这是一篇2010年比较古老的文章了,是在QQ群里一位群友提到的,无聊下载看了下,其实也没有啥高深的理论,抽空实现了下,虽然不高大上,还是花了点时间和心思优化了代码,既然这样,就顺便分享下优化的思路和经历. 文章的名字为:Contrast image correction method,由于本人博客的后台文件已经快超过博客园所容许的最大空间,这里就不直接上传文章了,大家可以直接点我提供的链接下载. 文章的核心就是对普通的伽马校正做改进和扩展,一般来说,伽马校正具有以下的标准形式: 其中I(i,j)…

分支判断的语句一般来说是不太适合进行SSE优化的,因为他会破坏代码的并行性,但是也不是所有的都是这样的,在合适的场景中运用SSE还是能对分支预测进行一定的优化的,我们这里以某一个算法的部分代码为例进行讲解. 在某一个版本的USM锐化算法中有这样的一段代码: int IM_UnsharpMask(unsigned char *Src, unsigned char *Dest, int Width, int Height, int Stride, int Radius, int Amount, in…

关于局部均方差有着较为广泛的应用,在我博客的基于局部均方差相关信息的图像去噪及其在实时磨皮美容算法中的应用及使用局部标准差实现图像的局部对比度增强算法中都有谈及,即可以用于去噪也可以用来增强图像,但是直接计算其计算量较大,一般都是通过某种方式进行优化,典型的即通过积分图来处理: 展开: 上式中两个累积一个是平方积分图,一个是累加积分图,累加积分图在SSE图像算法优化系列六:OpenCv关于灰度积分图的SSE代码学习和改进中曾经谈及,而平方积分图由于数据范围的问题,用int类型的数据来处理的话,只…

<Web 前端开发精华文章推荐>2013年第七期(总第十九期)和大家见面了.梦想天空博客关注 前端开发 技术,分享各种增强网站用户体验的 jQuery 插件,展示前沿的 HTML5 和 CSS3 技术应用,推荐优秀的 网页设计 案例,共享精美的设计素材和优秀的 Web 开发工具,希望这些精心整理的前端技术文章能够帮助到您. HTML5 特别推荐:14个支持响应式设计的流行前端开发框架 推荐25款很棒的 HTML5 开发框架和开发工具<上篇> Socket.IO – 基于 WebSo…

难度 初级 学习时间 10分钟 适合人群 零基础 开发语言 Java 开发环境 JDK v11 IntelliJ IDEA v2018.3 文章原文链接 "全栈2019"Java第九十九章:局部内部类与继承详解 下一章 "全栈2019"Java第一百章:局部内部类可以实现接口吗? 学习小组 加入同步学习小组,共同交流与进步. 方式一:关注头条号Gorhaf,私信"Java学习小组". 方式二:关注公众号Gorhaf,回复"Java学习小…

在很多场合需要高效率的肤色检测代码,本人常用的一个C++版本的代码如下所示: void IM_GetRoughSkinRegion(unsigned char *Src, unsigned char *Skin, int Width, int Height, int Stride) { ; Y < Height; Y++) { unsigned char *LinePS = Src + Y * Stride; // 源图的第Y行像素的首地址 unsigned char *LinePD = Ski…

无意中浏览一篇文章,中间提到了基于多尺度的图像的细节提升算法,尝试了一下,还是有一定的效果的,结合最近一直研究的SSE优化,把算法的步骤和优化过程分享给大家. 论文的全名是DARK IMAGE ENHANCEMENT BASED ON PAIRWISE TARGET CONTRAST AND MULTI-SCALE DETAIL BOOSTING,好像在百度上搜索不到,由于博客的空间不多了,这里就不上传了, 我贴出论文核心的字段. 论文的核心思想类似于Retinex,使用了三个尺度的高斯模糊,再…

在颜色空间系列1: RGB和CIEXYZ颜色空间的转换及相关优化和颜色空间系列3: RGB和YUV颜色空间的转换及优化算法两篇文章中我们给出了两种不同的颜色空间的相互转换之间的快速算法的实现代码,但是那个是C#版本的,为了比较方便,我们这里提供C版本的代码,以RGB转到YUV空间的代码为例: void RGBToYUV(unsigned char *RGB, unsigned char *Y, unsigned char *U, unsigned char *V, int Width, int…

本文是在学习https://blog.csdn.net/housisong/article/details/1452249一文的基础上对算法的理解和重新整理,再次非常感谢原文作者的深入分析以及分享. 三次卷积插值的基础原理也是对取样点附近的领域像素按照某种权重分布计算加权的结果值,比起双线性的4个领域像素计算,三次卷积涉及到了16个领域像素,这也决定了其取样点位置不是对称的,同时耗时比双线性也大为增加.     如左图所示,P00为向下取整后的取样点的坐标,其领域16个像素的位置整体靠取样点的右…

学习ASP.NET Core Razor 编程系列目录 学习ASP.NET Core Razor 编程系列一 学习ASP.NET Core Razor 编程系列二——添加一个实体 学习ASP.NET Core Razor 编程系列三——创建数据表及创建项目基本页面 学习ASP.NET Core Razor 编程系列四——Asp.Net Core Razor列表模板页面 学习ASP.NET Core Razor 编程系列五——Asp.Net Core Razor新建模板页面 学习ASP.NET C…

经常看到有人问元素属性都相同,怎么定位,这里总结一下.下面以Xpath为例讲解,CSS其实也是一样的,只是语法不一样罢了.网上说CSS会比Xpath快一些,但在Katalon主用Xpath,感觉也还行.另外Katalon做为一个产品,他们选择主打Xpath,相信也是有原因的.当然了,也有极小可能他们的骨干对Xpath比较熟.Katalon也支持CSS,但不会像Xpath那样智能提示你多种自动定位语法. 想要定位的得心应手,首先要对Xpath语法了如指掌,可以看我之前的一篇文章:https://w…

一. 定义索引模式匹配 1.前缀模糊匹配,一个模式匹配多个索引 每一个数据集导入到Elasticsearch后会有一个索引匹配模式,在上段内容莎士比亚数据集有一个索引名称为shakespeare,账户数据集的索引名称为bank.一个索引匹配模式就是一个字符串包含可选的通配符,它能匹配多个索引.比如,在常用的日志案例中,一个典型的索引名称包含MM-DD-YYYY格式的日期,因此一个5月的索引匹配模式可能是这样:logstash-2015.05*. 2.选择时间字段 Logstash数据集包含时间系…

批量操作在实际开发中也应用非常多,例如批量下发优惠券.批量添加用户等. 以MyBatis为例,通常实现批量操作,有这么几种方式? 第一,单条插入sql语句,进行for循环遍历,基准条件是根据前端传过的数组长度而定,如果传了四个参数过来,也就是长度为4,代表遍历4次(也就是执行四次插入),这种方式不太建议采用; 第二.编写相关mapper关于这一点不再赘述,,也参考我的这篇文章SSM框架之批量增加示例(同步请求jsp视图解析)其主要使用的就是MyBatis的动态sql; 换做MyBatis-Plu…

经过前面的学习,今天我做一个比较综合的WPF程序示例,主要包括以下功能: 1) 查询功能.从数据库(本地数据库(local)/Test中的S_City表中读取城市信息数据,然后展示到WPF的Window上的一个ListView上. 2) 数据联动功能.当鼠标左键选中ListView中的某一条记录时,在ListView框下面文本框中显示详细信息. 3) 修改功能.修改TextBox中的内容后,点击“更新”按钮,把修改后的数据保存到数据库中,同时与Listview联动. 第一步.建立一个WPF项目…

目前BizTalk项目的开发人员比较少,但是在开发过程中还是需要命名规范的约束.根据以往BizTalk项目的经验,整理了BizTalk命 名规范.包括:BizTalk Application, Schema, Map, Pipeline, Orchestration Logic Port, Physical Port等.并提供了相关的示例方便大家参考. <BizTalk命名规范> 通用: 项目中能用英文单词的用单词,否则用拼音. BizTalk项目中的Schema , Map, Orchest…

普通事务API详解 1   _curtxid:" + _curtxid 46                      + ",_tx.getTransactionId():" + _tx.getTransactionId()); 47          } 48    49          System.out.println("total==========================:" + _result); 50      } 51   …

本篇主要讲述的是利用arcgis api实现图层在线编辑功能模块,效果图如下: 实现思路: 1.arcgis server发布的FeatureServer服务提供的图层在线编辑能力: 2.实现的在线编辑(增删改),主要是通过前端ajax请求后台FeatureServer服务来实现的 (1)http://120.199.78.138:6080/arcgis/rest/services/dlsde/FeatureServer/0/updateFeatures public void ProcessR…

Play 指令 说明 accelerate 开启加速模式 accelerate_ipv6 是否开启ipv6 accelerate_port 加速模式的端口 always_run   any_errors_fatal 有任务错误时,立即停止 become 是否提权 become_flags 提权命令的参数 become_method 提权得方式 become_user 提权的用户 check_mode 当为True时,只检查,不做修改 connection 连接方式 environment 定义远…

内容概述 本部分说明JGroups构建块接口RspFilter,具体提供一个简单示例来说明如何使用JGroups构建块RspFilter对群组通信返回消息进行过滤. 示例描述 我们知道构建块基于通道之上,是对通道API的更高层抽象,而RspFilter是构建块的主要接口,它可以更灵活的自定义群组调运的模式,对响应响应消息进行过滤.具体RspFilter可以确定是否将群组中所有的节点添加到返回列表,或确定当接收到某一特定成员的响应消息后,群组调运者是否终止调运.如示例-3RpcDispatcher…

软件行业流行这样一个说法,由于Docker 技术的成熟和该技术被广大厂商的普遍应用,成就了微服务领域的快速成长,衍生了云原生技术和公有云的进一步推广.我个人认为Dockers 技术.微服务技术.云原生技术乃至领域模型概念其实是彼此相互相吸,互相依赖,组成了当今软件行业的一个新的生态链.作为软件行业从业者,虽然不能精通每一项新兴技术,但是我们要对主流技术应保持一颗积极探索的心. 本章节开始对Dockers领域的技术探索之路开始总结,之前身处项目,没有太多精力对它进行全面总结,但是,软件开发人员对技…

1.从我们第十七篇举例了不同类型的增强处理. spring AOP采用和AspectJ一样的优先顺序来织入增强处理:在“进入”连接点时,具有最高优先级的增强处理将先被织入(在给定的两个Before增强处理,优先级高的将会先被执行),在“退出”连接点时,具有最高优先级的增强处理会最后被织入(在给定的两个After增强处理中,优先级高的那个会后执行). 当不同切面里的两个增强处理需要在同一个连接点被织入时,spring AOP将以随机的顺序来织入这两个增强处理.如果用户应用需要指定不同切面类里的增强…

又有很久没有动笔了,主要是最近没研究什么东西,而且现在主流的趋势都是研究深度学习去了,但自己没这方面的需求,同时也就很少有动力再去看传统算法,今天一个人在家,还是抽空分享一个简单的算法吧. 前段日子在看水下图像处理方面的资料时,在github搜到一个链接,里面居然有好几篇文章附带的代码,除了水下图像的文章外,我看到了一篇<Adaptive Local Tone Mapping Based on Retinex for High Dynamic Range Images  >的文章,也还不算老,…

在SSE图像算法优化系列五:超高速指数模糊算法的实现和优化(10000*10000在100ms左右实现) 一文中,我曾经说过优化后的ExpBlur比BoxBlur还要快,那个时候我比较的BoxBlur算法是通过积分图+SSE实现的,我在09年另外一个博客账号上曾经提供过一篇这个文章彩色图像高速模糊之懒惰算法,里面也介绍了一种快速的图像模糊算法,这个算法的执行时间基本也是和半径无关的.在今年的SSE优化学习之路上我曾经也考虑过将该算法使用SSE实现,但当时觉得这个算法逐像素同时逐行都是前后依赖的(…

基于value-and-criterion structure方式的实现的滤波器在原理上其实比较简单,感觉下面论文中得一段话已经描述的比较清晰了,直接贴英文吧,感觉翻译过来反而失去了原始的韵味了. The value-and-criterion filter structure  is based on the geometrical structure of mathematical morphology, but allows the use of a much wider variety…

<Web 前端开发精华文章推荐>2014年第8期(总第29期)和大家见面了.梦想天空博客关注 前端开发 技术,分享各类能够提升网站用户体验的优秀 jQuery 插件,展示前沿的 HTML5 和 CSS3 技术应用,推荐优秀的 网页设计 案例,共享精美的设计素材和优秀的 Web 开发工具,希望这些精心整理的前端技术文章能够帮助到您. JavaScript [入门必备]最佳的 Node.js 学习教程和资料书籍 Fort.js – 时尚.现代的表单填写进度提示效果 ScrollMe – 在网页中加…

拉普拉斯金字塔融合是多图融合相关算法里最简单和最容易实现的一种,我们在看网络上大部分的文章都是在拿那个苹果和橙子融合在一起,变成一个果橙的效果作为例子说明.在这方面确实融合的比较好.但是本文我们主要讲下这个在图像增强方面的运用. 首先我们还是来讲下这个融合的过程和算法优化. 算法第一步:输入两个相同大小,位深的图像,通过拉普拉斯分解得到各自的拉普拉斯金字塔数据A和B. 算法第二步:选择下低频部分的融合规则,这里的低频部分,其实就是高斯金字塔最顶层那里的数据,这个数据相当于是原图像的一个高斯模糊的…

  2015年龚博士的曲率滤波算法刚出来的时候,在图像处理界也曾引起不小的轰动,特别是其所说的算法的简洁性,以及算法的效果.执行效率等方面较其他算法均有一定的优势,我在该算法刚出来时也曾经有关注,不过那个时候看到是迭代的算法,而且迭代的次数还蛮多了,就觉得算法应该不会太快,所以就放弃了对其进一步优化.最近,又偶尔一次碰触到该文章和代码,感觉还是有蛮大的优化空间的,所以抽空简单的实现他的算法.   该算法作者已经完全开源,项目地址见:https://github.com/YuanhaoGong/C…

Euclidean distance map(EDM)这个概念可能听过的人也很少,其主要是用在二值图像中,作为一个很有效的中间处理手段存在.一般的处理都是将灰度图处理成二值图或者一个二值图处理成另外一个二值图,而EDM算法确是由一幅二值图生成一幅灰度图.其核心定义如下: The definition is simple enough: each point in the foreground is assigned a brightness value equal to its straight…

偶尔看到这样的一个算法,觉得还是蛮有意思的,花了将近10天多的时间研究了下相关代码. 以下为百度的结果:MLAA全称Morphological Antialiasing,意为形态抗锯齿是AMD推出的完全基于CPU处理的抗锯齿解决方案.对于游戏厂商使用的MSAA抗锯齿技术不同,Intel最新推出的MLAA将跨越边缘像素的前景和背景色进行混合,用第2种颜色来填充该像素,从而更有效地改进图像边缘的变现效果,这就是MLAA技术. 其实就是这个是由Intel的工程师先于2009年提出的技术,但是由AMD将…

图像金字塔技术在很多层面上都有着广泛的应用,很多开源的工具也都有对他们的建立写了专门的函数,比如IPP,比如OpenCV等等,这方面的理论文章特别多,我不需要赘述,但是我发现大部多分开源的代码的实现都不是严格意义上的金字塔,而是做了一定的变通,这种变通常常为了快捷的实现类似的效果,虽然这种变通不太会影响金字塔的效果,但是我这里希望从严格意义上对该算法进行优化,比如简要贴一下下面的某个高斯金字塔的代码: public static Mat[] build(Mat img, int level) {…