正好刚写了Hibert生成曲线,不如再加一篇应用的程序. 关于Hilbert图像置乱,我在网上搜的应用领域主要集中在数字水印和图像加密上,而这两个领域我都没怎么接触过. 大部分的图像置乱都是如下图的置乱1所示,至于置乱2则是我不小心生成的. 置乱1是先把原图按hilbert曲线进行赋值,拉成一条一维数组,再reshape成一副图像. 置乱2是先把原图reshape成一维数组,然后再按hilbert曲线进行赋值,生成一副图像. 我感觉都差不多,网上置乱1更常见些,置乱2好像就没见过,不过这都算置乱

本科毕设做的是医学CT图像特征提取方法研究,主要是肺部CT图像的特征提取.由于医学图像基本为灰度图像,因此我将特征主要分为三类:纹理特征,形态特征以及代数特征,每种特征都有对应的算法进行特征提取. 如上图所示,三类特征都有对应方法进行特征提取,在毕设中,利用matlab编程实现了三类算法,并且利用matlab的GUI做出了一个简单的界面系统,用于特征提取.

自从上次写了Hilbert图像置乱之后,就对图像置乱研究了一下,发现这里面也是有很多置乱算法的. Arnold也算一种比较主要的置乱算法,算法由以下变换公式产生: 这里a和b是参数,n是迭代次数,N是图像的高或宽. 有了正变换公式,我们还需要反变换公式,正好我最近在学Mathematica,反变换公式就是用这个软件求的. 公式如下: 两个变换矩阵正好是求逆的关系吧,手算也出来了,不过顺便熟悉一下Mathematica,何乐不为呢. 处理结果如下: 原图: 置乱后: 恢复后: matlab代码如下

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

基于灰度世界.完美反射.动态阈值等图像自动白平衡算法的原理.实现及效果      白平衡是电视摄像领域一个非常重要的概念,通过它可以解决色彩还原和色调处理的一系列问题.白平衡是随着电子影像再现色彩真实而产生的,在专业摄像领域白平衡应用的较早,现在家用电子产品(家用摄像机.数码照相机)中也广泛地使用,然而技术的发展使得白平衡调整变得越来越简单容易,但许多使用者还不甚了解白平衡的工作原理,理解上存在诸多误区.它是实现摄像机图像能精确反映被摄物的色彩状况,有手动白平衡和自动白平衡等方式,本文简要的介绍

Alpha图形叠加算法Matlab+Verilog实现 1.1. Alpha算法的研究 Alpha通道是一个8位的灰度通道,该通道用256级灰度来记录图像中的透明度信息,定义透明.不透明和半透明区域,其中黑表示全透明,白表示不透明,灰表示半透明[15]. 半透明混合算法目前在常用到的算法是AlphaBlend.其算法如下:假设一幅图象是A,另一幅透明的图象是B,那么透过B去看A,看上去的图象C就是B和A的混合图象,设B图象的透明度为alpha(取值为0-1,1为完全透明,0为完全不透明).Alp

title: "Python实现图像边缘检测算法" date: 2018-06-12T17:06:53+08:00 tags: ["图形学"] categories: ["python"] 实现效果 代码 #!/usr/bin/env python3 # coding=utf-8 from PIL import Image import numpy as np img_name = input("输入要处理的图片\n") #

public class FisherYates { public static void main(String[] args) { int[] arr = new int[10]; // 初始有序数组 System.out.println("初始化有序数组:"); for (int i = 0; i < arr.length; i++) { arr[i] = i + 1; System.out.print(" " + arr[i]); } // 费雪耶兹置

万丈高楼平地起 C语言大作业 一.学习笔记篇 1.学习MarkDown MarkDown注重写作本身,而非花俏的界面 编辑器:vscode 插件:Markdown,Markdown Preview 2.bmp文件格式 BMP(全称Bitmap)是Windows操作系统中的标准图像文件格式, 可以分成两类:设备有向量相关位图(DDB)和设备无向量相关位图(DIB). 1.进制表示 H 表示该数是十六进制,B 表示二进制:O 表示八进制. 2.BMP文件组成 文件头,信息头,调色版,数据文件 这些维

标准差分进化算法matlab程序实现 自适应差分演化算法方面的Matlab和C++代码及论文 差分进化算法 DE-Differential Evolution matlab练习程序(差异演化DE) [DE算法]差分进化算法原理及matlab代码 差分进化算法 CEC2017 benchmark function调用接口 王勇:http://ist.csu.edu.cn/YongWang.htm   http://www.escience.cn/people/yongwang1/index.htm

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.45图像雾化效果算法 [函数名称]   图像雾化         AtomizationProcess(WriteableBitmap src,int v) [算法说明] <strong> /// <summary> /// Atomization process. /// </summary> /// <param name="src">The source image.</p

密度峰值聚类算法MATLAB程序 凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 密度峰值聚类算法简介见:[转] 密度峰值聚类算法(DPC) 数据见:MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法,保存为gauss_data.txt文件,数据最后一列是类标签. 1. MATLAB程序 clear all close all %% 从文件中读取数据 data_load=dlmread('gauss_data.txt'); [num,dim]=

1.算法功能简介 图像重采样是指对采样后形成的由离散数据组成的数字图像按所需的像元位置或像元问距重新采样,以构成几何变换后的新图像.重采样过程本质上是图像恢复过程,它用输入的离散数字图像重建代表原始图像二维连续函数,再按新的像元间距和像元位置进行采样.其数学过程是根据重建的连续函数(曲面),用周围若干像元点的值估计或内插出新采样点的值.图像重采样在图像处理中应用非常广泛,如SIFT特征提取. 图像重采样后图像的维数会发生改变.当重采样图像小于原图像维数时,称为降采样:当重采样图像维数大于原图像时

以优化SVM算法的参数c和g为例,对GWO算法MATLAB源码进行了逐行中文注解. tic % 计时器 %% 清空环境变量 close all clear clc format compact %% 数据提取 % 载入测试数据wine,其中包含的数据为classnumber = 3,wine:178*13的矩阵,wine_labes:178*1的列向量 load wine.mat % 选定训练集和测试集 % 将第一类的1-30,第二类的60-95,第三类的131-153做为训练集 train_w

目录 1. 概述 2. 实现 2.1. 准备 2.2. 核心 2.2.1. 均值坐标(Mean-Value Coordinates) 2.2.2. ROI边界栅格化 2.2.3. 核心实现 2.2.4. 实现中的问题 3. 效果 3.1. 使用过程 3.2. 效率 4. 参考 1. 概述 泊松融合是图像融合处理效果最好的算法,其来自于2004年Siggraph的经典paper:<Poisson Image Editing>.以这篇文章为发端,很多大神提出了一系列的优化算法.2009年, Zee

目录 1. 概述 2. 实现 2.1. 原理 2.2. 核心代码 2.3. 第二种优化 3. 结果 1. 概述 我在之前的文章<基于均值坐标(Mean-Value Coordinates)的图像融合算法的具体实现>中,根据<Coordinates for Instant Image Cloning>这篇论文,详细论述了图像融合中泊松融合算法的优化算法--均值坐标(Mean-Value Coordinates)融合算法的具体实现.其实在这篇论文中,还提出了两种优化实现,能够进一步提升

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

摘要:近日,CVPR 2022放榜,基于CANN的AI论文<Interactive Image Synthesis with Panoptic Layout Generation>强势上榜. 本文分享自华为云社区<昇腾CANN论文上榜CVPR,全景图像生成算法交互性再增强!>,作者:昇腾CANN . 近日,CVPR 2022放榜,基于CANN的AI论文<Interactive Image Synthesis with Panoptic Layout Generation>

由于成本和面积等因素的限定,CMOS/CCD在成像时,感光面阵列前通常会有CFA(color filter array),如下图所示,CFA过滤不同频段的光,因此,Sensor的输出的RAW数据信号包含了3个通道的信息.由于人眼对绿色(大约550nm波长)光更敏感,因此CFA阵列包含1/2的G分量,1/4和R和1/4的B分量. Sensor输出RAW数据后,需要经过Demosaic模块(ISP中)将其转成RGB图像.作为测试,我们可以对一幅全彩色RGB图进行RGB2Bayer转换,将其转换成RA

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,