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比较两幅图像的相似度的各种相似度量结果对比

对于人眼来说，很容易看出两个给定图像的质量有多相似。例如下图将各种空间噪声添加到图片中，我们很容易将它们与原始图像进行比较，并指出其中的扰动和不规则性。...“Original”一栏显示的是原始图像与自身比较后的分数，以便看到理想的分数。 每一种噪声方法的值都与上面图像网格直观获得的值相对应。...例如，Salt and Pepper和Poisson方法添加的噪声是肉眼不容易看到的，需要我们通过对图像的肉眼近距离观察发现。...从结果看来，ERGAS、MSE、SAM和VIFP能够足够敏感地捕捉到添加的噪声并返回放大的分数。 但这种简单的量化有什么用呢? 最常见的应用是重新生成或重建的图像与其原始的、干净的版本进行比较。...GAN最近在去噪和清理图像方面做得非常好，这些指标可以用来衡量模型在视觉观察之外实际重建图像的效果。利用这些相似度指标来评估大量生成图像的再生质量，可以减少人工可视化评估模型的工作。

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图像的直方图

灰度直方图的定义 灰度直方图定义为数字图像中各灰度级与其出现的频数之间的统计关系，用公式表示为P(k)=\frac{n_k}{n}, \quad k=0,1,......,L-1且\sum_{k=0}^{L-1}P(k)=1式中，k为图像f(m,n)的第k级灰度值；n_k为f(m,n)中灰度值为k的像素个数；n为图像的总像素个数；L为灰度级数。...直方图与图像清晰度的关系 总的来说：直方图反映了图像的清晰程度，当直方图均匀分布时，图像最清晰。...具体说来： 暗图像对应的直方图组成成分集中在灰度值较小（暗）的左边一侧； 亮图像的直方图则倾向于灰度值较大（亮）的右边一侧； 对比度较低的图像对应的直方图窄而集中于灰度级的中部； 对比度高的图像对应的直方图分布范围宽而且分布均匀...直方图均衡化 直方图均衡化就是通过原始图像的灰度非线性变换，使其直方图变成均匀分布，以增加图像灰度值的动态范围，从而达到增强图像整体对比度，使图像达到清晰的效果。

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两幅图像！这样能训练好 GAN 做图像转换吗？

而是一篇有趣的、用两幅图像训练GAN做不成对图像转换的文章，本文做个记录、分享。 ?...unsupervised image-to-image translation (UI2I)： 旨在解决学习两个不成对（即生成图像没有参考图像GT直接做loss计算）的训练数据下的图像域映射。...现有的无监督图像转换需要大量训练数据集，这受限于实际场景（难以获得大量数据）。 一、所解决的问题 本文认为即便源域和目标域图像甚至仅各有一幅图像也是可以完成转换任务的！...所提出的TuiGAN正是解决这个问题：通过生成器在两幅不成对的图像上训练、将源域图像又粗到细地进行转换生成。 ? 二、整体网络结构 ? 如图所示，采用从低分辨率到高分辨率的“渐进式转换”。...最开始的“小尺度”生成器和判别器仅接收低分辨率图像，之后的生成器接收：“本层尺度”的图像和上一个小尺度生成器所生成图像的上采样的融合。 ?

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独家｜OpenCV 1.5 利用OpenCV叠加（混合）两幅图像

翻译：陈之炎 校对：顾伟嵩 本文约1300字，建议阅读5分钟在这里将学习如何叠加两幅图像！ 目标 在本教程中，你将学习以下内容： 什么是线性叠加？...为什么它非常有用； 如何利用 addWeighted（）函数叠加两幅图像。 理论 注 下述解释援引自理查德·斯泽利斯基(Richard Szeliski)的《计算机视觉算法和应用》一书。...线性叠加操作符是一个比较有趣的二元（双输入）运算符： 通过改变α的取值(从0→1)，此操作符可执行两幅图像或视频之间时间交叉叠加，正如幻灯片放映和电影制作中所示（是不是很酷？）...解释 为了执行： 需要输入两幅源图像（ f 0 （ x）和f 1 （ x ） ）。...因此，我们用常用的方法加载两幅图像： 在这里用到 LinuxLogo.jpg 和 WindowsLogo.jpg两幅图像 警告 添加的两幅图像src1和src2必须具备相同的大小（宽度和高度）和数据类型

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图像的灰度直方图、直方图均衡化、直方图规定化（匹配）

本文主要介绍了灰度直方图相关的处理，包括以下几个方面的内容： 利用OpenCV计算图像的灰度直方图，并绘制直方图曲线 直方图均衡化的原理及实现 直方图规定化（匹配）的原理及实现 图像的灰度直方图 一幅图像由不同灰度值的像素组成...这样，原来直方图中间的峰值部分对比度得到增强，而两侧的谷底部分对比度降低，输出图像的直方图是一个较为平坦的直方图。...原图像规定化后的直方图和规定化的图像的直方图的形状比较类似， 并且原图像规定化后整幅图像的特征和规定化的图像也比较类似，例如：原图像床上的被子，明显带有规定化图像中水的波纹特征。...直方图的均衡化的是将一幅图像的直方图变平，使各个灰度级的趋于均匀分布，这样能够很好的增强图像对比度。直方图均衡化是一种自动化的变换，仅需要输入图像，就能够确定图像的变换函数。...直方图规定化，也称为直方图匹配，经过规定化处理将原图像的直方图变换为特定形状的直方图（上面中的示例，就是将图像的直方图变换为另一幅图像的直方图）。

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❤️Android 应用的诞生 ❤️ 只需两幅图

3.2如果你正在构建你打算在外部发布的应用程序的发布版本，则打包程序会使用发布密钥库对你的应用程序进行签名。...4、在生成最终的 APK 之前，打包程序使用zipalign工具来优化你的应用程序，以便在设备上运行时使用更少的内存。...但是 assets 和 raw 目录下的资源并不会被编译，会被原封不动的打包到 apk 压缩包中。 资源文件编译之后的产物包括两部分：resources.arsc 文件和一个 R 文件。...前者保存的是一个资源索引表，后者定义了各个资源 ID 常量。这两者结合就可以在代码中找到对应的资源引用。...其中 map 的 key 就是 R.java 中的资源 ID，而 value 就是其对应的资源所在路径。

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python实现图像的直方图均衡化

直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的图像处理技术。它通过重新分配图像中的像素值，使得图像的像素值分布更加均匀，增强图像的对比度，从而改善图像的视觉效果。...直方图均衡化的过程如下： 灰度转换：如果图像是彩色图像，则首先需要将其转换为灰度图像。这可以通过将彩色图像的RGB通道值平均或权重化来实现，得到一个表示亮度的灰度图像。...统计直方图：对于灰度图像，统计每个像素值的频数，生成原始图像的直方图。直方图表示了不同像素值的数量分布。...计算累积分布函数：通过计算原始图像的累积分布函数，可以得到每个像素值的累积概率分布，即小于等于该像素值的概率。可以通过对直方图进行归一化和累加操作得到。...生成均衡化后的图像：根据重新映射的像素值，生成均衡化后的图像。均衡化后的图像在直方图上将有更平坦的分布，从而提高了图像的对比度。

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MATLAB基于直方图的图像去雾

直方图是图像的一种统计表达形式，在一定程度上能够反映数学图像的概貌性描述，包括图像的灰度范围、灰度分布、整幅图像的亮度均值、阴暗对比度等，并可以此为基础进行分析来得出对图像进一步处理的重要依据...直方图均衡化也叫作直方图均匀化，就是把给定图像的直方图分布变换成均匀分布的直方图，是较为常用的灰度增强算法。直方图均衡化概括起来包括以下三个主要步骤。 ●预处理。输入图像，计算该图像直方图。...因此，全局直方图处理通过对RGB图像的R、G、B三层通道分别进行直方图均衡化，再整合到新的图像的方式来进行。...2.局部直方图处理 全局直方图均衡化增强只是将原图像的直方图进行了均衡化，未能有效保持原始图像的局部特征，容易出现色彩失真问题。...因此，局部直方图处理通过对RGB图像的R、G、B三层通道分别进行局部直方图均衡化，再整合到新的图像的方式来进行。

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批量比较两个PDF文档（PDFUtil通过文本者图像进行比较）

之前写过一些关于PDF的文章： Python图片裁剪的两种方式——Pillow和OpenCV Java+PDFBox将PDF转成图片 【PyMuPDF和pdf2image】Python将PDF转成图片...前言： 在我的项目中，我需要比较大量的PDF文档，确认两份PDF文档是否一致，如果仅仅凭借着手动去逐一比较，可能很快就阵亡了。...在找不到任何比较好用的工具来比较PDF文档的前提下，而且不希望只是进行简单的文本进行比较，而是想要寻找一些基于图像对PDF进行比较，找到之间的像素差异的方法。...所以我创建了一个简单的Java库（基于apache-pdf-box – Apache License, Version 2.0），可以通过文本/图像（Text/Image）模式比较指定的PDF文档，并且高亮差异...); pdfUtil.savePdfAsImage("c:/sample.pdf"); 5、以文本模式比较PDF文件(速度更快-但不比较PDF中的格式、图像等) String file1="c:/files

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介绍两篇比较新的低光照图像增强的论文

这篇论文主要介绍两篇基于深度学习的低光照图像增强的文章。...Reinforced Illumination-Noise Perception Network for Low Light Image Enhancement(ACMMM2019) 基于Retinex的低光照图像增强包含对比度增强和噪声抑制两个任务...，并存在一定的耦合关系，若忽略两者之间的关系可能会导致过度/欠平滑的结果。...本文设计了两个“逐点式”(即1*1的滤波器)的卷积神经网络分别用于建模环境光和图像噪声的统计规律，并利用它们作为约束来处理共同学习的过程，两个模型渐进地处理直到获得稳定的结果。...部分实验结果如下： image.png 但这种方法存在一个较大的局限性，由于只考虑像素空间的统计分布而忽略了结构性质，1*1的卷积核感受野比较小，导致卷积的时候没有邻域信息。

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直方图均衡化的原理及实现途径_请简述图像直方图均衡的原理

图像的灰度直方图就描述了图像中灰度分布情况， 能够很直观的展示出图像中各个灰度级所占的多少。...图像直方图不关心像素所处的空间位置， 因此不受图像旋转和平移变化的影响， 可以作为图像的特征。 ② 任何一幅特定的图像都有唯一的直方图与之对应， 但不同的图像可以有相同的直方图。...③如果一幅图像有两个不相连的区域组成， 并且每个区域的直方图已知， 则整幅图像的直方图是该两个区域的直方图之和。...为了将原图像的亮度范围进行扩展， 需要一个映射函数， 将原图像的像素值均衡映射到新直方图中， 这个映射函数有两个条件： ①不能打乱原有的像素值大小顺序， 映射后亮、 暗的大小关系不能改变； ② 映射后必须在原有的范围内...，即像素映射函数的值域应在0和255之间； 综合以上两个条件，累积分布函数是个好的选择，因为累积分布函数是单调增函数（控制大小关系），并且值域是0到1（控制越界问题），所以直方图均衡化中使用的是累积分布函数

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【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。

那么我们来看看如何把普通的直方图均衡化算法利用到RAW图像中来。...以灰度图为例，如果已经统计了图像的直方图，则直方图均衡化的新的隐射曲线由以下代码获取： for (int Y = 0, Num = 0; Y < 256; Y++) { Num = Num +...，否则对于大图就溢出了，2014.11.1修正 } 关于这个WindowWidth，我觉得一般可以由两种方法得到，一个是我们已经知道了这个硬件生成的图像是多少位的，常见的就是10、12、14...对8位的a图直接在直方图均衡后的结果图 通过比较可以看到确实还是有明显的增强效果的，但是似乎有过曝的现象。...我们可以仿照一种强化的基于局部直方图裁剪均衡化的对比度调节算法 或者限制对比度自适应直方图均衡化算法原理、实现及效果 文中的方法将局部直方图均衡化引入到16位中，尝试看看效果是否有改善，这里不多谈，只说下我遇到的几个问题

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【数字图像】数字图像直方图规定化处理的奇妙之旅

对离散图像，有 综上所述，数字图像的直方图规定化就是将直方图均衡化后的结果映射到期望的理想直方图上，使图像按人的意愿去变换。...直方图规定化：直方图规定化是一种灰度变换方法，通过将一个图像的灰度级分布映射到另一个图像的灰度级分布，使得两个图像具有相似的灰度特性。这个方法常用于图像匹配、图像风格转换和颜色迁移等应用。...直方图匹配：直方图匹配是一种通过将一个图像的直方图映射到另一个图像的直方图来调整图像的灰度级分布的方法。它可以用于实现图像转换、图像风格迁移和颜色校正等应用。...异常检测：直方图可以用于异常检测和图像质量评估。通过比较不同图像的直方图特征，可以检测出图像中的异常区域或图像质量的问题。...生成均衡化后的图像：根据映射后的灰度级，生成均衡化后的图像数据。 进行直方图规定化是预先规定的直方图去匹配原图像的直方图，可在直方图均衡化的基础上计算匹配的直方图。

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教你理解图像学习中的方向梯度直方图（Histogram Of Gradient）

hog_preprocess 第二步：计算梯度图像 首先我们计算水平和垂直方向的梯度，再来计算梯度的直方图。...左边：x轴的梯度绝对值 中间：y轴的梯度绝对值 右边：梯度幅值 从上面的图像中可以看到x轴方向的梯度主要凸显了垂直方向的线条，y轴方向的梯度凸显了水平方向的梯度，梯度幅值凸显了像素值有剧烈变化的地方。...一个8*8的图像有8*8*3=192个像素值，每个像素有两个值(幅值magnitude和方向direction，三个channel取最大magnitude那个)，加起来就是8*8*2=128，后面我们会看到这...0和20两个bin里面去。...如果你把所有的像素点都除以2，那么梯度的幅值也会减半，那么直方图里面的值也会减半，所以这样并不能消除光线的影响。

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基于直方图的图像增强算法（HE、CLAHE、Retinex）之（一）

http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/50614332 直方图是图像色彩统计特征的抽象表述。基于直方图可以实现很多有趣的算法。...例如，图像增强中利用直方图来调整图像的对比度、有人利用直方图来进行大规模无损数据隐藏、还有人利用梯度直方图HOG来构建图像特征进而实现目标检测。...Histogram equalization 如果一幅图像的像素灰度值在一个过于有限的范围内聚集，那么图像的程序效果即会很糟糕，直接观感就是对比度很弱。...下图来自维基百科，第一幅图的直方图分布非常不均衡。如果把直方图均匀地延展到整个分布域内，则图像的效果显得好了很多。 ? Matlab中提供了现成的函数“histeq()”来实现图像的直方图均衡。...事实上，对彩色图像进行直方图均衡是图像处理研究领域一个看似简单，但是一直有人在研究的话题。我们所说的对HSV空间中V分量进行处理的方法也是比较基本的策略。

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