8月技術沙龍分享| 灰度變化與空間濾波+圖像處理中的傅立葉變換+FICO數據建模技術分享

2021-01-21 上研尚研


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     本培訓課件的目的，一是給組內人員提供數字圖像處理的相關知識，對數字圖像的知識架構有大概的了解。二是為了給公司數字圖像圖像相關愛好者提供一個了解學習的機會。

     對圖像處理領域中的基礎概念-傅立葉變換進行了簡單介紹，希望算法新人能夠對基礎知識有所了解。

     通過五個維度的個人數據建模形成FICO評分，包括還款歷史、信用額度和欠款比例、信用歷史長度、新開立帳戶和貸款類型等，供各大金融機構使用，簡要介紹了FICO評分建模的前提準備。

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    慧聰LED屏網報導 　   　　光學信息處理是近年來發展起來的一門新興學科，它以全息術、光學傳遞函數和雷射技術為基礎。今天為大家分享一下光學信息處理中的「線性處理」相關知識。　　 當使濾波光柵沿水平橫向微小移動時，對應於相互重合的兩個像的光束間的相位差發生變化，可在輸出面上交替出現相加和相減的圖形。　　光學圖像的加減是光學信息處理中的基本運算方法之一，它是微分運算、邏輯運算的基礎。光學圖像的相減也可直接用來提取兩個不同圖像的差異信息，如同一地區在不同時刻的「雲圖」間的差異等。4f線性空間濾波處理方法屬於線性空間不變濾波處理。
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    【數字圖像處理系列四】在圖像增強：線性、 分段線性、 對數、 反對數、 冪律(伽馬)變換、直方圖均衡【數字圖像處理系列三】一文中我們從圖像灰度變換的角度闡述了圖像增強的各種方式，本文我們將一起學習圖像處理中重點的方式：圖像濾波，圖像濾波分為空間域濾波和頻率域濾波，頻率域濾波我們將在下一節重點說明。
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    聲明：本人只是分享一些床長的免費雜文而已，並非床長人工智慧網校的收費文章。信號變化越快，說明頻率越大，信號變化越慢，說明頻率越小。這裡的頻率不一定是通常意義上的頻率，通常的頻率是指周期的倒數，我們把通常意義上的頻率叫時間頻率。
  • Matlab數字圖像處理初步
    ，圖像灰度值通常在數據文件中以uint8，即八位無符號整型若A為uint8型的數據，則會自動轉為雙精度型並除以255，再進行對應的色彩空間變換，HSV的指標範圍均為0~1二維離散傅立葉變換二維離散傅立葉變換可以理解為一維離散傅立葉變換的張量積，或理解按照兩個方向分別作一次一維傅立葉變換。
  • opencv-python圖像預處理-濾波
    為了消除外界環境對圖像採集的幹擾，增強圖像的邊緣及灰度跳變的部分，使圖像變得清晰以及提高圖像處理速度需要對圖像進行預處理操作，主要是對圖像進行濾波和增強操作。使用的方法可以分為空間域處理和頻率域處理兩類。空間域指圖像平面本身，這類圖像處理方法用各種模板直接與圖像進行卷積運算，實現對圖像的處理。
  • 監控視頻中的圖像預處理技術
    這兩類方法的最主要區別是前者直接對觀察圖像數據進行處理，而後者則是先對圖像進行某種變換，然後再對變換後的係數進行處理。　　變換域的去噪方法認為，在變換域圖像往往是稀疏表示的，即高頻分量很少，大部份噪聲處於高頻部分，通過在變換域設置閾值或者截斷高端頻譜來去除噪聲。這類方法的優點是在變換域進行處理比較簡單。
  • 【乾貨】遙感圖像處理之空間域增強&卷積濾波&形態學濾波
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    背景知識中值濾波法是一種非線性平滑技術，它將每一像素點的灰度值設置為該點某鄰域窗口內的所有像素點灰度值的中值.中值濾波是基於排序統計理論的一種能有效抑制噪聲的非線性信號處理技術，中值濾波的基本原理是把數字圖像或數字序列中一點的值用該點的一個鄰域中各點值的中值代替，讓周圍的像素值接近的真實值，從而消除孤立的噪聲點。
  • 什麼是傅立葉變換,如何用MATLAB實現?
    為現今各類數學建模競賽之鼻祖。為了幫助同學們更好的備考競賽，模小數邀請了 極值學院數學建模小助手 ，為大家帶來「 2021美賽系列公開分享 」，在競賽前為大家帶來直播分享！第三場分享的主題是： 傅立葉變換的理解與MATLAB實現直播日期：2021年1月21日（周四）晚18點沒有傅立葉變換，就無法用數學的方法去處理現實世界中的各種各樣的信號。如今幾乎所有信息最終都會數位化，就會用到傅立葉變換及其變種，藉助傅立葉變換才能將信號識別為具體的成分，完成數位化。
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    頻域增強定義和步驟 頻域增強是利用圖像變換方法將原來的圖像空間中的圖像以某種形式轉換到其它空間中，然後利用該空間的特有性質方便地進行圖像處理，最後再轉換回原來的圖像空間中，從而得到處理後的圖像。 頻域增強的主要步驟是： 選擇變換方法，將輸入圖像變換到頻域空間； 在頻域空間中，根據處理目的設計一個轉移函數並進行處理； 將所得結果用反變換得到圖像增強。
  • 圖像處理技術是什麼_圖像處理技術現狀和發展前景
    （2）提取圖像中所包含的某些特徵或特殊信息，這些被提取的特徵或信息往往為計算機分析圖像提供便利。提取特徵或信息的過程是計算機或計算機視覺的預處理。提取的特徵可以包括很多方面，如頻域特徵、灰度或顏色特徵、邊界特徵、區域特徵、紋理特徵、形狀特徵、拓撲特徵和關係結構等。 　　（3）圖像數據的變換、編碼和壓縮，以便於圖像的存儲和傳輸。
  • MATLAB中的圖像變換之線性空間濾波
    凡是使用空間模板進行的圖像處理，我們就定義為空間濾波，模板本身被稱為空間濾波器。圖像的空域線性濾波和非線性濾波在空域對圖像進行濾波處理無非兩種情況：線性濾波和非線性濾波。濾波的意思就是對原圖像的每個像素周圍一定範圍內的像素進行運算，運算的範圍就稱為掩膜或領域。
  • 乾貨|OpenCV看這篇就夠了,9段代碼詳解圖像變換基本操作
    作者 | 王天慶，長期從事分布式系統、數據科學與工程、人工智慧等方面的研究與開發，在人臉識別方面有豐富的實踐經驗。現就職某世界100強企業的數據實驗室，從事數據科學相關技術領域的預研工作。圖4-4 原始圖像與經過負片處理後的圖像使用負片對圖像進行處理，就是將圖片的顏色進行反轉的過程，這是一個線性變換過程。在圖像處理中可以增強暗色區域中的白色或灰色細節。在這個例子中，我們應該同時熟悉對彩色圖片中三個不同顏色通道的拆分以及重新構建圖像的方法。3.
  • 數據處理 ▎Digital Micrograph處理TEM數據實例教程(二)傅立葉變換、反變換精修TEM圖
    因此TEM是我們做材料研究中必不可少的一項測試（關注本公眾號，點擊測試服務-我要測，TEM免費制樣，當天可出結果）。大家在文獻中看到如下漂亮的TEM解析，大家是否也想擁有這樣漂亮的圖片分析呢？其實這9張圖只是一個很簡單的TEM處理技巧，從左到右分別是原圖、傅立葉變換及反變換。