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表示250需要8个比特
发表日期:2019-04-12 03:58| 来源 :本站原创 | 点击数:
本文摘要:结果:将x1---x2的像素拉伸 到y1---y2段,如图像较暗,可将图像拉伸到较亮处。。 道理:分三步走,第一步 将原点挪动到扭转核心位置(原点在图像左上角),第二步 扭转 y=r*sin(A-B),x=r*cos(A-B),第三步 将核心点从头移回 到新的原点上(新的图像的左上角)

  结果:将x1---x2的像素拉伸 到y1---y2段,如图像较暗,可将图像拉伸到较亮处。。

  道理:分三步走,第一步 将原点挪动到扭转核心位置(原点在图像左上角),第二步 扭转 y=r*sin(A-B),x=r*cos(A-B),第三步 将核心点从头移回 到新的原点上(新的图像的左上角)

  对于一个目标像素,设置坐标通过反向变换获得的浮点坐标为(i+u,j+v),此中i、j均为非 负整数,u、v为[0,1)区间的浮点数,则这个像素得值 f(i+u,j+v) 可由原图像中坐标为 (i,j)、(i+1,j)、(i,j+1)、(i+1,j+1)所对应的四周四个像素的值决定,即:

  这就是双线性内插值法。双线性内插值法计较量大,但缩放后图像质量高,不会呈现像素值不持续的的环境。因为双线性插值具有低通滤波器的性质,使高频分量受损,所以可能会使图像轮廓在必然程度上变得恍惚

  最临近插值(近邻取样法)、双线性内插值、三次卷积法 等插值算法对于旋改变换、错切变换、一般线性变换 和 非线性变换 都合用。

  (一).模板操作,当前点的像素近似等于四周几个像素点运算后相加(左边,下边都得响应减模板的宽度,高度各减一,这里的保留相等)常用的模板有高斯模板(1,2,1,2,4,2,1,2,1)*(1/16) ,(0,1,0,1,1,1,0,1,0)*(1/4)

  (二).中值滤波,采用模板中两头值作为当前点的灰度;它不影响阶跃函数,斜坡函数;它能够无效的消弭单脉冲,双脉冲,使三角函数的顶尖滑润。

  较着这个值在图像变化弱的处所小,而图像变化较着的处所大,达到锐化的结果,该算法也可用在边缘检测傍边

  (三).高通滤波器(抱负高通滤波器,巴特沃夫高通滤波器,指数高通滤波器,梯形高通滤波器)

  程度投影,垂直投影。(一般只对二值图像有用,程度上每行不为零的像素个数----)

  分层搜刮排序法:图像由粗化到细化的逐个对比(先确定大致位置,后逐渐细化。。)。

  Monte Carlo回复复兴方式:将图像分成良多细胞,灰度为带有能量的颗粒,逐渐将颗粒放于细胞中(假设第一颗放于X处,尔后构成初步图像,后面的颗粒能否放入XX位置,看能否满足成立在初步图像根本之上的前提),计较速度快,在噪声小结果很是好。

  几何校正:按照原图和现图中像素的位置成立函数关系。(这里边没有噪声,只要位移的改变)

  盲目图像回复复兴:在没有图像退化的先验学问的前提下,间接丈量法(通过图像某些特征,领会退化),间接丈量法(必需没有噪声,才能用)。

  若是PSF先前不晓得,则需要手段去获取(通过测试靶,图像识别系统,退化图像频谱确定等---)

  九.图像的压缩编码(压缩就是去掉消息中的冗余,即保留不确定的消息,去掉确定的消息(可推知的))

  压缩编码的方式有良多,次要分成以下四大类:(1)象素编码;(2)预测编码;(3)变换编码;(4)其它方式。

  所谓预测编码是指,去除相邻象素之间的相关性和冗余性,只对新的消息进行编码。举个简单的例子,由于象素的灰度是持续的,所以在一片区域中,相邻象素之间灰度值的不同可能很小。若是我们只记实第一个象素的灰度,其它象素的灰度都用它与前一个象素灰度之差来暗示,就能起到压缩的目标。如248,2,1,0,1,3,现实上这6个象素的灰度是248,250,251,251,252,255。暗示250需要8个比特,而暗示2只需要两个比特,如许就实现了压缩。

  其它的编码方式也有良多,如夹杂编码(Hybird Coding)、矢量量化(Vector Quantize,VQ) 、LZW算法。在这 (责任编辑:admin)

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