參考:[1]http://www.cambridgeincolour.com/tutorials/gamma-correction.htm [2]http://en.wikipedia.org/wiki/Gamma_correction 一.什么是Gamma校正? Gamma校正是对输入图像灰度值进行的非线性操作,使输出图像灰度值与输入图像灰度值呈指数关系: [2] 这个指数即为Gamma. 经过Gamma校正后的输入和输出图像灰度值关系如图1所看到的:横坐标是输入灰度值,纵坐标是输出灰度值,蓝

http://blog.csdn.net/candycat1992/article/details/46228771/ 写在前面 我相信几乎所有做图像处理方面的人都听过伽马校正(Gamma Correction)这一个名词,但真正明白它是什么.为什么要有它.以及怎么用它的人其实不多.我也不例外. 最初我查过一些资料,但很多文章的说法都不一样,有些很晦涩难懂.直到我最近在看<Real Time Rendering,3rd Edition>这本书的时候,才开始慢慢对它有所理解. 本人才疏学浅,写的

我相信几乎所有做图像处理方面的人都听过伽马校正(Gamma Correction)这一个名词,但真正明白它是什么.为什么要有它.以及怎么用它的人其实不多.我也不例外.  最初我查过一些资料,但很多文章的说法都不一样,有些很晦涩难懂.直到我最近在看<Real Time Rendering,3rd Edition>这本书的时候,才开始慢慢对它有所理解.  本人才疏学浅,写的这篇文章很可能成为网上另一篇误导你的"伽马传说",但我尽可能把目前了解的资料和可能存在的疏漏写在这里.如有

☞ ░ 前往老猿Python博文目录 ░ 本文转自博客园:淇淇宝贝的文章<图像处理之gamma校正>,原文链接:https://www.cnblogs.com/qiqibaby/p/5325193.html 一.gamma校正背景 在电视和图形监视器中,显像管发生的电子束及其生成的图像亮度并不是随显像管的输入电压线性变化,电子流与输入电压相比是按照指数曲线变化的,输入电压的指数要大于电子束的指数.这说明暗区的信号要比实际情况更暗,而亮区要比实际情况更高.所以,要重现摄像机拍摄的画面,电视和监视

1. 基本原理 变换形式 $$s=cr^{\gamma}$$ c与$\gamma$均为常数 可通过调整$\gamma$来调整该变换,最常用于伽马校正与对比度增强 2. 测试结果 图源自skimage 3. 代码 def gamma_transformation(input_image, c, gamma): ''' 伽马变换 :param input_image: 原图像 :param c: 伽马变换超参数 :param gamma: 伽马值 :return: 伽马变换后的图像 ''' inpu

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 下面主要学习图像灰度化的知识,结合OpenCV调用 cv2.cvtColor()函数实现图像灰度化,使用像素处理方法对图像进行灰度化处理. 1.  图像灰度化 1.1  图像灰度化原理 图像灰度化是将一幅彩色图像转换为灰度化图像的过程.彩色图像通常包括R.G.B三个分量,分别显示出红绿蓝等各种颜色,灰度

一.图像增强算法原理 图像增强算法常见于对图像的亮度.对比度.饱和度.色调等进行调节,增加其清晰度,减少噪点等.图像增强往往经过多个算法的组合,完成上述功能,比如图像去燥等同于低通滤波器,增加清晰度则为高通滤波器,当然增强一副图像是为最后获取图像有用信息服务为主.一般的算法流程可为:图像去燥.增加清晰度(对比度).灰度化或者获取图像边缘特征或者对图像进行卷积.二值化等,上述四个步骤往往可以通过不同的步骤进行实现,后续将针对此方面内容进行专题实验,列举其应用场景和处理特点. 本文章是一篇综合性文章

相信看过冈萨雷斯第三版数字图像处理的童鞋都知道,里面涉及到了很多的基础图像处理的算法,今天,就专门借用其中一个混合空间增强的案例,来将常见的几种图像处理算法集合起来,看能发生什么样的化学反应 首先,通过一张图来看下,我们即将需要完成的工作目标 同时,我们也借用书中的人体全身骨骼图像来进行模拟实现这些算法,这样,我们可以通过和书中展示的效果来评判我们实现的算法是否正确,那接下来,我们就来一步一步的实现吧. 第一步:拉普拉斯锐化 这里就不讲解具体的原理了,拉普拉斯是一个二阶微分的算子,这样的算子通过

https://blog.csdn.net/huqiang_823/article/details/80767019 1.算法原理    伽马变换(幂律变换)是常用的灰度变换,是一种简单的图像增强算法.数学公式如下:(1)    式(1)中,r为输入的灰度值,取值范围为[0, 1].C称为灰度缩放系数,用于整体拉伸图像灰度,通常取值为1.gamma取值灰度输入输出曲线图如下:图(1) gamma曲线图    从图(1)可知:当gamma>1.0时,伽马变换将拉低图像灰度值,图像视觉上变暗:当ga

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

matlab 内置实现:imadjust Gamma Correction gamma correction formula : .^(gamma) or .^(1/gamma)? 用以调整图像光照强度的非线性操作,其数学形式为: Vout=AVγin Vin:非负实数值,比如为图像像素: A:某一常数,通常情况下取值为 1,输入输出的范围一般为 [0, 1]: γ<1:光照强度变强,称为 gamma compression γ>1:光照强度变弱,称为 gamma expansion func

[向图像域添加噪声] matlab自带一个函数:imnoise,可以对图像添加噪声. Matlab的说明 https://www.mathworks.com/help/images/ref/imnoise.html [高斯噪声] Image_noise = imnoise(rescale(Btemp),'gaussian',0,0.01) 第一个m是均值,第二个var是方差 这个是一位作者写的自己的函数,我试了一下觉得不是很方便: https://blog.csdn.net/weixin_443

API: HOGDescriptor(Size _winSize, ---:窗口大小,即检测的范围大小,前面的64*128 Size _blockSize,--- 前面的2*2的cell,即cell的数量,这里要填像素值Size(16,16) Size _blockStride,---每次block移动的步长,以像素计,为一个cell像素块大小             Size _cellSize, ---cell的大小,前面的8*8 int _nbins, ----直方图的组数 int _de

这次给大家分享一个图像识别方面的小项目,主要功能是识别图像中的人脸并根据人脸在图片库找出同一个与它最相似的图片,也就是辨别不同的人. 环境:VS2013+opencv2.4.13 主要是算法:opencv中人脸识别算法(截取人脸)+哈希算法(辨别人脸) opencv中人脸识别算法:这个很常用,就是普通的人脸识别算法,直接上代码: void IdentifyFace(Mat image) //识别并截取人脸 { CascadeClassifier ccf; ccf.load(xmlPath); v

RGB三原色组合方式是最常用的 RGB色彩空间: R:红色分量 G:绿色分量 B:蓝色分量 HSV色彩空间: H - 色调(主波长). S - 饱和度(纯度/色调). V - 明度(强度). LAB色彩空间: L - 亮度(强度). A颜色分量从绿色到品红色的一种颜色成分. B颜色分量从蓝色到黄色. YCrCb色彩空间: Y - 伽马校正后从RGB获得的亮度或亮度分量. Cr = R - Y(距离Luma红色分量有多远). Cb = B - Y(来自Luma的蓝色组分有多远). 在OpenCV中

0x00 前言的前言 这篇小文其实是在清明节前后起的头,不过后来一度搁笔.一直到这周末才又想起来起的这个头还没有写完,所以还是直接用一个月前的开头,再将过程和结尾补齐. 0x01 前言 结束了在南方一周的出差,清明时节回到了刚好下过雪并且和南方有20多度温差的北京之后,终于有时间来写点文字了.这篇小文,我主要想来聊一聊在使用Unity时和gamma校正相关的话题.事实上关于Gamma校正的来源历史以及理论知识已经有很多相关的文章了,比如龚大的<gamma的传说>.Nvidia的Gpu Gems

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)

http://blog.csdn.net/u013286409/article/details/50239377 目录(?)[-]   图2中左图为原图,中图为gamma = 1/2.2在校正结果,原图中左半侧的灰度值较高,右半侧的灰度值较低,经过gamma = 1/2.2校正后(中图),左侧的对比度降低(见胡须),右侧在对比度提高(明显可以看清面容),同时图像在的整体灰度值提高. 右图为gamma = 2.2在校正结果,校正后,左侧的对比度提高(见胡须),右侧在对比度降低(面容更不清楚了),同

概要 本文主要介绍了灰度化的几种方法,以及如何使用Java实现灰度化.同时分析了网上一种常见却并不妥当的Java灰度化实现,以及证明了opencv的灰度化是使用“加权灰度化”法 24位彩色图与8位灰度图 首先要先介绍一下24位彩色图像,在一个24位彩色图像中,每个像素由三个字节表示,通常表示为RGB.通常,许多24位彩色图像存储为32位图像,每个像素多余的字节存储为一个alpha值,表现有特殊影响的信息[1]. 在RGB模型中,如果R=G=B时,则彩色表示一种灰度颜色,其中R=G=B的值叫灰度值

原地址:http://blog.csdn.net/chlele0105/article/details/11991533 梯度直方图特征(HOG) 是一种对图像局部重叠区域的密集型描述符,它通过计算局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思路为主.

本文翻译自 SATYA MALLICK 的 "Histogram of Oriented Gradients" 原文链接: https://www.learnopencv.com/histogram-of-oriented-gradients/ 翻译:coneypo 在这篇文章中,我们将会学习 HOG (Histogram of Oriented Gradients,方向梯度直方图)特征描述子 的详细内容. 我们将学习 HOG 算法是如何实现的,以及在 OpenCv / MATLAB