图像平滑处理有边缘和细节模糊的负面效应,因此可用原始图像减去平滑处理后的图像实现锐化处理,称为反锐化掩蔽。反锐化掩蔽处理包括3个步骤:首先通过平滑滤波得到模糊图像,然后从原始图像中减去模糊图像得到差值图像,最后将差值图像叠加到原始图像中。 原始图像f(x,y)平滑处理所得的模糊图像为s(x,y),用原始图像减去模糊图像得到差值图像d(x,y),如式(3-10)所示。 最后,将差值图像以一定比例叠加到原始图像,如式(3-11)所示。 其中,权重系数为c(c≥0)。c=1时称为反锐化掩蔽,c>1时称为高提升滤波,…

任意二阶微分的定义都必须满足以下3点:在灰度不变的区域微分值为0;在灰度台阶或斜坡的起点处微分值非0;沿着斜坡的微分值为0。由于我们处理的是离散情况,因此微分用差分近似。对于一维函数f(x),其二阶微分的基本定义是: 对于二维图像f(x,y),将沿着两个空间坐标轴求解二阶微分: 则拉普拉斯算子为: 拉普拉斯算子可用图3-17(a)实现。上述拉普拉斯变换未考虑对角线元素,可以对其添加对角线元素项,并且更改中心项的系数,以保证模板系数和为0,从而保证灰度恒定区域的微分值为0。扩展的拉普拉斯算子如式(3-9)所示。 扩展…

问题描述: 编写程序2subprocess_test.py测试另一个Python程序2subprocess_homework.py的功能是否正确(不考虑具体的代码实现方式)。程序2subprocess_homework.py预设的功能为“键盘输入若干行使用英文半角逗号分隔的自然数,把该行每个自然数加5后按原来的格式输出(每行若干自然数,使用英文半角逗号分隔),如果没有输入任何内容就直接回车确认表示输入结束”。为了实现自动测试,程序2subprocess_test.py调用程序2subprocess_homework…

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问题描述: 给定一个PDF文件,对其进行任意切分,提取其中任意页面,保存为新的PDF文件。 准备工作: 安装扩展库PyPDF2,参考命令pip install PyPDF2 参考代码:

杀死所有Python进程的命名: ps aux|grep python|grep -v grep|cut -c 9-15|xargs kill -9

锐化处理的目的是增强图像中目标的细节、边缘、轮廓和其他灰度突变,削弱了灰度变化缓慢的区域。由于微分是对函数的局部变化率的一种描述,因此图像锐化算法的实现可基于空间微分。图像平滑处理有边缘和细节模糊的负面效应。图像平滑和图像锐化在逻辑上是相反的操作,因此也可以使用原始图像减去平滑处理后的图像实现锐化处理,这称为反锐化掩蔽。本节将主要讨论一阶微分算子、二阶微分算子和反锐化掩蔽。 一阶微分算子 对任意一阶微分的定义都必须满足以下两点:在灰度不变的区域微分值为0;在灰度变化的区域微分值非0。由于处理的是离散情况,微分用差分…

统计排序滤波器是典型的非线性平滑滤波器,首先对模板覆盖的像素的灰度值进行排序,选择有代表性的灰度值作为统计排序滤波器的响应。典型的统计排序滤波器包括最大值滤波器、中值滤波器和最小值滤波器。最大值滤波器是用像素邻域内的最大值代替该像素的灰度值,主要用于寻找最亮点。中值滤波器是用像素邻域内的中间值代替该像素的灰度值,主要用于降噪。最小值滤波器是用像素邻域内的最小值代替该像素的灰度值,主要用于寻找最暗点。 在统计排序滤波器中,中值滤波器的应用最广。对于一定类型的随机噪声,中值滤波器的降噪效果较好,同时比相同尺寸的均值滤波…

平滑处理常用于模糊处理和降低噪声。平滑滤波器使用给定邻域内像素的平均灰度值或逻辑运算值代替原始图像中像素的灰度值,这种处理降低了图像灰度的“尖锐”变化。然而,图像边缘也是由图像灰度尖锐变化带来的特性,因此平滑空间滤波器有边缘模糊化的负面效应。平滑空间滤波器可分为平滑线性空间滤波器和平滑非线性空间滤波器。具有代表性的平滑非线性空间滤波器为统计排序滤波器。 平滑线性空间滤波器 平滑线性空间滤波器的输出是给定邻域内的像素灰度值的简单平均值或加权平均值。平滑线性空间滤波器有时也称为均值滤波器。均值滤波器的一个重要应用是降低…

空间滤波的机理就是在待处理图像上逐像素地移动模板,在每个像素点,滤波器的响应通过事先定义的关系计算。若滤波器在图像像素上执行的是线性操作,则称为线性滤波器,否则称为非线性滤波器。均值滤波器求解的是模板内像素灰度值的平均值,其是典型的线性滤波器。统计排序滤波器是通过比较给定邻域内的灰度值大小实现的,原始数据与滤波结果是一种逻辑关系,如最大值滤波器、最小值滤波器、中值滤波器等,都是典型的非线性滤波器。 图3-1说明了3×3模板的线性空间滤波器的机理,在图像中的任一像素点(x,y),其灰度值为S(x,y),空间滤波器的响…

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