22问答网
所有问题
当前搜索:
反映了图像灰度相对于灰度平均值
纹理特征提取方法:LBP,
灰度
共生矩阵
答:
如此这样,该窗口的8个点可以产生8位的无符号数,这样就得到了该窗口的LBP值,该值反应了该窗口的纹理信息。2. 灰度共生矩阵(GLCM)灰度共生矩阵是通过计算
灰度图像
得到它的共生矩阵,然后透过计算该共生矩阵得到矩阵的部分特征值,来分别代表图像的某些纹理特征。灰度共生矩阵能
反映图像灰度
关于方向、相邻...
为什么伪彩色图像处理可以达到对
灰度图像
的增强效果?
答:
伪彩色图像处理可以将
灰度图像
转化为彩色图像。人对
图像灰度
的分辨能力比较低,伪彩色图像处理可以将灰度图像转化为彩色图像从而增强灰度图像的效果。伪彩色图像的每个像素的颜色不是由每个基本色分量的数值直接决定。
机器视觉之表面划痕检测
答:
表面划痕检测在许多行业中都有广泛应用,特别是在制造业和质量控制领域。它可以用于检测汽车零部件、电子产品、塑料制品等的划痕缺陷,提高产品质量和生产效率。此外,表面划痕检测还可以应用于文物保护、医疗器械检测等领域。然而,表面划痕检测也面临着一些挑战。例如,光照条件可能会对
图像
质量和划痕检测的准确...
不同程度
灰度
压缩对实验结果的影响
答:
不同程度灰度压缩对实验结果的影响:
灰度值
越分散,图像的熵值也越大。当进行
图像灰度
压缩时,象素的灰度值也就越趋于集中,在灰度直方图上也表现出更少更陡的峰值。灰度压缩是图像处理中常用的一种方法,主要是用来改变图像的对比度或亮度,使得图像适合于人眼观看。
灰度
共生矩阵
答:
灰度
共生矩阵的核心在于统计
图像
中不同位置上的像素之间的灰度关系,不仅
反映
亮度的分布特性,还反映具有同样亮度或接近亮度的像素之间的位置分布特性。这种统计特性对纹理分析和图像识别有重要作用。要创建灰度共生矩阵,首先需要定义像素的数量表示的
相对
距离,一般考虑四个方向:水平、垂直、对角线正方向和对角...
特征提取技术包括哪些
答:
此外,以一种类似于多项式拟合的技术也有一定的局限性,无法有效地表达特征空间中隐藏的频率信息。3、
灰度
共生矩阵法。灰度共生矩阵又称为灰度空间相关矩阵,是一种常用的纹理特征提取方法,它是图像中两个像素灰度级联合分布的统计形式,能较好地反映纹理灰度级相关性的规律,图像的灰度共生矩阵
反映了图像
...
常用的
图像
特征_常用的图像特征有哪些
答:
常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一颜色特征 (一)特点:颜色特征是一种全局特征,描述
了图像
或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征,此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感,所以颜色特征不能很好地...
对
灰度图像
进行霍夫曼编码,用Matlab怎么实现啊?
答:
13);\x0d\x0asubplot(1,2,2);\x0d\x0aaxisoff\x0d\x0aboxoff\x0d\x0aimhist(a);\x0d\x0atitle('
图像灰度
直方图','fontsize',13);\x0d\x0a%图像的灰度统计\x0d\x0aGrayStatistics=imhist(a);\x0d\x0aGrayStatistics=GrayStatistics';\x0d\x0aGrayRatioo=Gray...
图像
量化时,如果量化级比较小会出现什么现象?为什么
答:
1、现象:量化级数过小,会出现伪轮廓现象。2、原因:量化过程是将连续变化的颜色划分到有限个级别中,会导致颜色信息损失。当量化级别达到一定数量时,人眼感觉不到颜色信息的丢失。当量化级数过小时,
图像灰度
分辨率就会降低,颜色层次就会欠丰富,不同的颜色之间过度就会变得突然,会导致伪轮廓现象。
第二章
图像
的点运算
答:
基本形式为:对数变换扩展低
灰度值
而压缩高灰度值,让
图像灰度
分布更加符合人的视觉特征。可以增加图像暗部的细节。基本表达式为:当指数稍大时,如r>=2时,变换曲线趋近于一条垂直线,产生的图像近乎全黑,故实际引用时会是它们取值在0和1之间。幂次宾欢常用于显示设备的伽玛校正中。 matlab自带灰度...
棣栭〉
<涓婁竴椤
6
7
8
9
11
12
13
14
10
15
涓嬩竴椤
灏鹃〉
其他人还搜