基于像素的图像增强方法是否本质上属于线性灰度变换基于像素的图像增强方法的核心是通过数学运算直接修改像素值，其中线性灰度变换是最基础且广泛应用的子类。这类技术通过预设的线性函数实现全局对比度调整，但其局限性在于无法处理非线性光照问题。我们这...
07-148图像增强技术线性灰度映射对比度调整数字图像处理计算机视觉基础
如何用OpenCV快速获取图片的宽高像素值通过OpenCV的shape属性可以三秒获取图像尺寸，我们这篇文章详解PythonCPP双语言实现方法，并分析处理四维医学影像的特殊情况。核心代码仅需img.shape[0:2]即可提取分辨率。O...
06-3016图像处理技巧OpenCV实战计算机视觉基础医学影像解析编程效率优化
图像分辨率究竟衡量了哪些关键指标图像分辨率本质上量化了数字图像中可辨细节的密度，通常由像素总量（如1920×1080）或单位长度像素数（如300PPI）构成。2025年的显示技术已突破16K超精细分辨率阈值，但实际应用中需权衡存储成本与人...
06-2717数字图像处理显示技术趋势光学传感器原理计算机视觉基础医学影像解析
高斯函数为什么能成为图像处理中的核心工具高斯函数凭借其独特的钟形曲线特性和数学可微性，在2025年的图像处理领域依然占据不可替代的地位，主要用于噪声消除、边缘检测和多尺度分析。我们这篇文章将从原理到实践展开三层次解析，并揭示新型异构计算架...
05-1024图像平滑技术计算机视觉基础卷积运算优化医疗影像处理异构计算加速
