图像非均匀校正中的场景校正算法-时域高通滤波算法(Temporal High Pass Filtering, THPF)以及它后续的各种改进版本。空域和频域已经在之前的文章介绍过一些了,时域还没有。图像是二维空间域上的像素,随着时间的延续,每秒25、30、60帧,就成了视频,针对视频进行图像处理,就可以考虑增加一个时间维度,图像帧与帧之间是存在相关性的,结合时域滤波算法可以有效去除图像中的噪声和探测非均匀性问题。
非局部均值滤波算法(NL-means)。非局部均值滤波算法最早于2005年由Buades等人发表在CVPR上,论文原文:A non-local algorithm for image denoising,还有一篇2011年的论文:Non-Local Means Denoising。之后还会继续介绍DCT(离散余弦变换滤波)、TV(全变分滤波)、BM3D(3维块匹配滤波)等算法。
非局部均值滤波算法(NL-means)。非局部均值滤波算法最早于2005年由Buades等人发表在CVPR上,论文原文:A non-local algorithm for image denoising,还有一篇2011年的论文:Non-Local Means Denoising。之后还会继续介绍DCT(离散余弦变换滤波)、TV(全变分滤波)、BM3D(3维块匹配滤波)等算法。
一阶微分边缘算子:经典算子比如:Roberts(罗伯特)、Prewitt(普鲁伊特)、Sobel(索贝尔),Canny(坎尼)等。
二阶微分边缘算子:Laplacian算子,LoG( Laplace of Gaussian function)边缘检测算子和DoG(Difference of Gaussian)高斯差分算子。
一阶微分边缘算子:经典算子比如:Roberts(罗伯特)、Prewitt(普鲁伊特)、Sobel(索贝尔),Canny(坎尼)等。
二阶微分边缘算子:Laplacian算子,LoG( Laplace of Gaussian function)边缘检测算子和DoG(Difference of Gaussian)高斯差分算子。
一阶微分边缘算子:经典算子比如:Roberts(罗伯特)、Prewitt(普鲁伊特)、Sobel(索贝尔),Canny(坎尼)等。
二阶微分边缘算子:Laplacian算子,LoG( Laplace of Gaussian function)边缘检测算子和DoG(Difference of Gaussian)高斯差分算子。
一阶微分边缘算子:经典算子比如:Roberts(罗伯特)、Prewitt(普鲁伊特)、Sobel(索贝尔),Canny(坎尼)等。
二阶微分边缘算子:Laplacian算子,LoG( Laplace of Gaussian function)边缘检测算子和DoG(Difference of Gaussian)高斯差分算子。
一阶微分边缘算子:经典算子比如:Roberts(罗伯特)、Prewitt(普鲁伊特)、Sobel(索贝尔),Canny(坎尼)等。
二阶微分边缘算子:Laplacian算子,LoG( Laplace of Gaussian function)边缘检测算子和DoG(Difference of Gaussian)高斯差分算子。