关键词：
目录
一.加法运算
1.加法运算的定义
2.主要应用举例
①去除叠加性噪声
对于原图像f(x,y)，有一个噪声图像集：
其中：
假设噪声h(x,y)均值为0，且互不相关，N个图像的均值定义为：
期望值：
·改变图像均值将降低噪声的影响。
②生成图像叠加效果
其中：
·可以得到各种图像合成的效果，也可以用于两张图片的衔接。
3.各种噪声说明
①加性噪声
加性噪声和图像信号强度不相关。
②乘性噪声
乘性噪声和图像信号是相关的。
③椒盐噪声
黑图像上的白点，白图像上的黑点。
④量化噪声
是由量化过程引起的，解决的最好方法是最佳量化。
4.C++代码
/*加法*/
for (int i = 0; i < src.rows; i++)
for (int j = 0; j < src.cols; j++)
/*叠加特效*/
dst1_0.at<Vec3b>(i, j)[0] = 0.8 * src.at<Vec3b>(i, j)[0] + 0.2 * src1.at<Vec3b>(i, j)[0];
dst1_0.at<Vec3b>(i, j)[1] = 0.8 * src.at<Vec3b>(i, j)[1] + 0.2 * src1.at<Vec3b>(i, j)[1];
dst1_0.at<Vec3b>(i, j)[2] = 0.8 * src.at<Vec3b>(i, j)[2] + 0.2 * src1.at<Vec3b>(i, j)[2];
/*去除椒盐噪声*/
dst1_1.at<Vec3b>(i, j)[0] = 0.5 * src.at<Vec3b>(i, j)[0] + 0.5 * noise_saltpepper.at<Vec3b>(i, j)[0];
dst1_1.at<Vec3b>(i, j)[1] = 0.5 * src.at<Vec3b>(i, j)[1] + 0.5 * noise_saltpepper.at<Vec3b>(i, j)[1];
dst1_1.at<Vec3b>(i, j)[2] = 0.5 * src.at<Vec3b>(i, j)[2] + 0.5 * noise_saltpepper.at<Vec3b>(i, j)[2];
效果图：
二.减法运算
1.减法运算的定义
2.主要应用举例
①显示两幅图像的差异，检测同一场景两幅图像之间的变化。
②去除不需要的叠加性图案。
设图像背景b(x,y)，前景背景混合图像f(x,y)，g(x,y)为去除了背景的图像。
③图像分割：如分割运动的车辆，减法去掉静止部分，剩余的是运动元素和噪声。
for (int i = 0; i < src.rows; i++)
for (int j = 0; j < src.cols; j++)
/*叠加特效*/
dst2.at<Vec3b>(i, j)[0] = dst1_0.at<Vec3b>(i, j)[0] - 0.2 * src1.at<Vec3b>(i, j)[0];
dst2.at<Vec3b>(i, j)[1] = dst1_0.at<Vec3b>(i, j)[1] - 0.2 * src1.at<Vec3b>(i, j)[1];
dst2.at<Vec3b>(i, j)[2] = dst1_0.at<Vec3b>(i, j)[2] - 0.2 * src1.at<Vec3b>(i, j)[2];
效果图：
三.乘法运算
1.乘法运算的定义
2.主要应用举例
图像的局部显示，用二值蒙版图像与原图像做乘法。
四.与运算
1.与运算的定义
2.主要应用举例
①求两个子图像的相交子图
②模板运算：提取感兴趣的子图像
五.非运算
1.非的定义
2.主要应用举例
①获得一个阴图像。
②获得一个子图像的补图像。
3.C++代码
/*非运算*/
for (int i = 0; i < src.rows; i++)
for (int j = 0; j < src.cols; j++)
dst3.at<Vec3b>(i, j)[0] = 255 - src.at<Vec3b>(i, j)[0];
dst3.at<Vec3b>(i, j)[1] = 255 - src.at<Vec3b>(i, j)[1];
dst3.at<Vec3b>(i, j)[2] = 255 - src.at<Vec3b>(i, j)[2];
六.或运算
1.或的定义
2.主要应用举例
①合并子图像
②模板运算
提取感兴趣的子图像。
七.异或运算
1.异或的定义
2.主要应用举例
①获得相交子图像
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