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一般情况下,我们先会对不同传感器取得的各自信息及信号进行一个整加强过程,例如间的配准,边缘增强,平滑,抑制背景杂波等;然后我们要做的是对于融层和融算法的选取,不同的算法方式和提取特征信息的方法不同 这是整个最为关键和重要的部分,不同的融级别有着不同的融算法以及不同层次的变换域,需要具体情况具体分析对待,以选最的融规则和算法,因为该过程的是最为重要的一环。 5、。 过程的流程框如下: 不同的层次所进行数据的要求和融算法是不一样的,需要具体问题具体分析,通常我们将数据分为三层,融过程流程如下: 层简介: 1、基于素级的属于最基本的技术 这一层主要是直接的单素,因为素级是由源场景的最大化描述的。素级需要对进行预,包括配准、滤波和增强。 2、基于特征层的是基于不同传感器的分析,将有用的信息融成能展现人们需要的特征,特征层的融对于多元传感器的选择十分重要,因为需要获取的必须有人们需要的特征在面,再进行算法的使得特征更加明显

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OpenCV06-

06- 论-线性混操作 g(x)=(1−α)f0​(x)+αf1​(x) 相关API void cv::addWeighted(InputArray sec1, //参数1:输入Mat src1 double alpha, //参数2:输入src1的alpha值 InputArray src2, / /参数3:输入Mat src2 double beta, //参数4:输入src2的beta值(通常为1-alphp) double gamma, //gamma值 OutputArray dst, //输出混 int dtype = ; //注:src1和src2的大小和类型必须一致 //公式:dst(I) = saturate(src1(I)*alpha + src2(I)*beta + gamma) saturate用于确保素值范围为

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    ——alpha融

    对任意两张可以成为一张素取值根据数学公式: RGB3 = (1- a) *RGB1 + a * RGB2 其中a为混透明度取值范围[0,1]之间, RGB3为目标素值, RGB1 与RGB2的值分别来自两张不同的

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    Word若干

    1.片批量对齐 ? 打开它 ? 把照片都放好以后 ? 点更多,然后点特殊格式 ? 选择形 ? 直接查找^g就可以,点段落 ? 替换全部,就ok了~ ---- 2.片颜色设置为灰色 ? 点击片,右键,设置片格式 ? 最右边,调节饱和度 ? 或者直接重新着色也可以 ---- 3.将片放在指定的位置上面 第一种:更改片布局 ---- ? 点击一张片,看右上角的小方格.随便点击一个文字环绕面的选项.变成非嵌入式的意思~ ? 尔后插入->设备->片 ---- 4.如何片上面添加水印 ? 插入->艺术字 ? 可以在字的上面点击一下右键,布局选项.可以浮到片上面 ? 右键,文字属性.自己微调 ---- 我用这些办公软件很不熟练,就想着在这记录一下自己的使用技巧 ---- ----

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    numpy 和

    简单点说,涉及到数字计算等都可以使用,它的优势在于底层是C语言开发的,速度非常快。 其实 numpy 用来造数据或者对多维列表是非常方便的,我平常用的主要也是这些。 ---- 下面看看我是怎样利用numpy 对片的数据进行的。 为了便于观看数据,下面故意片变小了一些 ? 255, 255, 255], [2, 2, 2], [255, 255, 255]], [[255, 255, 255], [2, 2, 2], [255, 255, 255]] ] 如果要将两张片水平方向成在一起 用 numpy 的话就非常简单了。hstack可以将两个列表直接水平方向拼接在一起。

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    opencv (局部

    1.mat 只包含的基本信息,不存储素 2.灰度:单通道(split分离通道) at<uchar>(i,j) = 255 RGB[A] 转换为灰度:Y=0.299*R+0.587*G+0.114*B; RGB颜色空间使用 at<vec3b>(i,j)(k) = vec3b(1,2,3) merge通道: split(src,channel);分离颜色通道 Mat zero = Mat 3.颜色空间 cvtColor(src,dst,COLOR_BGR2GRAY);颜色空间转换 4.泊松融(opencv3.0版本以后) seamlessClone 5.凸包(轮廓线 ) http://blog.csdn.net/wi162yyxq/article/details/53883507 6.ROI设置的有效区域 7.inpaint 修复

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    数字之傅叶变换

    数字之傅叶变换                                                         by方阳 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http 前言 今天将之前学的数字的东西放到博客园,所以下面会有连续几篇的博客都是关于数字的! 这篇博客将介绍的快速傅叶变换,逆变换以及的平移变换的实现,论的知识还请看书和百度,这不再复述。 2. 原说明 (1) 的二维FFT变换可以观察的频谱,再进行逆变换即可复原; (2) 的平移性:在空间域乘以-1^(x+y),再进行傅叶变换,即可看出的频谱在x和y周平移了半个周期 实现内容 (1) 选择一幅,显示傅叶变换频谱。再对得到傅做傅叶逆变换,显示,观察是否与原相同。 (2) 做傅叶变换的平移性证明,将频谱中心移至中央。 4.

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    增强领域大突破!1.66ms4K,港工提出应的3DLUT

    所提方法仅仅包含不到600K参数,能够以不超过2ms的速度4K分辨率(硬件平台:Titan RTX GPU)。 ,且能够以不超过2ms的速度4K分辨率(GPU); 在两个公开数据集上以极大优势超越其他SOTA增强方案。 仅能一种固定的变换,难以应全场景的变换。 更进一步,考虑到素变换的独立性,上述操作可以进一步简化如下: 也就是时候,可以先进行3DLUT融,再进行变换。这种方式进一步提升的所提方法的推速度。 与此同时,作者也给出了不同编辑工具与所提方法的效果对比,见下。 ? 最后,作者给出不同的增强方法的推速度对比,见下。还有什么比这个速度更惊人的吗?

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    如何把成水彩?软件都有些特效?

    现在应用市场当中有许许多多的软件,这也是因为许多人的手机都有摄功能,而大部分人都喜欢自拍或者是随手拍。自拍的片和随手拍下的片,有时候清晰度和色彩并不是太好,所以需要工具进行加工。 因此应用市场当中出现了越来越多的操作便捷的软件,那么如何把成水彩呢? 如何把成水彩? 水彩一般是一种滤镜,在很多的手机的制软件当中都有水彩滤镜。只需要打开需要成水彩的照片,然后选择水彩滤镜设置保存就可以了。这样得到的照片就会是水彩效果的照片。 软件都有些特效? 前面提到了如何把成水彩形式,那么一般的软件都还有些特效呢?现在的许多制软件功能都非常的丰富,许多的滤镜都是自带的,可以将照片成不同的模式。 以上就是如何把成水彩的相关内容,选择一款专业的制软件,能够将成自己想要的样子,而且会产生许多特别漂亮的效果。

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    终端系列 - 模式的Shader实现

    应用中,将两张或者多张片混显示是非常常见的一种操作,应用场景包括但不限于:加水印、标签,插入画中画,遮盖等等。 最常见的模式是普通混模式,比如加水印。 每一种混模式都对应了一种函数T=F(S,D),其中,T是混后的素颜色,S表示用于混素颜色,D表示底素颜色(S,D,T的取值范围都是0~1)。 底: 融: 融结果: ? ? 看完了效果,那么,怎么在GPUImage实现呢?这就要实现自定义的FragmentShader了。 ? 这的返回值是T和S的α值,后续会有一个跟底的α融过程。该融过程可以放在shader中实现,也可以让OpenGL自动实现。 ---- 更多关于移动开发,的相关技术,请持续关注我们的公众号! 作者简介:dreamqian(钱梦仁),外号"大魔王",天天PiOS工程师

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    -增-自应直方均衡化(AHE)、限制对比度自应直方均衡(CLAHE)

    (AHE)用来提升的对比度的一种计算机技术。 和普通的直方均衡算法不同,AHE算法通过计算的局部直方,然后重新分布亮度来来改变对比度。因此,该算法更于改进的局部对比度以及获得更多的细节。 均衡的方式则完全同普通的均衡化算法:变换函数同素周边的累积直方函数(CDF)成比例。 边缘的素需要特殊,因为边缘素的领域不完全在内部。这个通过镜边缘的行素或列素来解决。 当某个区域包含的素值非常接近,其区域的直方就会尖状化,此时直方的变换函数会将一个很窄范围内的素映射到整个素范围。这将使得某些平坦区域中的少量噪音经AHE后过度放大。 这个变换函数对于块的中心素(下左侧部分的黑色小方块)是完全符原始定义的。而其他的素通过些于其临近的四个块的变换函数插值获取。

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    医学案例(十七)——基于小波变换和自应脉冲耦神经网络的

    今天将介绍使用小波变换和自应脉冲耦神经网络来对多模态进行融。 1、小波变换融回顾 小波变换融算法基本思想:首先对源进行小波变换,然后按照一定规则对变换系数进行并;最后对并后的系数进行小波逆变换得到融。 1.1、小波分解原简介 ? 1.2、融规则 规则一:系数绝对值较大法 该融规则高频成分比较丰富,亮度、对比度比较高的源,否则在融中只保留一幅源的特征,其他的特征被覆盖。 2、脉冲耦神经网络(PCNN)回顾 PCNN模型用于二维时,可以用数学离散形式来描述,如下公式所示。 ? 3、基于小波变换和自应脉冲耦神经网络的代码实现 我将分享python版本代码来融红外和可见光,融策略是低频采用平均值法,高频采用自应PCNN最大值法,PCNN参数设置:链接系数为

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    叶变换与的频域

    今天这篇主要介绍傅叶变换与的频域,并分析频域滤波和的空域滤波的关系。 一、傅叶的趣事 ? 今天的主角是上这位男子:让·巴普蒂斯特·约瑟夫·傅立叶。 当你对比猎豹的相位融斑马的幅度再转换到空域,以及猎豹的幅度融斑马的相位再转换到空域时,分别是下面的左和右。 ? 因此,可以通过在频域进行滤波,特定的频谱信号,再反傅叶变换到空域来完成的滤波 ? 总结 在很多领域信号的傅叶变换和频域都有广泛的应用,今天这篇文章主要介绍了的傅叶变换、频域基础。下面是大纲: ? 我在如下的Jupyter Notebook中展示了本帖中的相关操作,你可以对着它获取更深入的解,也能够进一步掌握用Python来进行的一些技巧。

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    片在线工具的用途?优点在

    网络上有许许多多的软件,还有一些片在线工具。片在线工具和一般的安装制软件有所区别,一般在线工具是可以联网使用的,并且不需要下载。 众所周知,专业的制软件,比如photoshop体积非常强大,而且正版软件还需要付费购,因此对于许多人来说,其实并不需要这个资金投入,所以片在线工具成为了大家的常用选择,片在线工具的用途有些呢 片在线工具的用途 由于片在线工具操作都非常简单,很多的操作方法或者设置技巧都是可以一键完成的,因此更加用于普通的制爱好者或者是一些不太复杂的批量片的工作。 比如批量对片进行裁剪尺寸的设置,或者修改一些调色清晰度等等,这些简单的片编辑操作一般在在线工具上都可以进行了,而且效果非常不错。 优点在片在线工具的优点是非常多的。 比起许多大型的专业制软件,在线工具没有那么多复杂的功能,而且没有那么多的英文单词和快捷键,很多操作都是非常直观的可以看到的。 以上就是片在线工具的用途和他的优点。

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    医学案例(十四)——基于小波变换的

    1、概述 (Image Fusion)是指将多源信道所采集到的关于同一目标的数据经过和计算机技术等,最大限度的提取各自信道中的有利信息,最后综成高质量的,以提高信息的利用率 2、小波变换特点介绍 小波变换的固有特性使其在中有如下优点:完善的重构能力,保证信号在分解过程中没有信息损失和冗余信息;把分解成低频和细节(高频)的组,分别代表了的不同结构,因此容易提取原始的结构信息和细节信息 3、基于小波变换的 DWT 融算法基本思想:首先对源进行小波变换,然后按照一定规则对变换系数进行并;最后对并后的系数进行小波逆变换得到融。 3.1、小波分解原简介 ? 3.2、融规则 规则一:系数绝对值较大法 该融规则高频成分比较丰富,亮度、对比度比较高的源,否则在融中只保留一幅源的特征,其他的特征被覆盖。 规则二:加权平均法 权重系数可调,用范围广,可消除部分噪声,源信息损失较少,但会造成对比度的下降,需要增强灰度。

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    Opencv:判断某个颜色值占的比例

    一、功能 这的需求是,判断摄头有没有被物体遮挡。这只考虑用手遮挡---->判断黑色颜色的范围。 二、使用OpenCV的Mat格式片遍历片 下面代码,传入的片的尺寸是640*480,判断黑色范围。 /* 在查找指定颜色的比例 */ int Widget::Mat_color_Find(QImage qimage) { Mat image = QImage2cvMat(qimage) ;//将片加载进来 int num = 0;//记录颜色的素点 float rate;//要计算的百分率 //遍历片的每一个素点 for(int i = /* 在查找指定颜色的比例 */ int Widget::qimage_color_Find(QImage qimage) { int num = 0;//记录颜色的素点 float

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    海康IPCamera结OpenCV的一般步骤

    做视觉的朋友肯定会接触到各种相机(各种品牌),不管是工业相机、监控相机还是普通的USB Camera,都有一套常用的技巧,今天我们来看看IPCamera结OpenCV的一般套路。 今天就以海康的网络摄头来说明(具体型号没查到,客户给的,做了一层铁壳封装)。 第一步:购头。 一般我们都需要指定回调函数,在回调函数中将数据解码后push到队列中,供时使用,此时hPlayWnd=NULL。 (我们要显示后的预览),这类型是T_YV12,使用一个解码回调函数来,vFrames队列中已是转换后的Mat类型。 这时候就可以使用线程或Timer在队列中逐个取进行分析,每完一帧后pop释放当前帧; HK_Frame = vFrames.front(); //其他操作 vFrames.pop();

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    OpenCV专栏十三 | 利用多尺度融提升细节

    前言 今天为大家介绍一个利用多尺度来提升细节的算法。 算法原 核心就是,论文使用了Retinex方法类似的思路,使用了多个尺度的高斯核对原滤波,然后再和原做减法,获得不同程度的细节信息,然后通过一定的组方式把这些细节信息融到原中,从而得到加强原信息的能力 「从深度学习中特征金字塔网络的思想来看,这个算法实际上就是将不同尺度上的特征进行了融,不过这个方式是直接针对原进行,比较粗暴,但有个好就是这个算法用于预阶段是易于优化的,关于如何优化后面讲SSE (src.channels()==1 || src.channels() == 3); //只单通道或者三通道 //生成一维的 double *matrix = new double 原 ? 效果 欢迎关注GiantPandaCV, 在这你将看到独家的深度学习分享,坚持原创,每天分享我们学习到的新鲜知识。( • ̀ω•́ )✧

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    数字学习笔记(十三)——傅叶变换

    数字(Digital Image Processing)是通过计算机对进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等的方法和技术。 本专栏将以学习笔记形式对数字的重点基础知识进行总结整,欢迎大家一起学习交流! 用DFT计算IDFT 叶变换的物意义 谱 频谱移中的好 变换矩阵F(u,v)的特征 频率谱 相位谱 幅度谱 ---- 背景知识 的变换域分析的数学基础: ☞将空域中的信号(变换的目的: ☞使问题简化 ☞有利于特征提取 ☞有助于从概念上增强对信息的变换通常是一种二维正交变换。 傅叶变换(一种正交变换) 从纯粹的数学意义上看,傅叶变换是将一个函数转换为一系列周期函数(正、余弦函数)来的; 从物效果看,傅叶变换是将从空间域转换到频率域。

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