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n(n大于0)次幂变换可增强图像中的暗细节,同时减弱图像中的亮细节。
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n(n大于0)次幂变换可增强图像中的暗细节,同时减弱图像中的亮细节。
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Tag:
遥感数字图像处理
图像
细节
时间:2022-01-15 21:59:18
上一篇:
对数变换可增强图像中的暗细节,同时减弱图像中的亮细节。
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逆光拍摄的人物照片(人像较暗)可通过对数变换对人像进行增强。
相关答案
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点运算图像增强可以划分为灰度变换与直方图调整两个类型。
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可通过对图像进行增强来帮助我们选择地物分类的训练样本。
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图像增强会使图像变得更美观。
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图像增强一定会改变图像的数据内容。
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图像增强增加了图像的信息量。
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变换域图像增强主要有哪些大类?
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空间域图像增强主要有哪些大类?
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图像增强方法有哪些大类?
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下面哪些图像增强方法用到了多源数据信息?
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主成分变换去噪声主要适用于多波段图像,而不适用单波段图像。
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从低通滤波器,到带阻滤波器,再到陷波滤波器,这三类滤波器保留的频率成分越来越多,信息损失越来越少。
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傅里叶变换去噪声不会使图像变得模糊。
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基于傅里叶变换的图像去噪声主要是采用高通滤波器。
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频率域去噪声的技术流程就是先把图像从空间域变换到频率域,然后在频率域对噪声成分进行掩膜滤波,抑制或者消除噪声,最后再把图像从频率域反变换到空间域。
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距离中心化频谱图中心越远的频率,它们对应于图像灰度变化较为缓慢的区域。
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图像噪声对应于其频率图的高频部分。
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闭运算可以消除图像中相对于结构元素而言较小的明亮细节,所以常用于抑制图像中的峰值噪声。
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图像经边缘保持平滑滤波处理后的边缘不会被平滑。
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K近邻均值滤波去椒盐噪声效果优于均值滤波。
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均值滤波适合去椒盐噪声。