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1、將該含噪聲圖像轉化至頻域,周期性噪聲信號通過傅立葉變換轉化成為頻域的脈沖,容易去除。
2、平滑濾波:平滑圖像,去除高頻分量,使得圖像灰度值變化不那么大,同時降低噪聲。 銳化濾波:去除低頻分量,使得圖像反差增大,邊緣明顯。 領域平均法 可以減少噪聲,但圖像也模糊了 加權平均法 不同位置的灰度重要性(權重)不一樣,中間的最為重要,旁邊的重要性降低。
3、使用在線工具:有一些在線網站或軟件可以通過算法將馬賽克從圖像中移除。例如,Pixlr Editor和Un-Mosaic等在線工具可以幫助去除馬賽克。 使用Photoshop:像Adobe Photoshop這樣的專業圖片編輯軟件也可以處理這種問題。你可以嘗試使用Photoshop中的“修補”或“克隆”工具來去除馬賽克。
4、代表性成果如下:[1]楊紅衛,周展明.非熒光物體光譜測量的非分光全靜態方法:中國(發明專利)[2]國家“十五”科技攻關計劃重點項目子課題“小麥粉加工精度檢測方法研究與儀器開發”(2001BA501A16-01),2004年4月通過科技部驗收,2004年12月通過國家糧食局組織的鑒定及儀器性能綜合技術測評,第一完成人。
知識面的寬度。我覺得在研究生期間,除了做好自己的研究方向之外,擴寬一下知識面也有很大的幫助,當然這個知識面指的是圖像處理、計算機視覺和模式識別,知識面越寬,就業時的選擇就會越多。圖像處理方向畢業的就業面非常廣,而且待遇在應屆生應該是中上等。其實還是一句話,能力決定一切。
就業方向:航天和航空方面、生物醫學工程方面、通信工程方面、工業和工程方面、軍事公安方面、文化藝術方面、機器人視覺、視頻和多媒體系統、科學可視化、電子商務。