数字细节增强算法的缘由

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【红外DDE算法】数字细节增强算法的缘由与效果（我对FLIR文档详解）

[红外DDE算法]数字细节增强算法的缘由与效果(我对FLIR文档详解) 1. 为什么红外系统中图像大多是14bit(甚至更高)?一个红外系统的性能经常以其探测的范围来区别,以及其对最小等效温差指标.首先是探测的范围,就是常说的动态范围,意思是探测器能够检测到温度红外信号的范围.然后是最小等效温差,意思是探测器能够检测到的最小温度差.这就好比一把尺子,有两个重要指标.第一,就是尺子的量程,意思是它能丈量多少长度范围的物体:第二,就是尺子的最小刻度,就是它能够分辨多少精度的长度.在自然界中,红外信号

图像增强之DDE---基于红外图像的数字图像细节增强DDE

(1)DDE应用背景 (2)DDE算法简介 (3)DDE 实现 (4)DDE 总结和不足 ----------author:pkf -----------------time:2-9 ----------------------qq:1327706646 (1)DDE应用背景关于图像的增强,无数种方法,有线性映射,直方图均衡拉伸,还有时域,空域的增强等等,但是对于红外图来说,有许多限制,本身红外图是单色的灰度图,局部对比度和亮度有时很弱,常用的线性影射(如AGC)或者直方图统计(如直方图均衡化

基于Matlab的MMSE的语音增强算法的研究

本课题隶属于学校的创新性课题研究项目.2012年就已经做完了,今天一并拿来发表. 目录: --基于谱减法的语音信号增强算法..................................................................... 1 一:语音增强技术概述........................................................................................ 3 二:语音增强的目的.....

夜晚场景图像ISP增强算法

夜晚场景图像ISP增强算法输入输出接口 Input: (1)图像视频分辨率(整型int) (2)图像视频格式(RGB,YUV,MP4等) (3)摄像头标定参数(中心位置(x,y)和5个畸变系数(2径向,2切向,1棱向),浮点型float) (4)摄像头初始化参数(摄像头初始位置和三个坐标方向的旋转角度,车辆宽度高度车速等等,浮点型float) Output: (1)图像视频分辨率(浮点型float) (2)图像视频格式 (RGB,YUV,MP4等) (3)调整策略:曝光时间,GAMMA曲

图像处理之Retinex增强算法(SSR、MSR、MSRCR)

视网膜-大脑皮层(Retinex)理论认为世界是无色的,人眼看到的世界是光与物质相互作用的结果,也就是说,映射到人眼中的图像和光的长波(R).中波(G).短波(B)以及物体的反射性质有关其中I是人眼中看到的图像,R是物体的反射分量,L是环境光照射分量,(x, y)是二维图像对应的位置基于上面的原理,看下Retinex常见的几种增强算法一. SSR(Single Scale Retinex)单尺度Retinex算法它通过估算L来计算R,具体来说,L可以通过高斯模糊和I做卷积运算求得

AliCloudDenoise 语音增强算法：助力实时会议系统进入超清音质时代

近些年,随着实时通信技术的发展,在线会议逐渐成为人们工作中不可或缺的重要办公工具,据不完全统计,线上会议中约有 75% 为纯语音会议,即无需开启摄像头和屏幕共享功能,此时会议中的语音质量和清晰度对线上会议的体验便至关重要. 作者|七琦审校|泰一前言在现实生活中,会议所处的环境是极具多样性的,包括开阔的嘈杂环境.瞬时非平稳的键盘敲击声音等,这些对传统的基于信号处理的语音前端增强算法提出了很大的挑战.与此同时伴随着数据驱动类算法的快速发展,学界 [1] 和工业界 [2,3,4] 逐渐涌现出了深

数字图像去噪典型算法及matlab实现

原文地址http://jncumter.blog.51cto.com/812546/243961 图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤.去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割.边缘检测等.图像信号在产生.传输过程中都可能会受到噪声的污染,一般数字图像系统中的常见噪声主要有:高斯噪声(主要由阻性元器件内部产生).椒盐噪声(主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声)等: 目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种: 均值滤波算法:也称线性滤波,主要思想

【16位RAW图像处理三】直方图均衡化及局部直方图均衡用于16位图像的细节增强。

通常我们生活中遇到的图像,无论是jpg.还是png或者bmp格式,一般都是8位的(每个通道的像素值范围是0-255),但是随着一些硬件的发展,在很多行业比如医疗.红外.航拍等一些场景下,拥有更宽的量化范围的图像也越来越常见,比如10位(带宽1024).12位(带宽4096).14位(带宽16384)以及16位(带宽32768)的图像,当然还有以浮点数保存的高动态图像(hdr格式的那种),但是目前大部分的显示器还是只支持8位图像的显示,因此,对于这一类图像,一个很重要的问题就是如何将他们的数据量化

Python 手写数字识别-knn算法应用

在上一篇博文中,我们对KNN算法思想及流程有了初步的了解,KNN是采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类,也就是说对于每个样本数据,需要和训练集中的所有数据进行欧氏距离计算.这里简述KNN算法的特点: 优点:精度高,对异常值不敏感,无数据输入假定缺点:计算复杂度高,空间复杂度高适用数据范围:数值型和标称型(具有有穷多个不同值,值之间无序) knn算法代码: #-*- coding: utf-8 -*- from numpy import * import operatorimport

【20160924】GOCVHelper MFC增强算法（1）

//递归读取目录下全部文件(flag为r的时候递归) void getFiles(string path, vector<string>& files,string flag){ //文件句柄 long hFile = 0; //文件信息 struct _finddata_t fileinfo; string p; if((hFile = _findfirst(p

机器学习之Adaboost (自适应增强)算法

注:本篇博文是根据其他优秀博文编写的,我只是对其改变了知识的排序,另外代码是<机器学习实战>中的.转载请标明出处及参考资料. 1 Adaboost 算法实现过程 1.1 什么是 Adaboost 算法 Adaboost是英文"Adaptive Boosting"(自适应增强)的缩写,它的自适应在于:前一个基本分类器被错误分类的样本的权值会增大,而正确分类的样本的权值会减小,并再次用来训练下一个基本分类器.同时,在每一轮迭代中,加入一个新的弱分类器,直到达到某个预定的足够小的

SSE图像算法优化系列十九：一种局部Gamma校正对比度增强算法及其SSE优化。

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)

电子助视仪对比增强算法二十种色彩模式(Electronic Video Magnifier, 20 color mode)

电子助视仪是一种将原始彩色图像转换为某种对比度高的图像,例如将原始图像变换为黑底白字,红底白字,白底红字,蓝底黄字,黄字蓝底等等.电子助视仪的主要应用场景为为老人或者特殊弱视人群的阅读.国内国外均有公司是专门做这样设备的,比如诺基亚,ZOOMAX.UEMAX等等.ZOOMAX的效果尤其好,颜色对比度强烈,色彩饱和,细节做得很极致.为此我决定做一个类似于他们的效果的算法,并将至应用到手机app中或者移植到硬件中.天道酬勤,经理了半个多月和好朋友的积极讨论,和算法验证,终于做出了和ZOOMAX一样

【20160924】GOCVHelper MFC增强算法（4）

//string替换 void string_replace(string & strBig, const string & strsrc, const string &strdst) { string::size_type pos=0; string::size_type srclen=strsrc.size(); string::size_type dstlen=strdst.size(); whi

java 金额数字转换大写算法

根据人民币大写金额规范,转换有几点要注意的: 阿拉伯数字中间有"0"时,中文大写金额中间可以只写一个"零"字.如￥1,409.50,应写成人民币壹仟肆佰零玖圆伍角. 阿拉伯数字中间连续有几个"0",中文大写金额中间可以只写一个"零"字,如￥6,007.14,应写成人民币陆仟零柒圆壹角肆分. 阿拉伯金额数字万位或元位是"0",或者数字中间连续有几个"0",万位.元位也是"0&qu

【20160924】GOCVHelper MFC增强算法（5）

CString ExportListToExcel(CString sExcelFile,CListCtrl* pList, CString strTitle) { CString warningStr; if (pList->GetItemCount ()>0) { CDatabase database; CString sSql;

【20160924】GOCVHelper MFC增强算法（3）

//获得当前目录路径 static CString GetLocalPath(){ CString csCfgFilePath; GetModuleFileName(NULL, csCfgFilePath.GetBufferSetLength(MAX_PATH+1), MAX_PATH); csCfgFilePath.ReleaseBuffer(); int nPos = csCfgFilePath.Revers

【20160924】GOCVHelper MFC增强算法（2）

//创建或续写目录下的csv文件,填写“文件位置-分类”对 int writeCsv(const string& filename,const Vector<pair<string,string>>srcVect,char separator ){ ofstream file(filename.c_str(),ofstream::app); if (!file) return 0; for (i

用java写一个两个任意长度字符串数字和的算法

package com.cn.test.string; public class StringTest { public static void main(String[] args) { String str1 = getStringSum("999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999","911911111111111111111111111111111111

EMD——EEMD——CEEMD语音增强算法基础

首先,HHT中用到的EMD详细介绍:https://wenku.baidu.com/view/3bba7029b4daa58da0114a9a.html 本文具体参考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/40005057 为什么要用EMD? 对于信号的处理,可以是在频域,时域,或者时频域,其中信号在时频处理的方法有小波变换和EMD,但是小波变换是基于指定小波基的分析,一旦指定小波基,就是的分解出来的模式固定,而对于不同信号的分析最好采用不同的小波基以达到最好的处理效果:对应

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