一:简单 Blur 算法 一个像素的颜色值由其邻近的若干像素和自己的颜色值的平均值重新定义,以此达到模糊的效果. 如下图,红色的像素点的值将由它和它周围的24个像素的平均值重新定义.计算的范围一般由一个“半径”来决定,表示由该点为中心.“半径”为距离 辐射的范围,对于下图“半径”为2. 二:shader代码 Shader "Unlit/Blur" { Properties { _MainTex ("Texture", 2D) = "white"

本篇文章已授权微信公众号 hongyangAndroid (鸿洋)独家发布 最近基于 Android StackBlur 开源库,根据自己碰到的需求场景,封装了个高斯模糊组件,顺便记录一下. 为什么要自己重复造轮子? 其实也谈不上重头自己造轮子,毕竟是基于大神的开源库,做了二次封装.封装的目的在于,方便外部使用.毕竟有着自己的编程习惯,大神的开源库也只是提供了基础的功能,现实编程中,产品的需求是各种各样的. 导致每次使用时,都蛮麻烦的,需要额外自己处理蛮多东西.而一旦新的项目又需要接入高斯模糊了

图像质量评价(Image Quality Assessment,IQA)是图像处理中的基本技术之一,主要通过对图像进行特性分析研究,然后评估出图像优劣(图像失真程度). 主要的目的是使用合适的评价指标,使得评价结果最符合人类主观评价. 从有没有人参与的角度区分,图像质量评价方法有主观评价和客观评价两个分支. 图像质量主观评价: 主观图像质量的评价方法是以人的主观意识为判断的评价方法,主观评价方法主要可分为两种:绝对评价和相对评价. 绝对评价: 评价指标是平均主观分(MOS),图像质量的绝对评价都

1.改变图像的亮度和对比度: 算法介绍:对每一点像素值的r,g,b,值进行乘法和加法的运算. 代码使用: ; y < image.rows; y++ ) { ; x < image.cols; x++ ) { ; c < ; c++ ) { new_image.at<Vec3b>(y,x)[c] = saturate_cast<uchar>( alpha*( image.at<Vec3b>(y,x)[c] ) + beta ); } } } 2.ope

大清早的我们就来做一个简单有趣的图像处理算法实现,作为对图像处理算法学习的开端吧.之所以有趣就在于笔者把算法处理的各个方式的处理效果拿出来做了对比,给你看到原图和各种处理后的图像你是否能够知道那幅图对应那种算法模式呢?嘻嘻,拭目以待吧 平滑的意义: 图像平滑image smoothing:压制.弱化或消除图像中的细节.突变.边缘和噪声,就是图像平滑化. 图像平滑是对图像作低通滤波,可在空间域或频率域实现.空间域图像平滑方法主要用低通卷积滤波.中值滤波等:频率域图像平滑常用的低通滤波器有低通梯形滤

Atitit Gaussian Blur 高斯模糊 的原理and实现and 用途 1.1. 高斯模糊 的原理(周边像素的平均值+正态分布的权重1 1.2. 高斯模糊 的用途(磨皮,毛玻璃效果,背景虚化1 1.3. 参数radus1 1.4. 高斯模糊 的实现(第三方库)1 1.5. Java  源码1 1.1. 高斯模糊 的原理(周边像素的平均值+正态分布的权重 高斯模糊_百度百科.html 通常,图像处理软件会提供"模糊"(blur)滤镜,使图片产生模糊的效果 "模糊&qu

高斯模糊(英语:Gaussian Blur),也叫高斯平滑,是在Adobe Photoshop.GIMP以及Paint.NET等图像处理软件中广泛使用的处理效果,通常用它来减少图像噪声以及降低细节层次.这种模糊技术生成的图像,其视觉效果就像是经过一个半透明屏幕在观察图像,这与镜头焦外成像效果散景以及普通照明阴影中的效果都明显不同.高斯平滑也用于计算机视觉算法中的预先处理阶段,以增强图像在不同比例大小下的图像效果(参见尺度空间表示以及尺度空间实现). 从数学的角度来看,图像的高斯模糊过程就是图像与

  这是一个外国人的算法,本人是搬运工.参考:http://blog.ivank.net/fastest-gaussian-blur.html   1:高斯模糊算法(参考:http://www.ruanyifeng.com/blog/2012/11/gaussian_blur.html) 所谓的模糊算法就是当前像素点和周围像素点进行加权均值之后的结果替换当前像素值.因此均值模糊是最简单的,只要将周围的像素点相加取平均值即可.     而高斯模糊则是将周围的像素点的权值按照高斯分布进行取值,即根据

Blur 自从iOS系统引入了Blur效果,也就是所谓的毛玻璃.模糊化效果,磨砂效果,各大系统就開始竞相模仿,这是一个怎样的效果呢,我们现来看一些图: 这些就是典型的Blur效果,在iOS和MIUI中还有非常多,这里就不再贴图了. 实现 实现Blur效果主要有两种方式,一个是通过RenderScript来做,还有一种是通过直接对像素点来进行算法处理. RenderScript是API11之后才引入的,所以对版本号有限制,并且RenderScript确实挺复杂的,尽管使用他的Blur功能非常eas

<背景>  滤镜处理是图像处理中一种非常常见的方法.比如photoshop中的滤镜效果,除了自带的滤镜,还扩展了很多第三方的滤镜效果插件,可以对图像做丰富多样的变换:很多手机app实现了实时滤镜功能,最有名的当属Instagram. PIL中主要涉及到卷积滤镜,其原理是针对数字图像的像素矩阵,使用一个nxn的方形矩阵做滤波器(即卷积核kernel,常见的如3x3,5x5等),对该图像像素进行卷积遍历(即截取和卷积核同等大小的像素矩阵进行卷积运算),每一个输出像素都是一定区域像素按一定权重组合计

图像滤波的主要目的是为了在保留图像细节的情况下尽量的对图像的噪声进行消除,从而是后来的图像处理变得更加的方便. 图像的滤波效果要满足两个条件:1.不能损坏图像的轮廓和边缘这些重要的特征信息.2.图像的视觉效果更好 opencv支持图像滤波,提供了五个基本算法,分别是方框滤波,均值滤波,高斯滤波,中值滤波以及双边滤波,前三种为线性滤波算法,后两种为非线性滤波算法,接下来分别对这五种滤波方式进行讲解和演示 一.方框滤波 首先,线性滤波算法必须知道的概念叫做邻域算子,是指利用一张图片中给点的像素点的周

模糊效果在游戏中经常会用到,有的为了突出前景会把背景给模糊化,有的是因为一些技能需要模糊效果.模糊是shader中较为简单的一种应用.cocos2dx 3.x给的demo中,就有sprite的模糊的效果. 先说下这个模糊算法的大致思路,我们在片段着色器中可以得到当前像素点的颜色值,要想让这个颜色变得模糊,就要让它与它周围的像素点的颜色稍微接近一点,那么我们就需要拿到这个像素点周围的像素点的颜色值,我们把这些个像素点的值加起来取平均值,就得到了一个区域内的平均颜色. 如果直接使用这个颜色的话,最终

前面几篇博客主要说了光场相机,光场相机由于能够记录相机内部整个光场,可以实现重聚焦(模糊线索)和不同视角的变换(视差线索),同时也可以利用这个特性进行深度估计(Depth Estimation). 先说一下利用重聚焦得到的不同聚焦平面图像获取深度图(模糊线索 ,defocus),其实这个原理非常简单. 1. 以聚焦范围为0.2F-2F为例,alpha∈(0.2,2),取Depth Resolution=256, 那么步长就为(2-0.2)/256,我们通过重聚焦算法可以获取得到这个范围内的256

图像模糊的本质, 从数字信号处理的角度看,图像模糊就要压制高频信号保留低频信号, 压制高频的信号的一个可选择的方法就是卷积滤波.选择一个低频滤波器,对图像上的 每个像素实现低频滤波,这样整体效果就是一张数字图像更加的模糊,显示更少的细节信息. 传统的卷积模糊计算量巨大,程序效率比较低,基于滑动窗口的Box Blur是一种快速模糊方法, 其结果近似于卷积模糊的结果.我没证明过! 一:Box Blur数学原理 根据输入的半径R,计算起始2*R +1个像素的平均值, 作为第一个输出像素的结果, 公式可

 One cut in grabcut(grabcut算法的非迭代实现?) 本文针对交互式图像分割中的图割算法,主要想翻译一篇英文文献.不足之处请大家指正. 这是博主近期看到的效果最好,实现最简单,运算时间最短的交互式图割算法,而且由于是发明图割算法实验室原班人马的文章和代码,所以非常值得研究. 摘要 该方法使用少量的辅助节点(这个辅助节点我没看出来代码在哪块提现的,还望高手指点)来实现高效率的分割,传统的基于梯度下降的方法的分割方法,如grabcut,可能会收敛到局部极值(在图像较大时),

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)

一.基本思想 快速排序又称划分交换排序,是对冒泡排序的一种改进,亦是分而治之思想在排序算法上的典型应用. 它的基本思想是:通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列的目的.   二.算法过程 1)从数列中挑出一个元素,称为“基准值”: 2)将待排序元素进行分区,比基准值小的元素放在基准值前面,比基准值大的元素放在基准值后面.分区结束后,该基准

这里的高斯模糊采用的是论文<Recursive implementation of the Gaussian filter>里描述的递归算法. 仔细观察和理解上述公式,在forward过程中,n是递增的,因此,如果在进行forward之前,把in数据先完整的赋值给w,然后式子(9a)就可以变为:    w[n] = B w[n] + (b1 w[n-1] + b2 w[n-2] + b3 w[n-3]) / b0:     --------->     (1a) 在backward过程中

[Motion Blur] 此篇介绍最简单的全局Motion Blur.算法是将当前帧与前一帧按某一比例混合.这是一个过程,例如有10帧,在第1帧中,只有第1帧原图,第2帧中有1.2帧原图,第3帧中会有1.2.3帧原图,依次类推. 假设混合比较为a,即原图为1-a,累积图为a,那么1帧新进入的图,在下一帧中,所占的比例就只有a,再下一帧就只有a^2,再下一帧就只有a^3,依次类推,第N帧后,比例会接近于0.a越小,消失的会越快,也就意味着MotionBlur效果越弱.相反,a越大,MotionB

转载请说明原出处,谢谢:http://blog.csdn.net/zhuhongshu/article/details/42580877 之前我写的程序使用阴影时,一直是使用codeproject网站上的WndShadow类,并且把它当作单独的模块来使用,后来觉得使用阴影的情况非常多,所以今天就把这个类改写了一下,让他融入到duilib,并且可以直接使用xml来描述阴影,不需要写任何c++代码. 以前的WndShadow类是用算法来计算阴影,灵活性很大,但是缺点就是效果不够理想,所以我另外给他附