저는 FFT (Fast Fourier Transformation)로 지문 이미지 향상 작업을하고 있습니다. 나는 this 사이트에서 아이디어를 얻었다. 나는 32 * 32 창을 사용하여 FFT 함수를 구현했으며 그 후에 추천 사이트가 제안됨에 따라 power spectrum에 FFT을 곱하고 싶습니다. 그러나 나는 얻지 못합니다. 이미지의 파워 스펙트럼을
homomorphic 필터링의 개념을 이해하려고합니다.이 주제에 대한 여러 온라인 페이지 (예 : http://en.wikipedia.org/wiki/Homomorphic_filtering )를 읽었지 만,이 주제를 다루는 부족한 온라인 리소스를 발견했습니다. 따라서 두 가지 질문이 있습니다. 먼저, 내가 동형 필터링을 사용하여 이미지를 향상시킬 수 있다고
피라미드 형태로 저장된 이미지에 보정 (또는 이미지를 수정하는 모든 작업)을 적용하는 방법 먼저 특정 피라미드 레이어 (현재 확대/축소 수준)에 적용되고 사용자가 확대하거나 축소 할 때 다른 레이어에 다시 적용되거나 전체 피라미드에 한 번에 OR 강조가 적용되거나 다른 피라미드 레이어로 어떤 효과를 효율적으로 전파 할 수있는 알고리즘이 사용되는 알고리즘이
특정 이미지에 두 가지 다른 이미지 향상 알고리즘을 적용하여 두 개의 결과 이미지를 얻었습니다. 이제 두 이미지의 품질을 비교하여 두 알고리즘의 효율성을 확인하고 그 두 이미지의 특징 벡터 비교.이 경우 적합한 특징 벡터를 비교해야합니까? Iam은 이미지의 텍스처 피처를 비교하고 어떤 피쳐 벡터가 더 적합한 지 묻는 문맥에서 묻습니다. 이미지의 평가를 기반
OpenCV에서 손바닥 정맥 패턴의 세부 사항을 나타내는 알고리즘을 구현하려고합니다. 나는 인터넷에서 발견 한 "A Contactless Biometric System Using Palm Print and Palm Vein Features"이라는 논문에 기초를 뒀다. 관심이있는 부분은 3.2 사전 처리입니다. 관련된 단계가 여기에 표시됩니다. OpenCV를
나는 가장자리를 부드럽게하고 싶은 이미지가있다. 보다 정확한 세분화를 얻으려면 약간의 어려움이있었습니다. 그러나 나는 제안을 다음과 같이 수정하여 해결책을 얻었습니다 : What can I do to enhance my image quality?. 원래 이미지은 여기에 있습니다 : 및 분할 이미지뿐만 아니라 내가 사용하는 코드는 다음과 같습니다 %# Rea
필자는 자동화 된 임계 값 (multithresh)과 'imquantize'기능을 사용하여 세분화 된 3 상 이미지를 가지고 있습니다. 필터링 작업없이 이미지에 많은 구멍이 있습니다. 그러나 중간 필터를 사용하면 이러한 구멍이 줄어들지 만 필터 중 일부는 여전히 남아 있습니다. 이 시점 결과에서 'imfill'함수를 적용 "오버 - 필링"아래 이미지의 적색
내 question about Gaussian noise reduction에 대해서는 노이즈 감소 필터의 성공을 수치화하는 간단한 방법을 알고 싶습니다. 나는 몇 가지 소음 감소 방법을 시도했으며 어느 것이 가장 효과적인지 결정하는 방법을 원합니다. 원본 이미지, 노이즈 버전 및 노이즈 감소를위한 몇 가지 버전이 있습니다. 노이즈 감소 방법을 비교하기 위해
이미지 향상을위한 코드를 구현하고 푸리에 및 역 푸리에 변환을 적용하려면 아래 코드를 사용하지만 결과적으로 이미지가 검은 색이됩니다. F = fft2(image); F = fftshift(F); % Center FFT
F = abs(F); % Get the magnitude
F = log(F+1); % Use log, for perceptual scal