<a href="http://imgtec.eetrend.com/blog/2019/100018806.html">《数字图像处理基本知识(一)》</a>
<a href="http://imgtec.eetrend.com/blog/2019/100042080.html">《数字图像处理基本知识(二)》</a>
<a href="http://imgtec.eetrend.com/blog/2019/100042163.html">《数字图像处理基本知识(三)》</a>
<font style="line-height: 40px;"><strong>图像边缘检测、分割</strong></font>
<font style="line-height: 40px;" color="Purple">图像处理常用算法:</font>
(1)边缘检测:Canny 算子、Laplacian算子、Sobel 算子
(2)Hough变换检测直线和圆算法
(3)图像分割:阈值分割算(也叫二值化)、区域分割算法 :区域生长法、分裂合并法、空间聚类法。
<font style="line-height: 40px;" color="Purple">31、说出几个常用的边缘检测算子:</font>
Canny 算子、Laplacian算子、Sobel 算子
<font style="line-height: 40px;" color="Purple">32、分别说出下面四种模板分别实现平滑去噪(低通滤波器)、图像锐化(梯度法)、边缘检测(高通滤波器)哪种处理?</font>
<img src="http://imgtec.eetrend.com/files/2019-04/%E5%8D%9A%E5%AE%A2/100042233-66…; alt=""><br>
<img src="http://imgtec.eetrend.com/files/2019-04/%E5%8D%9A%E5%AE%A2/100042233-66…; alt=""><br>
<img src="http://imgtec.eetrend.com/files/2019-04/%E5%8D%9A%E5%AE%A2/100042233-66…; alt=""><br>
<font style="line-height: 40px;"><strong>附加:</strong></font>
<font style="line-height: 40px;" color="Purple">1、灰度图像跟彩色图像:</font>
灰度图像:是一个二维的灰度(亮度)函数f(x,y)
彩色图像:由三个二维灰度函数f(x,y)组成。三个是RGB或者HSV
<font style="line-height: 40px;" color="Purple">2、图像处理:</font>
从图像到图像:从图像到经过加工的另一图像
一个决策:将一幅图像转化为一种非图像的表示
<font style="line-height: 40px;" color="Purple">3、相邻像素:</font>
四邻域:
<img src="http://imgtec.eetrend.com/files/2019-04/%E5%8D%9A%E5%AE%A2/100042233-66…; alt=""><br>
对角领域:
<img src="http://imgtec.eetrend.com/files/2019-04/%E5%8D%9A%E5%AE%A2/100042233-66…; alt=""><br>
八领域:
<img src="http://imgtec.eetrend.com/files/2019-04/%E5%8D%9A%E5%AE%A2/100042233-66…; alt=""><br>
<img src="http://imgtec.eetrend.com/files/2019-04/%E5%8D%9A%E5%AE%A2/100042233-66…; alt=""><br>
<font style="line-height: 40px;" color="Purple">4、像素的连接、邻接、与连通</font>
邻接adjacency:仅考虑像素间的空间关系
由像素间的度量关系知:
四领域也可以定义为:<img src="http://imgtec.eetrend.com/files/2019-04/%E5%8D%9A%E5%AE%A2/100042233-66…; alt=""><br>
八领域也可以定义为:<img src="http://imgtec.eetrend.com/files/2019-04/%E5%8D%9A%E5%AE%A2/100042233-66…; alt=""><br>
连接connectivity:
空间关系:满足邻接
灰度关系:灰度值是否满足某个特定的相似准则,用V来表示这个准则。
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4-连接:2个像素p和r在V中取值且r在p的4邻域中
8-连接:2个像素p和r在V中取值且r在p的8邻域中
m-连接(混合连接):2个像素 p 和 r 在V 中取值,且满足下面条件之一即可
1、r在p的4领域中。
2、r在p的对角领域中且p的4领域与r的4邻域的交集是空集。如下图所示:eg:彩色图像中左边是m-连接,右边不是。
<img src="http://imgtec.eetrend.com/files/2019-04/%E5%8D%9A%E5%AE%A2/100042233-66…; alt=""><img src="http://imgtec.eetrend.com/files/2019-04/%E5%8D%9A%E5%AE%A2/100042233-66…; alt=""><img src="http://imgtec.eetrend.com/files/2019-04/%E5%8D%9A%E5%AE%A2/100042233-66…; alt=""><br>
<font style="line-height: 40px;" color="Purple">5、像素间的距离</font>
3个像素p,q,r,分别具有坐标(x, y),(s, t),(u, v),度量函数记为D。
像素间距离的性质:
1>D(p,q)>=0 两个像素之间的距离总是正的
2>D(p,q)=D(q,p) 距离与起终点的选择无关
3>D(p,R)<=D(p,q)+D(q,r) 最短距离是沿直线的
距离度量函数:
1>欧氏距离:距离p小于或者等于某一值是:以p为原点的圆
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2>城市街区距离:距离小于或者等于某一值是以p为中心的菱形
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3>棋盘距离:距离p小于或者等于某一值是以p为中心的正方形
<img src="http://imgtec.eetrend.com/files/2019-04/%E5%8D%9A%E5%AE%A2/100042233-66…; alt="">
<img src="http://imgtec.eetrend.com/files/2019-04/%E5%8D%9A%E5%AE%A2/100042233-66…; alt="">
<img src="http://imgtec.eetrend.com/files/2019-04/%E5%8D%9A%E5%AE%A2/100042233-66…; alt="">
来源:<a href="https://blog.csdn.net/strive_0902/article/details/78026816">CSDN</a> - 以梦为马_不负韶华