1. 功能简介 在我们的实际应用中,对于一般16bit或者更大比特深度的影像,像元值都是大于255的.这种情况下,RGB的显示器是不能够直接使用像元值进行显示的,需要将像元值换算到0~255的区间内以用于显示.常用的增强方式是通过拉伸来增大栅格显示的视觉对比度,以生成一副更清晰的影像,从而使某些要素变得更容易识别. 常用的拉伸方式包括标包括最常见的标准差(Standard Deviation),最大最小值( Minimum–Maximum),直方图均衡( Histogram Equalize)等

图像对比度增强的方法可以分成两类:一类是直接对比度增强方法;另一类是间接对比度增强方法. 直方图拉伸和直方图均衡化是两种最常见的间接对比度增强方法. 直方图拉伸是通过对比度拉伸对直方图进行调整,从而“扩大”前景和背景灰度的差别,以达到增强对比度的目的,这种方法可以利用线性或非线性的方法来实现; 直方图均衡化则通过使用累积函数对灰度值进行“调整”以实现对比度的增强. 1.直方图拉伸 就是扩大将图像灰度的域值的一个过程,但是经常是基于灰度图像进行处理,以前在MATlab上对比度增强调用直方图函数就几

经典对比度增强算法: http://blog.csdn.net/ebowtang/article/details/38236441

·对于部分图像,会出现整体较暗或较亮的情况,这是由于图片的灰度值范围较小,即对比度低.实际应用中,通过绘制图片的灰度直方图,可以很明显的判断图片的灰度值分布,区分其对比度高低.对于对比度较低的图片,可以通过一定的算法来增强其对比度.常用的方法有线性变换,伽马变换,直方图均衡化,局部自适应直方图均衡化等. 1. 灰度直方图及绘制 灰度直方图用来描述每个像素在图像矩阵中出现的次数或概率.其横坐标一般为0-255个像素值,纵坐标为该像素值对应的像素点个数.如下图所示的图像矩阵(单通道灰度图,三通道时可

直方图均匀化简介 从这张未经处理的灰度图可以看出,其灰度集中在非常小的一个范围内.这就导致了图片的强弱对比不强烈. 直方图均衡化的目的,就是把原始的直方图变换为在整个灰度范围(0~255)内均匀分布的形式,从而增加像素灰度值的动态范围,达到增强图像整体对比度的效果. 直方图均衡化的列表计算 序号 运算 步骤和结果 1 列出原始图灰度值 f(0 ≤ f ≤ L-1) 0 1 2 3 4 5 6 7 2 列出原始直方图(概率表达) 0.02 0.05 0.09 0.12 0.14 0.2 0.22

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)

one-hot映射时,如何选取TOPN作为每一个词承载的word2vec的信息? 我们已经知道,对于这种例子: 怎么绑定手机号? 怎么关联手机号? 他们的相似度取决于绑定和关联这两个词如何相似. #取top2词的相似度vec_i = np.array([1, 0.73, 0.71, 0])vec_j = np.array([0.71, 0.73, 1, 0.71]) dist = linalg.norm(vec_i - vec_j)sim = 1.0 / (1.0 + dist) print(s

直方图正规化: 图像为I,宽为W,高为H,I(r,c)代表I的第r行第c列的灰度值:输出图像记为O,为使得输出图像的灰度值在[Omin,Omax]范围里,可用如下公式:                                                           (1) (2) 其中0≤r<H,0≤c<W.公式(1)是一个比列关系,变换后可为公式(2),即可求输出图像O(r,c). 而Imin与Omin对应,此点(Imin,Omin)在线性方程上,则斜率:  将 (Imi

通过灰度线性映射增强图像对比度 Halcon中如何通过灰度线性映射增强图片对比度呢?不急,我先讲点其他的. 如果你用过Photoshop,那么想必对增强图像的对比度很熟悉.在Photoshop中,我们对下面这张图执行“色阶”调整: 执行“色阶”调整:可以观察到图片的对比度明显增强.(白的更白,黑的更黑了) 它的原理是这样的:将原图中灰度值小于55的点全部强制置为0,将灰度值高于140的点强制置为255,并且将55~140之间的色阶强行拓宽均匀映射到0~255之间,其效果是图像对比度增强了.如下图

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

[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

1 基本概述 CLAHE是一个比较有意思的图像增强的方法,主要用在医学图像上面.之前的比赛中,用到了这个,但是对其算法原理不甚了解.在这里做一个复盘. CLAHE起到的作用简单来说就是增强图像的对比度的同时可以抑制噪声 CLAHE的英文是Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization 限制对比度的自适应直方图均衡.在学习这个之前,我们要先学习一下下面的前置算法: [Contrast Stretching]:对比度拉伸: [HE]:直方图均衡: [

文章目录: 目录 1 基本概述 2 竞赛中的CLAHE实现 3 openCV绘制直方图 4 对比度Contrast 5 Contrast Stretching 6 Histogram Equalization 7 CLAHE 7.1 Contrast Limited HE 7.2 Adaptive HE 8 结果对比与openCV实现 1 基本概述 CLAHE是一个比较有意思的图像增强的方法,主要用在医学图像上面.之前的比赛中,用到了这个,但是对其算法原理不甚了解.在这里做一个复盘. CLAHE

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

Weilin Huang--[TIP2015]Text-Attentional Convolutional Neural Network for Scene Text Detection) 目录 作者和相关链接 方法概括 创新点和贡献 方法细节 实验结果 问题讨论 总结与收获点 作者补充信息 参考文献 作者和相关链接 论文下载 作者: tong he, 黄伟林,乔宇,姚剑 方法概括 使用改进版的MSER(CE-MSERs,contrast-enhancement)提取候选字符区域: 使用新的CN

Chapter_3 Intensity Transsformations and Spatial Filtering 灰度变换与空间滤波 Intensity transformation function s = T(r) (size of the neighborhood is 1*1) Some Basic Intensity Transformation Functions 1.Image Negatives 图像反转 $ s = T(r) = L - 1 - r $ 2.Log Tran

http://effbot.org/imagingbook/ 一.安装 pip install PIL --allow-external PIL --allow-unverified PIL   出现“The _imagingft C module is not installed”错误 删除pil后安装字体包再重装pil centos: yum install libjpeg-develyum install freetype-develyum install libpng-devel ubu

“所有致我于死地的,也激发我胆魄”,姚贝娜的<心火>,是我近年来听过最好的歌,特此推荐一下. 图像处理,大概分三步:1.LockBits():2.进行处理:3.UnlockBits():这比起 C++ 来,不知清爽几许? 编程,是为了满足人的需求,所以进行灰度处理时,不是简单的 (r + g + b) / 3,而是分别乘以合适的比例值,r * 0.30 + g * 0.59 + b * 0.11.这是因为人眼对 green 最敏感,red 次之,blue 最低. 只实现了灰度处理,边缘提取,二

一.图像直方图的概念 图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表,其实横坐标代表了图像像素的种类,可以是灰度的,也可以是彩色的.纵坐标代表了每一种颜色值在图像中的像素总数或者占所有像素个数的百分比. 图像是由像素构成,因为反映像素分布的直方图往往可以作为图像一个很重要的特征.在实际工程中,图像直方图在特征提取.图像匹配等方面都有很好的应用. 二.利用OpenCV计算图像的直方图 OpenCV中计算图像直方图像函数是calcHist,它的参数比较多,下面分析一下它的接口和用法. void calcH

图像增强是从像素到像素的操作,是以预定的方式改变图像的灰度直方图.有时又称为对比度增强,灰度变换.点运算不可能改变图像内的空间关系,输出像素的灰度值由输入像素的值决定.其作用: 对比度增强:扩展感兴趣特征的对比度. 光度学标定:去掉图像传感器的非线性影响.所谓光度学,就是在可见光波段内,考虑到人眼的主观因素后的相应计量学科称为光度学.标定即计算内参,在光度学范畴计算内参. 显示标定:克服图像保存和显示过程中的非线性因数. 轮廓线:进行阈值化 裁剪:输出灰度级裁剪到0~255之间. 首先,解释下什

本文提供更多更强大的滤波方法,这些方法放在filters.rank子模块内. 这些方法需要用户自己设定滤波器的形状和大小,因此需要导入morphology模块来设定. 1.autolevel 这个词在photoshop里面翻译成自动色阶,用局部直方图来对图片进行滤波分级. 该滤波器局部地拉伸灰度像素值的直方图,以覆盖整个像素值范围. 格式:skimage.filters.rank.autolevel(image, selem) selem表示结构化元素,用于设定滤波器. from skimage