局部标准差在图像处理邻域具有广泛的应用，但是直接计算非常耗时，本文利用积分图像技术对局部标准差进行快速计算。
标准差定义如下（采用统计学中的定义，分母为）：
其中。
为了计算图像的局部标准差，首先设定局部区域的大小为 ，则局部区域的像素点个数 。
对标准差的公式进行化简：
因，故：
可以看出，局部标准差计算中需要对图像与进行局部求和操作，即和。...
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2015-06-06 15:00:44
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非极大值抑制可看成一种局部极大值搜索，这里的局部极大值要比他的邻域值都要大。这里的邻域表示有两个参数：维度和n-邻域。维度有1-D，2-D，3-D...；至于n值根据具体情况设置。举个例子：一维的情况，某个像素点左右各n个邻域点（加上该像素点，邻域区域共有2n+1个像素）；二维的情况以当前像素为中心...
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2015-06-05 10:10:04
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图像边缘：经典的边缘提取方法是考察图像的每个像素在某个邻域内灰度的变化，利用边缘临近一阶或二阶方向导数变化规律，用简单的方法检测边缘。这种方法称为边缘检测局部算子法。 在计算机中一般采用离散的方法来求，并不会进行求到，这就产生了最基本的图像处理算子——sobel算子。写了一半，占个坑。。。图片传不上...
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2015-06-02 00:07:43
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题目链接：http://poj.org/problem?id=1088思路分析：1>状态定义：状态dp[i][j]表示在位置map[i][j]可以滑雪的最长区域长度；2>状态转移方程：由于由位置[i, j]只能向四个方向移动，所以子问题最多有四个；所以dp[i][j]为其邻域可以滑雪的最大区域长度加...
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2015-05-25 21:53:16
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利用OpenCV进行霍夫变换检测出圆形，并提取圆心坐标和半径。
程序很简单，看看就懂了。
#include
using namespace cv;
using namespace std;
const int kvalue = 15;//双边滤波邻域大小
int main()
{
Mat src_color = imread("1.png");//读取原彩色图
imshow("原...
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2015-05-13 10:45:36
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OpenCV入门 - 提取SIFT特征向量
为了确保旋转不变性，会以关键点为中心，以关键点的方向建立坐标轴，不是单独考察单一的这个关键点，而是需要一个邻域。邻域中每个小格的方向代表该像素的梯度方向，长度是梯度模大小，在每个4X4的小块上计算8个方向的梯度方向直方图，统计每个方向的累加值，形成一个种子点。David G.Lowe建议对每个关键点使用4X4=16个种子点进行描...
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2015-05-11 20:09:02
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[研究内容]
目前比较常用的几种插值算法
[正文]
目前比较常用的插值算法有这么几种：最邻近插值，双线性二次插值，三次插值，
Lanczos插值等等，今天我们来对比一下这几种插值效果的优劣。
1，最邻近插值
最邻近插值算法也叫做零阶插值算法，主要原理是让输出像素的像素值等于邻域内
离它距离最近的像素值。例如下图中所示，P1距离0灰度值像素的距离小于100灰度值的
距离，...
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2015-04-20 16:57:14
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SIFT/SURF基于灰度图，一、首先建立图像金字塔，形成三维的图像空间，通过Hessian矩阵获取每一层的局部极大值，然后进行在极值点周围26个点进行NMS，从而得到粗略的特征点，再使用二次插值法得到精确特征点所在的层（尺度），即完成了尺度不变。二、在特征点选取一个与尺度相应的邻域，求出主方向，其...
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2015-04-20 16:20:14
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图像分割是一种重要的图像处理技术，而区域生长是图像分割技术的一种。区域生长的基本思想是将具有相似性的像素集合起来构成区域。首先对每个需要分割的区域找出一个种子像素作为生长的七点，然后将种子像素周围邻域中与种子有相同或相似性质的像素（根据事先确定的生长或相似准则来确定）合并到种子像素所在的区域中。而新的像素继续作为种子向四周生长，直到再没有满足条件的像素可以包括进来，一个区域就生长而成了。
...
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2015-04-19 17:55:37
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一、算法
高斯模糊算法 详见：高斯模糊，基本思想就是利用高斯函数，将一个坐标点的所有邻域的加权平均值设置为这些点的颜色值。
中值滤波算法就更简单了：将一个坐标点的所有邻域的平均值设置为这些点的像素值。
二、算法的代码实现
高斯函数：
使用宏定义来替换：
#define PI 3.1415926
//高斯模糊函数
#define GAUSS_FUN(x, y) (exp(-(x*x)...
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2015-02-14 17:34:16
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