴恩达机器学习课程——第二课(神经网
第十五章 规则学习
FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Le
数据挖掘Java——Kmeans算法的实现
大脑皮层的分割方法
【翻译】GPT-3是如何工作的
论文笔记:TEACHTEXT: CrossModal Generaliz
python从零学(六)
详解Python 3.x 导入(import)
【答读者问27】backtrader不支持最新版本的
上一篇文章      下一篇文章      查看所有文章
加:2021-08-26 12:06:37  更:2021-08-26 12:06:40 
 
开发: C++知识库 Java知识库 JavaScript Python PHP知识库 人工智能 区块链 大数据 移动开发 嵌入式 开发工具 数据结构与算法 开发测试 游戏开发 网络协议 系统运维
教程: HTML教程 CSS教程 JavaScript教程 Go语言教程 JQuery教程 VUE教程 VUE3教程 Bootstrap教程 SQL数据库教程 C语言教程 C++教程 Java教程 Python教程 Python3教程 C#教程
数码: 电脑 笔记本 显卡 显示器 固态硬盘 硬盘 耳机 手机 iphone vivo oppo 小米 华为 单反 装机 图拉丁

360图书馆 购物 三丰科技 阅读网 日历 万年历 2024年11日历 -2024/11/27 18:46:08-

图片自动播放器
↓图片自动播放器↓
TxT小说阅读器
↓语音阅读,小说下载,古典文学↓
一键清除垃圾
↓轻轻一点,清除系统垃圾↓
图片批量下载器
↓批量下载图片,美女图库↓
  网站联系: qq:121756557 email:121756557@qq.com  IT数码