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閾值、二值化

與形態(tài)學(xué)閾值與二值化閾值是數(shù)字圖像處理中的重要概念，類似一個(gè)“像素的標(biāo)準(zhǔn)線”。所有像素值都會(huì)與這條標(biāo)準(zhǔn)線作比較，最后得到三種結(jié)果：＞閾值，＜閾值，==閾值。程序會(huì)根據(jù)這些結(jié)果將所有像素進(jìn)行分組，然后對(duì)某一組像素進(jìn)行“加深”或“變淡”操作目的是使圖像的特征區(qū)域變得更容易被計(jì)算機(jī)或肉眼識(shí)別。通過閾值將圖像二值化反二值化就是將二值化結(jié)果取反二值化不同參數(shù)的不同效果THRESH_TOZERO低于閾值零處理THRESH_TOZERO_INV超出閾值零處理THRESH_TRUNC閾值截?cái)嗵幚硐袼?lt;=閾值：像素值不變像素>閾值：像素=閾值自適應(yīng)二值化算法大津二值化OtsuThreshold二值化操作作為預(yù)處理

對(duì)圖像進(jìn)行基礎(chǔ)操作膨脹腐蝕腐蝕？膨脹？開運(yùn)算先腐蝕再膨脹閉運(yùn)算先膨脹再腐蝕邊緣提取膨脹圖像–腐蝕圖像=邊緣頂帽運(yùn)算Top-hat原圖像-開運(yùn)算圖像=頂帽運(yùn)算黑帽運(yùn)算閉運(yùn)算圖像–原圖像=黑帽圖像噪聲與濾波圖像噪聲——隨機(jī)噪聲如何去除噪聲？濾波空間概念頻域概念噪聲與濾波器高斯分布標(biāo)準(zhǔn)差高斯分布卷積是什么2D/3D-convolution高斯濾波Gaussianfilter雙邊濾波圖像通過高斯卷積獲得空間濾波效果圖像通過高斯卷積獲得空間濾波效果圖像通過高斯卷積獲得空間濾波效果圖像噪聲——椒鹽噪聲去除椒鹽噪聲高斯噪聲

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