Анализ эффективности фильтров резкости изображений
Усреднение по результатам накопления изображений как наилучший метод повышения резкости изображений. Особенности применения фильтров резкости, основанных на использовании операторов дифференцирования. Пути повышения эффективности применения фильтров.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Предмет | Цифровая обработка изображений |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Прислал(а) | К.С. Смеляков |
| Дата добавления | 14.01.2017 |
| Размер файла | 2,1 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Подобные документы
К ретуши относятся операции повышения резкости и размытия. Резкость делает изображение выразительным, так как к контрастным, резким деталям человеческий глаз более внимателен. Использование для увеличения резкости изображения фильтров группы "Резкость".
контрольная работа [71,7 K], добавлен 12.09.2010Редактирование различных растровых изображений. Версии Adobe PhotoShop. Расширенная версия программы Adobe Photoshop Extended. Работа с файлами. Сложности использования PhotoShop. Простое редактирование фотографий. Разнообразие фильтров и рамок.
контрольная работа [4,9 M], добавлен 08.01.2014Обработка изображений на современных вычислительных устройствах. Устройство и представление различных форматов изображений. Исследование алгоритмов обработки изображений на базе различных архитектур. Сжатие изображений на основе сверточных нейросетей.
дипломная работа [6,1 M], добавлен 03.06.2022Выбор методов обработки и сегментации изображений. Математические основы примененных фильтров. Гистограмма яркости изображения. Программная реализация комплексного метода обработки изображений. Тестирование разработанного программного обеспечения.
курсовая работа [1,3 M], добавлен 18.01.2017Основы программирования на языке VB.NET. Область применения трехмерных изображений. Форматы хранения пакетов инженерной графики. Преимущества трехмерного моделирования. Разработка программы по вращению трехмерных изображений на языках VB.NET и VRML.
курсовая работа [195,1 K], добавлен 11.03.2013Цифровые рентгенографические системы. Методы автоматического анализа изображений в среде MatLab. Анализ рентгеновского изображения. Фильтрация, сегментация, улучшение изображений. Аппаратурные возможности предварительной нормализации изображений.
курсовая работа [890,9 K], добавлен 07.12.2013Типы изображений (черно-белые, полутоновые, цветные) и их форматы. Устройства, создающие цифровые изображения, и их параметры. Применение и характеристики методов сжатия изображений. Поиск по содержимому в базах данных изображений. Структуры баз данных.
презентация [360,4 K], добавлен 11.10.2013Изучение современных методик компьютерной обработки биомедицинских изображений с целью улучшения изображений для их наилучшего визуального восприятия врачом-диагностом и эффективного сжатия изображений – для надежного хранения и быстрой передачи данных.
курсовая работа [2,3 M], добавлен 15.04.2019Загрузка интерфейса изображением формата хранения растровых изображений BMP. Программа осуществления отражения изображения по вертикали и горизонтали. Применение к изображению черно-белого, сглаживающего, подчеркивания границ и медианного фильтров.
лабораторная работа [713,6 K], добавлен 26.04.2015Современные системы текстурного анализа изображений. Примеры текстурной сегментации одноканальных изображений. Использование признаков, полученных на основе гистограммы яркостей второго порядка, для классификации спектрозональных аэрофотоснимков.
реферат [573,5 K], добавлен 15.01.2017
