<aside> <img src="/icons/condense_yellow.svg" alt="/icons/condense_yellow.svg" width="40px" /> Python | 图像 | 空间 | 频率 | 模式 | 算法 | 滤波 | 卷积 | 非线性 | 一阶导数 | 二阶 | 图像增强 | 线性 | 校正 | 仿射 | 几何 | 傅里叶 | 函数 | 分割 | 形态学 | 图像测量 | 神经网络 | 公式 | 数学 | 随机分析

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🎯要点

  1. Python空间滤波器：🎯卷积计算实现均值滤波器。🎯非线性中值滤波器。🎯最大值/最小值滤波器。🎯一阶导数滤波器：索贝尔(sobel)滤波器、普鲁伊特(Prewitt)滤波器、坎尼(Canny)滤波器。🎯二阶导数滤波器：拉普拉斯滤波器、高斯拉普拉斯滤波器。🎯弗朗吉(frangi)滤波器。
  2. Python图像增强方法：🎯图像线性逆变换。🎯伽玛校正。🎯对数变换。🎯直方图均衡化。🎯对比度拉伸。🎯sigmoid 校正。🎯局部对比度标准化。
  3. 仿射几何变换代码实现：🎯Python平移、旋转、缩放和插值。
  4. 代码实现傅里叶变换函数：🎯快速傅里叶变换。🎯Python实现低通滤波器二维卷积函数。🎯Python实现巴特沃斯低通滤波器卷积函数。🎯Python实现高斯低通滤波器卷积函数。🎯Python实现二维高通滤波器卷积函数。🎯Python实现巴特沃斯高通滤波器卷积函数。🎯Python实现高斯高通卷积函数。🎯Python实现带通滤波器。
  5. Python图像分割算法：🎯Python大津方法、Renyi基于熵的分割、自适应阈值方法、分水岭分割、Chan-Vese区域分割。
  6. 形态学运算Python实现：🎯二元膨胀、二元腐蚀、灰度膨胀和腐蚀、灰度开运算和闭运算、命中或错过变换、粗化和细化变换。
  7. 图像测量、神经网络、卷积神经网络。

✂️梗概

🍇Python 去除椒盐噪声图像增强

图像增强是图像处理领域的一个基本过程，旨在提高图像的感知质量或使图像中的特定特征更加明显。 与图像恢复不同，图像恢复试图通过纠正已知的退化来将图像恢复到其原始形式，图像增强不依赖于对退化过程的详细理解。 相反，它应用更通用的技术来实现视觉上令人愉悦的结果。

技术包括：

图像增强技术的类型：