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常用图像增强算法实现——直方图均衡

换言之，直方图均衡化的基本原理是：对在图像中像素个数多的灰度值（即对画面起主要作用的灰度值）进行展宽，而对像素个数少的灰度值（即对画面不起主要作用的灰度值）进行归并，从而增大对比度，使图像清晰，达到增强的目的...接下来笔者将采用Matlab源代码方式实现直方图均衡，代码如下： 上述代码采用了源码设计直方图均衡方式，同时和Matlab库进行对比查验结果。...最后，查看直方图均衡化之前，及均衡化之后的灰度级数累积图，如下所示，我们可见原图中灰度集中分布，再均衡化后，灰度级数在0-255内递增，因此达到了灰度拉伸的效果，增强了图像的对比度和辨识度，达到了我们本篇的需求...因此主要有如下缺点： 1）变换后图像灰度级数减少，部分细节丢失 2）对于直方图有高峰时，拉伸后将出现对比度不自然的过分增强现象。...---- 由于直方图均衡是在灰度域去实现的，主要针对亮度的拉伸，而RGB图像有三个通道的数据，可以分别对三个通道进行直方图拉伸，但这可能会引起图像色彩失真。

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【Android 应用开发】Paint 渲染 之 BitmapShader 位图渲染 ( 渲染流程 | CLAMP 拉伸最后像素 | REPEAT 重复绘制图片 | MIRROR 绘制反向图片 )

BitmapShader 构造方法创建着色器, 同时 设置 位图引用, 和 绘制位图时 的 X 和 Y 方向的拉伸方式 , 位图的 拉伸方式 在后面有介绍 , 下面是三个参数说明 : ① Bitmap...创建位图渲染对象, 并设置拉伸方式, 此处设置Shader.TileMode.CLAMP, // 如果绘制的位置超出了图像的边界, 那么超出部分 使用最后一个像素的颜色值绘制...) CLAMP 拉伸 : 1.CLAMP 说明 : 在创建 BitmapShader 的时候, 设置其 水平 和 垂直方向的 拉伸方式为 Shader.TileMode.CLAMP , 则在绘制超出图片边界时...创建位图渲染对象, 并设置拉伸方式, 此处设置Shader.TileMode.CLAMP, // 如果绘制的位置超出了图像的边界, 那么超出部分 使用最后一个像素的颜色值绘制...代码示例 及 效果 ( 绘制超出图片边界时, 就会绘制 同样的图片 填充剩余部分 ) REPEAT 拉伸 : 1.REPEAT 说明 : 在创建 BitmapShader 的时候, 设置其 水平 和

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图像增强简介

全局阈值将对整个图像使用单个阈值，而局部阈值将基于图像的局部信息在本地执行阈值化。 设置某个阈值T可以将图像分为两部分：大于T的像素组和小于T的像素组。...Imgae阈值图像的示例 04.对比拉伸 对比度拉伸是将灰度值范围拉大，以达到色差更明显的目的。 如果所有像素的灰度值集中在L和H之间，这将使整个图像非常暗。换句话说，对比度不高。...以下公式可用于将像素的灰度值映射到更大的灰度空间： 其中，L、H是原始图像的最小和最大灰度值，而MIN和MAX是要拉伸的灰色空间的最小和最大灰度值。...05.直方图均衡化 直方图均衡处理是将原始图像的灰度直方图从相对集中的灰度间隔更改为整个灰度范围内的均匀分布。非线性拉伸图像并重新分配图像像素值，以便某个灰度范围大致相同。...因此，上述转换函数为： 其中，h(xi)代表直方图中每个灰度级的像素数，w和h分别代表图像的宽度和高度。 对比度拉伸.Image的示例作者。

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【Python】GDAL基本操作遥感大图显示

遥感图像是一种带大地坐标的栅格数据，因此，可以借用GDAL对遥感图像进行读写，本文就来记录一些相关操作。...通是借助QGIS、ENVI这类专业软件进行查看，这类软件的显示逻辑基本上是“分层动态加载”，即全局显示时显示缩略图，放大显示时，重新加载局部的精细图，不过存在的问题是浏览不流畅，每次拖动或缩放时，图片均需要消耗时间来进行重新加载...方案一：拉伸变换 图像无法加载的主要原因是加载图像时，需要将图像的每个像素点信息加载进内存，如果将每个像素点所需内存体积减小，就可能能够直接进行加载查看。...这篇博文[3]采用了对图像进行拉伸变化的思路，对图像的每个像素点进行拉伸变换，处理成8位整型。不过经我实测发现，对于大型遥感图像所起到效果有限，并且十分耗时。...方案二：瓦片显示 瓦片是一个遥感术语，是指将一定范围内的地图按照一定的尺寸和格式，切成若干行和列的正方形栅格图片。整幅图显示不了，那就切分成多个瓦片进行分块显示，再进行组装，可以有效减小资源依赖。

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Swift-图像的性能优化

使用来说都是一项非常昂贵的操作，所以应该尽可能的避免 Color Misaligned Images(拉伸图像->检测图片有没有被拉伸) 会高亮那些被缩放或者拉伸以及没有正确对齐到像素边界的图片(也就是非整型坐标...结果如图所示 事实证明，如果图像尺寸和ImageView尺寸不一致，图像就一定会被拉伸，只要被拉伸，CPU就会工作，如果是在cell上，每次cell离开屏幕再回到屏幕的时候，都会对图片进行拉伸处理。..., size: rect.size) view.addSubview(imageView02) } 自定义创建图像的方法 /// 将给定的图像进行拉伸,并且返回新的图像 /// ///...设置图像圆角，不用cornerRadius 在获取上下文(UIGraphicsBeginImageContextWithOptions)和绘图(drawInRect)之间实例化一个圆形的路径，并进行路径裁切...建立了一个空白文件HQImage，在UIImage的extension里面自定义了两个方法创建头像图像(hq_avatarImage)和创建矩形图像(hq_rectImage) // MARK: - 创建图像的自定义方法

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图像增强 | CLAHE 限制对比度自适应直方图均衡化

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； 【CLHE】:对比度限制的HE 【AHE】：自适应直方图均衡化 2 竞赛中的...Normalize这个就是图像归一化了。 本文主要讲解的就是CLAHE这个直方图均衡化的算法。...常用的定量度量方法是Michelson对比度： 当一幅图像最白和最黑像素灰度都是128时，图像对比度最低，C=0； 当一幅图像最白像素灰度=255，最黑像素灰度=0时，图像对比度最高，C=1.0...当一幅图像最白和最黑像素灰度都在128附近浮动时，图像的直方图集中在中间的几个桶，图像看起来灰蒙蒙的，英语中使用dull描述这种效果。...【使用双线性插值的方案】 将图像分为多个矩形块大小，对于每个矩形块子图，分别计算其灰度直方图和对应的变换函数（累积直方图） 将原始图像中的像素按照分布分为三种情况处理： 红色区域中的像素按照其所在子图的变换函数进行灰度映射

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Google Earth Engine谷歌地球引擎栅格数据可视化代码嵌入

可视化代码嵌入，即将图层可视化选项在代码中直接配置，不需要手动进行数据可视化的调整；同时可以保证每一次运行代码，图层可视化结果都是我们所设定的配置，而不是GEE默认的配置。   ...在Map.addLayer()函数中的第二个参数位置，按照如下方式进行配置；而其它两个参数，通过之前的教学文章我们已经知道其分别代表具体图层与图层显示在地图中时的名称。...[-0.0152],max:[0.4054]},'USA_Landsat');   下图中的红色即为图像像素范围所在的位置。...以上是多波段栅格数据的可视化代码，接下来我们再以单波段灰度图像进行操作。...可以看到，这一DEM图层的默认可视化情况呈现出无法较好分辨的灰白图像。我们首先在地图图层中调整其拉伸参数，同样也是随意设置一个拉伸即可。 ?

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【OpenCV】Chapter4.灰度变换与直方图

二值图像指的是只有黑色和白色两种颜色的图像。...每个像素点可以用 0/1 表示，0 表示黑色，1 表示白色。 OpenCV提供了cv2.threshold，可以对图像进行二值化处理。...公式： 0< \gamma <1 时，拉伸图像中灰度级较低的区域，压缩灰度级较高的部分，增加图像的对比度 \gamma >1 时，拉伸图像中灰度级较高的区域，压缩灰度级较低的部分，降低图像的对比度...直方图均衡化的基本思想是对图像中占比大的灰度级进行展宽，而对占比小的灰度级进行压缩，使图像的直方图分布较为均匀，扩大灰度值差别的动态范围，从而增强图像整体的对比度。...OpenCV 提供了类cv2.createCLAHE用于创建自适应均衡化的对象和方法，可以实现局部直方图处理。

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python中opencv图像处理实验(一)---灰度变换

一张图片是由像素点矩阵构成，我们对图片进行操作即为对图片的像素点矩阵进行操作。...图片的灰度化：将一个像素点的三个颜色变量相等，R=G=B，此时该值称为灰度值 直接调用opencv中的函数，读入的图片可以与代码文件放在一起这样可以省略输入图片路径。...在灰度图像中像素值在0~255,二值化后图像中像素值为0或255。...CV_THRESH_BINARY, //表示如果当前像素点的灰度值大于阈值则将输出图像的对应位置像素值置为255，否则为0 ３．对灰度图像进行伽马变换 #伽马变换 gamma=copy.deepcopy...伽马值小于1时，会拉伸图像中灰度级较低的区域，同时会压缩灰度级较高的部分 伽马值大于1时，会拉伸图像中灰度级较高的区域，同时会压缩灰度级较低的部分 ４．对灰度图像进行对数变换 # 对数变换 logc =

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【移动端网页布局】移动端网页布局基础概念 ⑥ ( 背景图像缩放 | 不等比例拉伸 - 同时设置宽高值 | 等比例拉伸 - 设置宽度 cover contain 值 )

可设置的值 : 像素长度 : 单位 像素 px ; 百分比长度 : 百分比是 相对于父容器你的百分比 ; cover 值 : 等比例拉伸背景图像 , 使得背景图片完全覆盖背景区域 , 图片的部分内容可能显示不全...; contain 值 : 等比例拉伸背景图像 , 使得 宽度 或 高度 的其中一个达到父容器的尺寸 , 就不再进行拉伸 , 盒子模型部分内容可能显示空白 ; background-size 值设置一个值的情况...: 只设置宽度像素值 : 宽度设置为 500 像素 , 高度根据该宽度等比例缩放 ; background-size: 500px; 只设置宽度百分比值 : 宽度占父容器的 100% , 高度根据该宽度等比例缩放...- 同时设置 宽度 / 高度 的 像素值 / 百分比值 如果为盒子模型 同时设置了 宽度 和 高度 像素值 , 则 图片的宽度和高度分别进行拉伸 , 以达到样式中定义的宽高值 , 宽高不会等比例拉伸...background-size: 100% 100%; 代码示例 : 设置 宽度 和 高度 的像素值 : <!

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数字图像处理学习笔记（八）——图像增强处理方法之点处理

数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。...本专栏将以学习笔记形式对数字图像处理的重点基础知识进行总结整理，欢迎大家一起学习交流！ 专栏链接：数字图像处理学习笔记 ?.../白变黑，如[0,255]，当图像为白时，像素值为255，生成新图像s=255-r就是黑色。...对数变换（对数和反对数变换）： 压缩像素值变换较大的图像的动态范围 对数变换的通用形式：s=c ? (1+r) 公式理解：r是输入图像像素值，s是输出图像像素值，c是常数 ? ?...幂律变换（n次幂和n次根变换）： 灰度级的拉伸和压缩 变换公式： ?

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3D电影化照片背后的技术揭秘

去年12月，我们发布了电影照片（Cinematic Photos），这是谷歌照片（Google Photos）的一个新功能，旨在重新体验照片拍摄时的沉浸感，通过推断图像中的 3D 表示模拟相机的运动和视差...因此，我们可以通过在训练过程中使用比例和偏移不变（scale-and-shift-invariant）损失来组合数据集，然后在推理过程中对模型输出进行归一化（normalize）。...一旦相机远离“正面”视图，具有较大深度差异的网格部分就变得更加显眼(红色可视化)。在这些区域，照片看起来被拉伸了，我们称之为“有弹性的 artifact”。...我们利用人体姿态网络中的填充分割 mask 将图像分成三个不同的区域: 头部、身体和背景。在将最终损失作为归一化（normalized）损失的加权和计算之前，在每个区域内对损失函数进行归一化。...预测的每个像素显著性的热图。我们希望创造在虚拟相机生成帧时包括尽可能多的显著区域。

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Google Earth Engine（GEE）——R 语言图像可视化（内含NDWI指数计算和掩膜镶嵌后的图像展示）

您可以使用MapaddLayer()可视化图像。如果在没有任何附加参数的情况下向地图添加图层，默认情况下rgee将前三个波段分别分配给红色、绿色和蓝色。...中间值被线性拉伸。另请注意，如果您将shown参数定义为FALSE，这会导致图层在添加到地图时不可见。始终可以使用地图左上角的图层管理器再次打开它。结果应该类似于图 2。...掩膜 您可以使用image$updateMask()根据蒙版图像中的像素不为零的位置设置单个像素的不透明度。遮罩中等于 0 的像素被排除在计算之外，并且不透明度设置为 0 以进行显示。...下面的示例用于mosaic()组合蒙版 NDWI 和假色合成并获得新的可视化： # 镶嵌可视化图层并显示（或导出）。...{leaflet} 集成 {mapview}：由 Tim Appelhans 开发的 R 包，它提供了非常快速和方便地创建 R 空间数据的交互式可视化的功能。

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iOS中图片(UIImage)拉伸技巧 原

iOS中图片拉伸技巧与方法总结 一、了解几个图像拉伸的函数和方法 1、直接拉伸法 简单暴力，却是最最常用的方法，直接将图片设置为ImageView的image属性，图片便会随UIImageView对象的大小做自动拉伸...这种拉伸的方法有一个致命的缺陷，它会使图像发生失真与形变。...    img = [img stretchableImageWithLeftCapWidth:1 topCapHeight:1]; 这段代码的意思是将图片从左起第2列，上起第2行，坐标为(2,2)的像素点进行复制...将图片进行拉伸。这个方法和上面的方法比起来似乎灵活性更多了，但其也有它的一些局限，如果被拉伸的图片中间也有需要拉伸的像素，这个方法就无能为力了，例如，如下的一张图片，我们需要将其拉伸放大： ?...比如，一个10*10像素的图片，将UIEdgeInsets参数全部设置为1，则实际拉伸的部分就是中间的8*8的区域的像素。

3.4K20

数字图像处理灰度变换之对数变换、伽马变换及python实现

，压缩了高灰度的值，能够对图像中低灰度细节进行增强。...幂律变换（伽马变换） 伽马变换主要用于图像的校正，对灰度值过高（图像过亮）或者过低（图像过暗）的图像进行修正，增加图像的对比度，从而改善图像的显示效果。...伽马变换的公式为： s= caⁿ 其中c和n为正常数。 伽马变换的效果与对数变换有点类似，但是，情况相反，与反对数变换类似。其函数曲线如下 ?...当伽马大于1拉伸高像素值的范围压缩灰度级较低的部分，当伽马小于1拉伸低像素值的范围压缩灰度级较高的部分。哪部分的斜率越大，哪部分的拉伸比例就越大。...当n=1时，该灰度变换是线性的，此时通过线性方式改变原图像。 Python实现图像灰度的伽玛变换代码如下，主要调用幂函数实现。

5.8K20

CALayer的寄宿图

CoreFoundation类型与Cocoa对象很像，但是他们并不是类型兼容的，不过可以通过__bridge关键字进行转换。...它用来判断在绘制图层的时候应该为寄宿图创建的空间的大小，和需要显示的图片的拉伸度（假设没有设置contentsGravity属性）。...当我们将layer的contentsGravity属性值设置为kCAGravityResizeAspect时，contentsScale并不会对寄宿图的大小产生任何影响，因为本身就是拉伸图片以适应图层；...但是当我们将layer的contentsGravity属性值设置为kCAGravityCenter（这个值并不会拉伸图片）时，contentsScale的值就会对寄宿图的大小产生明显影响。...contentsRect的默认值是{0,0,1,1}，它表示的是，从寄宿图像素尺寸的原点（0，0）开始，分别截取宽、高的1倍长度，其实就是展示整个寄宿图。

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图像处理-图像增强

图像的灰度变换也称为点运算、对比度增强或对比度拉伸，它是图像数字化软件和图像显示软件的重要组成部分。灰度变换是一种既简单又重要的技术，它能让用户改变图像数据占据的灰度范围。...（已实现）| ||直方图匹配（未实现）| 图像对比度增强 |||| |-|-|-| |图像对比度增强|直接|| ||间接|直方图拉伸| |||直方图均衡化| |||| 直方图拉伸 是通过对比度拉伸对直方图进行调整...直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同。直方图均衡化就是把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布。...峰值信噪比-PSNR 图像压缩等领域信号重建质量的评价 MSE为当前图像 X 和参考图像 Y 的均方误差,H、W 分别表示图像的高和宽；n为每像素的比特数，一般取8，即像素灰阶数为256。...（255-image)，然后取当前图像和反相图像的较小者为当前像素位置的值。

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9.png

首先我们还是得介绍一下，9.png图片他的具体不同之处，它的四周与普通的png图片相比多了一个像素位的白色区域，该区域  只有在图片被还原和制造的时候才能看到，当打包后无法看见，并且图片的总像素会缩小...解释：1号黑色条位置向下覆盖的区域表示图片横向拉伸时，只拉伸该区域                          2号黑色条位置向右覆盖的区域表示图片纵向拉伸时，只拉伸该区域                           ...解释：我们可以看见图片的周围多了4个黑色条，不要急这个图片还不能用，这就是原始的9.png图片，当我们进行下一步操作后，这个图片就变得正常了。...我们来看下放大的图像： ? 　　放大后可以比较明显的看到上下左右分别有一个像素的黑色线段，这里分别标注了序号。简单来说，序号1和2标识了可以拉伸的区域，序号3和4标识了内容区域。...只要把拉伸区域的点点在透明像素的地方就可以了，这样拉伸的时候会拉伸透明部分的像素，而不会拉伸图像本身。如下图: ? 　　大家可以看到拉伸区域的黑点是可以不连续的。

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从奔腾I的VCD播放到AI区块链播放器——程序优化的魔法

我今天想与大家分享的有关程序化的最基本原则，如果你写C代码的话应该会对以下内容略知一二。 但接下来我要着重介绍的内容也许你之前并未有所了解。...当我们做一次拉伸的时候，可以看出来是目的像素总数乘以16，总体来说计算量还是非常庞大。 如果是快速变化的话需要进行两次，先进行水平变化再进行垂直变化。...因为是拉伸，一定要在中间要插入一些数据，插入数据时基本遵循两点：第一是根据它的位置计算相应乘法的四个系数，以此对应的原始的像素就是四个像素；第二个是做乘法时先查表，查表之后load四个像素进来，然后做四个乘加...下面是具体过程：首先输入拉伸参数，将参数写在内存里面；根据拉伸比生成参数数组。每条指令都要判断，如果这个像素点需要重复使用的时候，可以PUSH或者MOVE，储存以便于下次运算时使用。...图像基本就是这样进行旋转操作，先可以水平向上拉伸，拉伸为一个平行四边形再水平剪切，相当于旋转。这个计算量相对来说是降低了非常多。

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