AForge学习笔记

AForge

学习笔记：

[1]s

?

|

Ad aptiveSmoothing:

图像平滑处理

,

,

再平滑噪声的条

件下保留边缘效应

,

实现如下

:

Bitmap bt = new Bitmap(@

Bitmap bt1 = (new Rectangle(new Point(0,0),),ormat);

= bt;

// create filter

veSmoothing

veSmoothing();

// apply the filter

nPlace(bt1);

结果如下图所示。

filter

=

new

Add

:

将原始图像和叠置图像像素 相加得到新图像

,

我们通过红色

+

黄色

=

橙色来

展示 运行结果

:

Bitmap bt = new Bitmap(@

Bitmap bt1 = new Bitmap(@

//

创建过滤器

filter = new (bt);

//

图像相加

Bitmap resultImage = (bt1);

运行结果如下图。

AdditiveNoise:

通俗的翻译

,

我们可以理解为添加剂噪声滤波器

,

在原始图像 的像

素中添加一个随机值

,

随机值由< /p>

IRandomNumberGenerator

生成

示例如下

:

Bitmap bt = new Bitmap(@

= new Bitmap(@

//

创建随机数组

IRandomNumberGenerator

Range(-50, 50));

//

创建过滤器

generator

=

new

UniformGenerator(new

veNoise

filter

=

new

veNoise(generator);

//

图像处理

nPlace(bt);

运行结果如下。

< br>BackwardQuadrilateralTransformation:

后向四边形转换

,

可以实现将原始图像转

换到目标图像的四边形区域当中

,

示例如下

< br>:

Bitmap bt = new Bitmap(@

Bitmap bt1 = new Bitmap(@

//

定义四边形角点

List corners = new List();

(new IntPoint(99, 99));

(new IntPoint(156, 79));

(new IntPoint(184, 126));

(new IntPoint(122, 150));

// create filter

rdQuadrilateralTransformation

filter

=

new

rdQuadrilateralTransformation(bt, corners);

// apply the filter

Bitmap newImage = (bt1);

运行结果

:

BayerDithering:

基于

Bayer

矩阵的图像有序抖动

,

实现如下

:

Bitmap bt = new Bitmap(@

Bitmap

bt1

=

(new

Rectangle(new

Point(0,0),),8bppIndexed);

//

创建过滤器

ithering

ithering();

//

图像过滤

nPlace(bt1);

运行结果

:

filter

=

new

BayerFilter:

通过色彩传感器建立色彩矩阵将灰度图转为彩色图。

Bitmap bt = new Bitmap(@

//Bitmap

bt1

=

(new

Rectangle(new

Point(0,0),),8bppIndexed);

//

生成过滤器

BayerFilter filter = new BayerFilter();

// apply the filter

Bitmap rgbImage = (bt);

运行结果

:

BilateralSmoothing:

< br>使用色彩和空间因子进行保存边缘效应

,

消除噪声的双向 平

滑。示例如下

:

Bitmap bt = new Bitmap(@

// create filter

ralSmoothing

ralSmoothing();

Size = 7;

//

空间因子

lFactor = 10;

//

色彩因子

actor = 60;

ower = 0.5;

// apply the filter

nPlace(bt);

运行结果

:

filter

=

new

BlobsFiltering:

将 一定大小的对象剔除

,

示例如下

:

Bitmap bt = new Bitmap(@

//

创建过滤器

iltering

filter

=

iltering();

//

设置 过滤条件

(

对象长、宽至少为

70)

dSizeFiltering = true;

th = 100;

ght = 80;

nPlace(bt);

运行结果

:

new

Blur:

对图像实施模糊变换。

< /p>

BradleyLocalThresholding:

局部阈值 处理

,

当像素值比邻近窗体所有像素的均值

低百分之

t

时将该点取为黑

,< /p>

否者均为白。示例如下

:

Bitmap bt = new Bitmap(@

yLocalThresholding

yLocalThresholding();

nPlace(bt);

运行结果

:

filter

=

new

BrightnessCorrection

:

灰度矫正

,

若输入的矫正 数

p

为正

,

则 将输入图像灰度值范

围变换为【

0,255-p

】

,

输出范围为【

p,255

】

,

当为负时输入范围【

-p,255

】

,

输出

范围【

0,255-p

】。

CannyEdgeDetector:

使用

Canny

边缘检测算子检测边缘

,