使用MATLAB进行图片的处理十分方便,看它的名字就知道了,矩阵实验室(matrix laboratory).一副图片的像素数据可以看成是一个二维数组一个大矩阵,MTABLAB就是为矩阵运算而生. MATLAB对于图像处理中有丰富的函数,最简单的RGB转Gray只需要一个函数rgb2gray()即可完成.但是如果光是这样学习图像处理,是没有多大意义的,所以博主决定自己根据原理用MATLAB实现一些图像处理的基础算法.作为使用FPGA实现各种图像处理算法的前期仿真,以便后期进行结果对比.顺便记录一

clear all; close all; clc; img=imread('colorbar.jpg');%('ngc6543a.jpg'); %img=mat2gray(img); %[0,1]; [m n dim]=size(img); imshow(img); %picture RGB img=double(img); R=img(:,:,1); G=img(:,:,2); B=img(:,:,3); %%RGB2YCbCr Y=zeros(m,n); % Cb=zeros(m,n);

从RGB转换成YCbCr //  Purpose:      //          Save RGB->YCC colorspace conversion for reuse, only computing once  //          so dont need multiply in color conversion later  /* Notes:** YCbCr is defined per CCIR 601-1, except that Cb and Cr are* normal

一种效果很好的自动白平衡技术(WhiteBalance) 白平衡是图像处理的一个极重要概念.所谓白平衡(英文名称为White Balance),就是对白色物体的还原.当我们用肉眼观看这大千世界时,在不同的光线下,对相同的颜色的感觉基本是相同的,比如在早晨旭日初升时,我们看一个白色的物体,感到它是白的:而我们在夜晚昏暗的灯光下,看到的白色物体,感到它仍然是白的.这是由于人类从出生以后的成长过程中,人的大脑已经对不同光线下的物体的彩色还原有了适应性.但是,作为拍摄设备,如数码相机,可没有人眼的适应性

Mat格式mnist数据集下载地址:http://www.cs.nyu.edu/~roweis/data.html Matlab转换代码: load('mnist_all.mat'); type = 'train'; savePath = 'G:\data\mnist\train\'; :: numStr = num2str(num); tempNumPath = strcat(savePath, numStr); mkdir(tempNumPath); tempNumPath = strcat

由于我在用SPH方法仿真时用的是FORTRAN语言,并且没有找到直接输出vtk文件的代码,因此偷懒通过MATLAB转换一下数据. 用到的Matlab子程序可通过一下链接找到. Matlab处理数据导出Paraview可读的vtk文件(一) 假设我每个粒子输出的格式按照下面输出的 x(i), y(i), z(i), vx(i), vy(i), vz(i), p(i), rho(i), phase(i) 含义为每个粒子的坐标,速度,压强,密度,相. vtkwrite(‘output.vtk’,'un

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

1 YUV2RGB的模块如下: module yuv2rgb( clk, //时钟输入 rstn, //复位输入,低电平复位 y_in, //变换前Y分量输出 cb_in, //变换前Cb分量输出 cr_in, //变换前Cr分量输出 ena_in, //待变换数据使能,当它为高时,输入数据有效 R_out, //变换后R分量输出 G_out, //变换后G分量输出 B_out, //变换后B分量输出 ena_out //变换后数据使能输出 ); 测试模块功能的方法: step1 用MATLAB

注:本人是翻译过来,并且加上本人的一点见解. 前言 一个像素是如何绘制到屏幕上去的?有很多种方式将一些东西映射到显示屏上,他们需要调用不同的框架.许多功能和方法的结合体.这里我们大概的看一下屏幕之后发生的事情.当你想要弄清楚什么时候.怎么去查明并解决问题时,我希望这篇文章能帮助你理解哪一个 API 可以更好的帮你解决问题.我们将聚焦于 iOS,然而我讨论的大多数问题也同样适用于 OS X. 目录 1. 图形堆栈2. 软件组成3. 硬件参与者4. 合成5. 不透明 VS 透明6. 像素对齐 VS

Jpg文件格式[参考] 微处理机中的存放顺序有正序(big endian)和逆序(little endian)之分.正序存放就是高字节存放在前低字节在后,而逆序存放就是低字节在前高字节在后.例如,十六进制数为A02B,正序存放就是A02B, 逆序存放就是2BA0.摩托罗拉(Motorola)公司的微处理器使用正序存放,而英特尔(Intel)公司的微处理器使用逆序.JPEG文件中的字节 是按照正序排列的. JPEG委员会在制定JPEG标准时,定义了许多标记(marker)用来区分和识别图像数据及其

编解码学习笔记(一):基本概念 媒体业务是网络的主要业务之间.尤其移动互联网业务的兴起,在运营商和应用开发商中,媒体业务份量极重,其中媒体的编解码服务涉及需求分析.应用开发.释放 license收费等等.最近因为项目的关系,需要理清媒体的codec,比较搞的是,在豆丁网上看运营商的规范标准,同一运营商同样的业务在不同文档中不同的要求,而且有些要求就我看来应当是历史的延续,也就是现在已经很少采用了.所以豆丁上看不出所以然,从 wiki上查.中文的wiki信息量有限,很短,而wiki的英文内容内多,

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)

转载:https://segmentfault.com/a/1190000000390012 译注:这篇文章虽然比较长,但是里面的内容还是很有价值的. 像素是如何绘制到屏幕上面的?把数据输出到屏幕的方法有很多,通过调用很多不同的framework和不同的函数.这里我们讲一下这个过程背后的东西.希望能够帮助大家了解什么时候该使用什么API,特别是当遇到性能问题需要调试的时候.当然,我们这里主要讲iOS,但是事实上,很多东西也是可以应用到OSX上面的. Graphics Stack 绘制屏幕的过程中

格式:JFIF(JPEG档的交换格式)压缩:JPEG(灰阶影像压缩比约为10:1:彩色影像约为20:1)以JPEG文件格式保存的图像实际上是2个不同格式的混合物:JPEG格式规范本身,用来定义图像的压缩方法,并且被包在定议分辨率和颜色模式的图像数据格式之中.Photoshop和实际上每个能读取和写入JPEG文件格式的其他应用程序,以 JFIF文件格式(JPEG文件交换格式, JPEG File Interchonge Format)或与JFIF格式非常象的其他格式保存图像数据.JFIF文件格式只

作者:马健邮箱:stronghorse_mj@hotmail.com 主页:http://www.comicer.com/stronghorse/ 发布:2017.07.23 教程十八:JPG文件长度与质量 众所周知,JPG是一种“有损”压缩格式,与PNG等无损压缩格式相比,最大的问题是:如果反复压缩,会造成图像质量逐渐退化.所以在对JPG文件进行处理,并且输出仍然选择JPG格式的情况下,很多人都会问同样的一个问题:如何才能在尽情享受有损压缩带来的较小文件长度的便利前提下,尽量避免图像质量退化?

http://blog.sina.com.cn/s/blog_4155bb1d0100soq9.html INTEL MEDIA SDK是INTEL推出的基于其内建显示核心的编解码技术,我们在播放高清视频时得益于这个硬解码,极大地降低了CPU占用率.除了解码,它还有编码功能,有硬件编码(SDK HARDWARE)和软件编码(SDK SOFTWARE),那么,INTEL的这个技术到底有多大能耐呢? 最新的小日本TMPGEnc Video Mastering Works 5的编码引擎可以分别调用IN

编解码学习笔记(一):基本概念 媒体业务是网络的主要业务之间.尤其移动互联网业务的兴起,在运营商和应用开发商中,媒体业务份量极重,其中媒体的编解码服务涉及需求分析.应用开发.释放license收费等等.最近因为项目的关系,需要理清媒体的codec,比较搞的是,在豆丁网上看运营商的规范 标准,同一运营商同样的业务在不同文档中不同的要求,而且有些要求就我看来应当是历史的延续,也就是现在已经很少采用了.所以豆丁上看不出所以然,从 wiki上查.中文的wiki信息量有限,很短,而wiki的英文内容内多,

(文章还剩实践部分没写,答辩过后补上...) JPEG文件在当下数字化生活中是无处不在的,但是在熟悉的JPEG面纱背后,隐藏着一些算法,它们去除了人类眼中无法察觉到的细节.这产生了最高的视觉质量与最小的文件大小.让我们来看看这一算法. 引言 我们发送图片给朋友的时候,并不需要担心哪个设备或者浏览器或者操作系统的兼容性,我们只是把图片"发出去".但是就像网络传输一样,只是传输却没有其他的措施会造成兼容性极差,所以需要一种协议或者一种标准.于是一组人在1992年创建了JPEG,一种数字图像

译注:这篇文章虽然比较长,但是里面的内容还是很有价值的. 像素是如何绘制到屏幕上面的?把数据输出到屏幕的方法有很多,通过调用很多不同的framework和不同的函数.这里我们讲一下这个过程背后的东西.希望能够帮助大家了解什么时候该使用什么API,特别是当遇到性能问题需要调试的时候.当然,我们这里主要讲iOS,但是事实上,很多东西也是可以应用到OSX上面的. Graphics Stack 绘制屏幕的过程中又很多都是不被人了解的.但是一旦像素被绘制到屏幕上面,那么像素就是有3种颜色组成:红绿蓝.这3

图片压缩有多重要,可能很多人可能并没有一个直观上的认识,举个例子,一张800X800大小的普通图片,如果未经压缩,大概在1.7MB左右,这个体积如果存放文本文件的话足够保存一部92万字的鸿篇巨著<红楼梦>,现如今互联网上绝大部分图片都使用了JPEG压缩技术,也就是大家使用的jpg文件,通常JPEG文件相对于原始图像,能够得到1/8的压缩比,如此高的压缩率是如何做到的呢?        JPEG能够获得如此高的压缩比是因为使用了有损压缩技术,所谓有损压缩,就是把原始数据中不重要的部分去掉,以便可

最近看到了Brett Beauregard发表的有关PID的系列文章,感觉对于理解PID算法很有帮助,于是将系列文章翻译过来!在自我提高的过程中,也希望对同道中人有所帮助.作者Brett Beauregard的原文网址:http://brettbeauregard.com/blog/2012/01/arduino-pid-autotune-library/ 最后,我发布了一个Autotune库来补充Arduino PID库.当我发布当前版本的PID库时,我发布了一系列异常广泛的帖子,让人们对里面