经典对比度增强算法: http://blog.csdn.net/ebowtang/article/details/38236441…

http://blog.csdn.net/u013033431/article/details/50907907 http://dsqiu.iteye.com/blog/1638589 概念: 图像增强处理的一种.它是将遥感图像(或影像)相邻像元(或区域)的亮度值(或色调)相差较大的边缘(即影像色调突变或地物类型的边界线)处加以突出强调的技术方法.经边缘增强后的图像能更清晰地显示出不同的物类型或现象的边界,或线形影像的行迹,以便于不同的物类型的识别及其分布范围的圈定.   实现方式: 例如利用相…

http://blog.sina.com.cn/s/blog_5e125dcf0100k8s3.html 色彩还原: https://wenku.baidu.com/view/123fb51a6edb6f1aff001f10.html…

基于图像的自动曝光算法研究 : https://wenku.baidu.com/view/c854fa93fd0a79563c1e72ba.html…

http://blog.csdn.net/wzwxiaozheng/article/details/40586293 https://wenku.baidu.com/view/24632048767f5acfa1c7cd7e.html…

https://wenku.baidu.com/view/40ec4a14fc4ffe473368ab96.html…

汉邦高科 任职要求: 1. 电子工程.图像与信号处理.计算机等相关专业,本科及以上学历: 2. 在数字图像处理.视频压缩等方面具有扎实的理论背景知识: 3. 熟悉Sony.Panasonic.Aptina.OmniVision等常用CCD/CMOS芯片的成像原理及工作流程,至少在下述一个领域有1年以上研发经验: 1) 熟悉图像预处理和后处理技术:3D降噪.边缘增强.色彩还原.对比度增强.宽动态增强等常用的图像处理算法: 2) 熟悉3A算法:自动曝光.自动对焦.自动白平衡: 4. 熟练掌握C/C+…

宽动态范围图像快速增强算法 : http://www.docin.com/p-1783311889.html…

2D降噪:只在2维空间域上进行降噪处理.基本方法:对一个像素将其与周围像素平均,平均后噪声降低,但缺点是会造成画面模糊,特别是物体边缘部分.因此对这种算法的改进主要是进行边缘检测,边缘部分的像素不用来进行模糊. 3D降噪:增添了时域处理,因此变为3维.和2d降噪的不同在于,2d降噪只考虑一帧图像,而3d降噪进一步考虑帧与帧之间的时域关系,对每个像素进行时域上的平均.例如,假设场景静止,那么连续两帧图像内容没变,他们的差值就是2倍的噪声.通过减少时域上的改变降低噪声.相比2d降噪,3d降噪效果更好…

http://www.cnblogs.com/bigbigtree/p/3458797.html…

图像对比度增强的方法可以分成两类:一类是直接对比度增强方法;另一类是间接对比度增强方法. 直方图拉伸和直方图均衡化是两种最常见的间接对比度增强方法. 直方图拉伸是通过对比度拉伸对直方图进行调整,从而“扩大”前景和背景灰度的差别,以达到增强对比度的目的,这种方法可以利用线性或非线性的方法来实现; 直方图均衡化则通过使用累积函数对灰度值进行“调整”以实现对比度的增强. 1.直方图拉伸 就是扩大将图像灰度的域值的一个过程,但是经常是基于灰度图像进行处理,以前在MATlab上对比度增强调用直方图函数就几…

·对于部分图像,会出现整体较暗或较亮的情况,这是由于图片的灰度值范围较小,即对比度低.实际应用中,通过绘制图片的灰度直方图,可以很明显的判断图片的灰度值分布,区分其对比度高低.对于对比度较低的图片,可以通过一定的算法来增强其对比度.常用的方法有线性变换,伽马变换,直方图均衡化,局部自适应直方图均衡化等. 1. 灰度直方图及绘制 灰度直方图用来描述每个像素在图像矩阵中出现的次数或概率.其横坐标一般为0-255个像素值,纵坐标为该像素值对应的像素点个数.如下图所示的图像矩阵(单通道灰度图,三通道时可…

<?php /** * 说明:函数功能是把一个图像裁剪为任意大小的图像,图像不变形 * 参数说明:输入 需要处理图片的 文件名,生成新图片的保存文件名,生成新图片的宽,生成新图片的高 */ function my_image_resize($src_file, $dst_file, $new_width, $new_height) { if ($new_width < 1 || $new_height < 1) { echo 'params width or height error !…

import flash.display.BitmapData; import flash.display.Bitmap; /** * 将图像的Alpha通道转换为黑白图像(分离ARGB方式) */ var bmpd:BitmapData = new ImagePNG();//绑定的png图片 var pixBmpd:BitmapData = new BitmapData(bmpd.width,bmpd.height,false); for (var i:int=0; i< bmpd.heigh…

import flash.display.BitmapData; /** * 将图像的Alpha通道转换为黑白图像 */ var p:Point = new Point(0,0); var bmpd:BitmapData = new ImagePNG();//绑定的png图片 var channelBmpd:BitmapData = new BitmapData(bmpd.width,bmpd.height,true,0x00000000); channelBmpd.fillRect(bmpd.…

一.图像梯度算法 1.图像梯度-Sobel算子 dst = cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy, ksize) ddepth:图像的深度 dx和dy分别表示水平和竖直方向 ksize是Sobel算子的大小 # *******************图像梯度算法**********************开始 import cv2 # import numpy as np img = cv2.imread('pie.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) cv…

1. [深度学习] Keras 如何使用fit和fit_generator https://blog.csdn.net/zwqjoy/article/details/88356094 ps:解决样本数量不均衡:fit_generator中设置参数class_weight = 'auto' 2. 实现批量数据增强 | keras ImageDataGenerator使用 https://www.jianshu.com/p/3da7ffb5d950 ps:数据量不足时一定要加上数据增强…

直方图均匀化简介 从这张未经处理的灰度图可以看出,其灰度集中在非常小的一个范围内.这就导致了图片的强弱对比不强烈. 直方图均衡化的目的,就是把原始的直方图变换为在整个灰度范围(0~255)内均匀分布的形式,从而增加像素灰度值的动态范围,达到增强图像整体对比度的效果. 直方图均衡化的列表计算 序号 运算 步骤和结果 1 列出原始图灰度值 f(0 ≤ f ≤ L-1) 0 1 2 3 4 5 6 7 2 列出原始直方图(概率表达) 0.02 0.05 0.09 0.12 0.14 0.2 0.22…

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)…

直方图正规化: 图像为I,宽为W,高为H,I(r,c)代表I的第r行第c列的灰度值:输出图像记为O,为使得输出图像的灰度值在[Omin,Omax]范围里,可用如下公式:                                                           (1) (2) 其中0≤r<H,0≤c<W.公式(1)是一个比列关系,变换后可为公式(2),即可求输出图像O(r,c). 而Imin与Omin对应,此点(Imin,Omin)在线性方程上,则斜率:  将 (Imi…

Halcon中Image有多种像素表示方式,这方面网上找到的资料比较少,有一张大恒图像培训的文档中提到过,感觉描述比较准确: 里面有四种类型比较类似:uint2.int1.int2.int4. 区分起来很简单,带1表示8位,带2表示16位,带4表示32位,带u表示无符号(即无“负号”这种符号) 我用Photoshop生成一张0-255黑白渐变的黑白bmp图片(尺寸256*256),如下: 下面我想探究一下,看这几种不同的图像格式各自的灰度取值范围是多少. read_image (Image, '…

在matlab中用dicomread读取dicom文件后,生成一个MxN矩阵(对应图像像素个数),每个像素灰度数据是int16格式 但是bmp图像灰度是int8格式的(灰度范围0~255),所以若想把dicom图像存储为bmp图像做后续处理,需要将16位的dicom灰度数据映射为8位的灰度数据. 采用的方法即医学图像处理中常见的加窗处理. 实例代码如下: img=imadjust(img_raw,[;]); %调整灰度范围 img= low=min(min(img)); high=max(max…

1.图像转换为矩阵 matrix = numpy.asarray(image) Help on function asarray in module numpy.core.numeric: asarray(a, dtype=None, order=None) Convert the input to an array. Parameters ---------- a : array_like Input data, in any form that can be converted to an…

1. cv2.calc([img], [0], mask, [256], [0, 256])  # 用于生成图像的频数直方图 参数说明: [img]表示输入的图片, [0]表示第几个通道, mask表示掩码,通常生成一部分白色,一部分黑色的掩码图, [256]表示直方图的个数, [0, 256]表示数字的范围 图像直方图表示的是颜色的像素值,在单个或者一个范围内出现的频数,一般图像会在某一个颜色区间内呈现较高的值 一只小猫,即其(0-255)的像素点的直方图分布情况,我们可以看出其在100-20…

在做人脸识别的时候发现很多手机拍摄的图像在C#读取之后方向出现了错误,Bitmap中的宽度和实际的windows的文件属性内的参数相反,引起一阵测试和思考,后来百度出来可以用Exif来解决 github有相关Exif介绍 https://github.com/dlemstra/Magick.NET/blob/784e23b1f5c824fc03d4b95d3387b3efe1ed510b/Magick.NET/Core/Profiles/Exif/ExifTag.cs 维基百科也有说明 http…

简单介绍: 基于互信息的图像配准算法以其较高的配准精度和广泛的适用性而成为图像配准领域研究的热点之中的一个.而基于互信息的医学图像配准方法被觉得是最好的配准方法之中的一个.基于此.本文将介绍简单的基于互信息的图像配准算法. 预备知识 熵 熵(entropy)是信息论中的重要概念,用来描写叙述系统不确定性的測度,反映一个系统本身所能提供的信息总量.除去枯燥的概念.信息熵的数学表达式为: 当然,对于一幅图像来说,其熵的计算表达式例如以下:        hi表示图像Y中灰度值为i的像素点总数,N表示…

图像的矩 矩的计算:moments()函数 计算轮廓面积:contourArea()函数 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include<iostream> using namespace cv; using namespace std; //-----------------------------------[main( )函…

one-hot映射时,如何选取TOPN作为每一个词承载的word2vec的信息? 我们已经知道,对于这种例子: 怎么绑定手机号? 怎么关联手机号? 他们的相似度取决于绑定和关联这两个词如何相似. #取top2词的相似度vec_i = np.array([1, 0.73, 0.71, 0])vec_j = np.array([0.71, 0.73, 1, 0.71]) dist = linalg.norm(vec_i - vec_j)sim = 1.0 / (1.0 + dist) print(s…

#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv;using namespace std; int main(int argc,char** argv) { Mat img1, img2,img3,img1_1; img1 = imread("D://images//4.jpg"); if (img1.empty()) { cout <<"could no…

包括 Dockerfile 在内的任何脚本和程序都会出错.有错并不可怕,但必须有办法排查,所以本节讨论如何 debug Dockerfile. 先回顾一下通过 Dockerfile 构建镜像的过程: 从 base 镜像运行一个容器. 执行一条指令,对容器做修改. 执行类似 docker commit 的操作,生成一个新的镜像层. Docker 再基于刚刚提交的镜像运行一个新容器. 重复 2-4 步,直到 Dockerfile 中的所有指令执行完毕. 从这个过程可以看出,如果 Dockerfile…