目前市场上主流传感器为Coms传感器,sensor出来的的数据格式为bayer数据格式,这种格式,每个像素点只有三个颜色通道中的一个,如图1所示                                                               图1  bayer数据格式 Demosaic的目的就是有bayer数据恢复出完整的RGB数据. 方法:色差和色比,一般用色差的理论 常见算法:双线性,基于梯度,自适应,及其他一些方法,具体原理网上都能查的到,此处不一一介绍,最后贴

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

由于最近正在做图像超分辨重建方面的研究,有幸看到了杨建超老师和马毅老师等大牛于2010年发表的一篇关于图像超分辨率的经典论文<ImageSuper-Resolution Via Sparse Representation>,于是对该论文进行大概的翻译,如有不当之处,还请大家帮忙多多指正!!! 英文原文:Jianchao Yang, John Wright, Thomas Huang, and Yi Ma. Image super-resolution via sparse representa

原理简介 离散傅立叶.离散余弦和离散小波变换是图像.音频信号常用基础操作,时域信号转换到不同变换域以后,会导致不同程度的能量集中,信息隐藏利用这个原理在变换域选择适当位置系数进行修改,嵌入信息,并确保图像.音频信号经处理后感官质量无明显变化. 变换定义 一维离散傅立叶变换对定义: 一维离散余弦变换对定义: 一维连续小波变换对定义: 二维离散傅立叶变换对定义: 二维离散余弦变换对定义: 用离散傅立叶变换分析合成音频和图像 分析合成音频文件包括以下步骤: l     读取音频文件数据 l     一

结构感知图像修复:ICCV2019论文解析 StructureFlow: Image Inpainting via Structure-aware Appearance Flow 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Ren_StructureFlow_Image_Inpainting_via_Structure-Aware_Appearance_Flow_ICCV_2019_paper.pdf Source co

可视化反投射:坍塌尺寸的概率恢复:ICCV9论文解读 Visual Deprojection: Probabilistic Recovery of Collapsed Dimensions 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Balakrishnan_Visual_Deprojection_Probabilistic_Recovery_of_Collapsed_Dimensions_ICCV_2019_paper

用OpenCV4实现图像的超分别率 本实验原文链接:· https://arxiv.org/pdf/1807.06779.pdf 原文摘要 单图像超分辨率(SISR)的主要挑战是如何恢复微小纹理等高频细节.然而,大多数最先进的方法缺乏识别高频区域的特定模块,导致输出图像模糊.本文提出了一种基于注意的方法来区分纹理区域和平滑区域.高频细节定位后,进行高频补偿.这种方法可以与先前提出的SISR网络相结合.通过提供高频增强,可以获得更好的性能和视觉效果.本文还提出了自己的由DenseRes块组成的SI

clc; clear; close all; [filename,pathname]=uigetfile({'*.*','All Files (*.*)'},'Pick a file'); file = strcat(pathname,filename); % raw图的尺寸 row = 30; col = 72; % 读图 所读raw图为8位 fid=fopen(file, 'r'); Bayer=fread(fid,[row,col],'uint8'); fclose(fid); % 转换到

中国摄像头CMOS需求潜力旺盛 CMOS是Complementary Metal Oxide Semiconductor(互补金属氧化物半导体)的缩写.它是指制造大规模集成电路芯片用的一种技术或用这种技术制造出来的芯片,是电脑主板上的一块可读写的RAM芯片.因为可读写的特性,所以在电脑主板上用来保存BIOS设置完电脑硬件参数后的数据,这个芯片仅仅是用来存放数据的. 电压控制的一种放大器件,是组成CMOS数字集成电路的基本单元. 而对BIOS中各项参数的设定要通过专门的程序.BIOS设置程序一般都

Atitit 图像处理和计算机视觉的分类 三部分 图像处理 图像分析 计算机视觉 1.1. 按照当前流行的分类方法,可以分为以下三部分:三部分 图像处理 图像分析 计算机视觉1 1.2. 图像处理需要的理论基础(数学,信号处理,3. 模式识别 图像处理与计算机视觉)2 1.2.1. 1. 数学2 1.2.2. 2. 信号处理3 1.3. 四. 图像处理与分析3 1.3.1. 1. Bilateral Filter3 1.3.2. 2. Color4 1.3.3. 3. Compression a

这篇文章写的非常好,确定要~认真~慎重~的转载了,具体请关注本文编辑作者:http://wenhuix.github.io/research/denoise.html   我不会告诉你这里的代码都是free! 图像去噪是非常基础也是非常必要的研究,去噪常常在更高级的图像处理之前进行,是图像处理的基础.可惜的是,目前去噪算法并没有很好的解决方案,实际应用中,更多的是在效果和运算复杂度之间求得一个平衡,再一次验证了我老师的一句话: 所有的工程问题最后都是最优化问题. 噪声模型   图像中噪声的来源有

/* *CvMat矩阵头 */ typedef struct CvMat { int type; //数据类型,比如CV_32FC1含义是32位浮点型单通道,再比如CV_8UC3含义是8位无符号整型三通道 int step; //每行数据的字节数:元素个数*元素类型的字节长度 int* refcount;/* for internal use only */ int hdr_refcount; union { uchar* ptr; //指向data数据的第一个元素 short* s; int*

版权声明:本文由王梓原创文章,转载请注明出处: 文章原文链接:https://www.qcloud.com/community/article/168 来源:腾云阁 https://www.qcloud.com/community 最近我负责开发了一个跟Android相机有关的需求,新功能允许用户使用手机摄像头,快速拍摄特定尺寸(1:1或3:4)的照片,并支持在拍摄出的照片上做贴纸相关的操作.由于之前没有接触过Android相机开发,所以在整个开发过程中踩了不少坑,费了不少时间和精力.这篇文章总

系统描述: 1.系统基于HTML5开发,突破了平台限制,可以在任意移动终端的浏览器上调阅原始海量医学影像图像. 2.客户端无需任何下载安装,直接通过浏览器即可使用,并处理基于DICOM标准的高保真医学影像. 3.支持IOS.android.window.linix等主流操作系统. 4.支持DICOM标准,方便医院原有pacs对接,方便医院临床看图,方便区域医疗.移动医疗. 5.浏览器客户端实现解析和渲染,图像调整窗宽窗位等一切图像操作可在客户端浏览器完成,避免和服务器频繁的交互. 系统主要功能点

1.仿制图章工具:[小  ]大   建立一个新的图层,可以进行图片某个部分的复制,完全复制之后,还可以调整大小(ctrl+t), 颜色(ctrl+u打开色相饱和度的菜单)等. 2.修复画笔工具:与仿制图章工具的操作方法一样:显示源点的纹理,目标点的颜色效果. 3.修补工具:就是大面积的修复工具.   源:选择图像中要被修复的区域(把这块儿区域移动到好的区域即可): 目标:选择图像中较好的部分(把这块儿区域移动到差的区域即可). 4.减淡工具.加深工具:改变图像的明暗度.(快捷键‘O’). 5.海

图像拼接技术就是针对同一场景的一系列图片,根据图片的特征,比如位置,重叠部分等,拼接成一张大幅的宽视角的图像. 图像拼接要求拼接后图像最大程度的与原图一致,失真尽可能的小,并且要尽量做到天衣无缝即没有明显的拼接线或其他拼接痕迹. 图像拼接不能损失原始图像信息 为达到以上目标,图像拼接要求具备以下条件: 1:图像应具有一定的特征性能,拼接正是通过这些特征来进行的. 2:图像需要具有重叠部分,一般情况下,这些重叠部分点图像的1/4以上较为合理. 3.图像的背景亮度差异不能太大,应该低于10个灰度值,

文章下载地址:A Surface Defect Detection Method Based on Positive Samples 第一部分  论文中文翻译 摘要:基于机器视觉的表面缺陷检测和分类可以大大提高工业生产的效率.利用足够的已标记图像,基于卷积神经网络的缺陷检测方法已经实现了现有技术的检测效果. 然而在实际应用中,缺陷样本或负样本通常难以预先收集,并且手动标记需要耗费大量时间.本文提出了一种仅基于正样本训练的新型缺陷检测框架. 其检测原理是建立一个重建网络,如果它们存在,可以修复样本

paper链接:https://arxiv.org/pdf/1812.09953.pdf code链接:https://github.com/YangZhang4065/AdaptationSeg 摘要: 在过去的5年里面,卷积神经网络在语义分割领域大获全胜,语义分割是许多其他应用的核心任务之一,这其中包括无人驾驶.增强现实.然而,训练一个卷积神经网络需要大量的数据,而对于这些数据的收集和标注是极其困难的.计算机图形学领域的最新研究进展使得利用计算机生成的注释在接近真实照片的合成图像上训练CNN

一. 简介 离散傅立叶.离散余弦和离散小波变换是图像.音频信号常用基础操作,时域信号转换到不同变换域以后,会导致不同程度的能量集中,信息隐藏利用这个原理在变换域选择适当位置系数进行修改,嵌入信息,并确保图像.音频信号经处理后感官质量无明显变化. 二. 数学公式 一维离散傅立叶变换对定义 一维离散傅里叶变换: 一维离散傅里叶逆变换: 一维离散余弦变换对定义 一维离散余弦正变换: 一维离散余弦反变换: 一维连续小波变换对定义 一维连续小波变换,其总h(t)是小波母函数: 一维连续小波逆变换: 二维离

目录 1. SRCNN 1.1. Contribution 1.2. Inspiration 1.3. Network 1.3.1. Pre-processing 1.3.2. Patch extraction and representation 1.3.3. Non-linear mapping 1.3.4. Reconstruction 1.4. Story 1.5. Further Learning 2. FSRCNN 2.1. 亮点 2.2. Improvement 2.3. Anal

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由QQ空间开发团队发表于云+社区专栏 最近我负责开发了一个跟Android相机有关的需求,新功能允许用户使用手机摄像头,快速拍摄特定尺寸(1:1或3:4)的照片,并支持在拍摄出的照片上做贴纸相关的操作.由于之前没有接触过Android相机开发,所以在整个开发过程中踩了不少坑,费了不少时间和精力.这篇文章总结了Android相机开发的相关知识.流程,以及容易遇到的坑,希望能帮助今后可能会接触Android相机开发的朋友快速上手,节省时