展开

关键词

-去雾

-去雾 雾模型 I(x)=J(x)t(x)+A(1-t(x)) I(x) ——待去雾的 J(x)——无雾 A——全球大气光成分 t——折射率(大气传递系数) 暗通道先验 无雾中 实际生活中造成暗原色中低通道值主要有三个因素:a)汽车、建筑物和城市中玻璃窗户的阴影,或者是树叶、树与岩石等自然景观的投影;b)色彩鲜艳的物体或表面,RGB的三个通道中有些通道的值很低(比如绿色的草地 总之,自然景物中到都是阴影或者彩色,这些景物的的暗原色总是很灰暗的。 首先求出每个素RGB分量中的最小值,存入一副和原始大小相同的灰度中,然后再对这幅灰度进行最小值滤波(邻域中取最小值) 验证了暗通道先验论的普遍性 计算折射率 t(x)=1-wmin(minI (y)/A) 估计大气光 1.选取暗通道暗通道最亮的0.1%的素(一般来说,这些素表示雾浓度最大的地方) 2.取输入里面这些素对应的素里面最亮的作为大气光 (暗最亮的0.1%的素对应的原最亮的为大气光

8420

-增强

增强前期知识 增强是模式识别中非常重要的过程。 增强的方法分类: |增强方法|实现方法| |-|-| |对象|灰度| ||(伪)彩色| |-|-| |策略|全局| ||局部(ROI ROI,Region of Interest 直方均衡化 “中心思想”是把原始的灰度直方从比较集中的某个灰度区间变成全部灰度范围内的均匀分布。 .灰度变化缓慢的特性 高频分量:主要是对边缘和轮廓的度量.灰度变化快的特性 幅度,看的频率分布,里亮那里暗,低频一般中央 如果只保留的中心点,则的细节会丢失,大致轮廓还,不同区域好友不同的灰度 MSE 和 PSNR 计算复杂度小,易于实现,领域中广泛应用。但缺点是它们给出的数值与的感知质量之间没有必然联系。

9110
  • 广告
    关闭

    腾讯云+社区系列公开课上线啦!

    Vite学习指南,基于腾讯云Webify部署项目。

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    -滤波

    而乘性噪声一般由信道不想引起,它们与信号的关系是相乘,信号,信号不他也就不。 补零是指通过边界外围补零来扩展; 重复是指边界外围通过复制外边界的值来扩展; 对称是指边界外围通过镜反射外边界的值来扩展; 循环是边界外围指将看成二维周期函数的一个周期来扩展 其中: f:待滤波 w:滤波模板 option1, option2:可选项 可选项分为: (1) 边界项:遍历边界元素时,需要提前边界周围补充元素 参数:`X`--表示具体的数字,默认用 `0`补充 `symmetric`--镜边界元素 `replicate`--重复边界素 `circular`--周期性填充边界内容 (2) 尺寸项:前扩充了边界,比原大一圈,此项输出大小 ,首先把通过傅里叶变换将从空间域转换到频率域,频域,反傅里叶变换转到空间域 |||| |-|-|-| |||| C++代码 均值滤波 void meanFilter (unsigned char

    7620

    -插值

    插值 比较常用的插值算法有这么几种:最邻近插值,双线性二次插值,三次插值,Lanczos插值等等 1,最邻近插值 最邻近插值算法也叫做零阶插值算法,主要原是让输出素的素值等于邻域内 离它距离最近的素值 2,双线性二次插值 3、三次内插法 内插值,外插值 两张混合时通过内插与外插值方法可以实现亮度、对比度、饱和度、填色、锐化等常见的操作。 外插值方法:可以用来生成跟内插值效果相反的。 比如内插值模糊,通过外插值可以去模糊,外插值可以调节饱和度,可以实现一些列的比如亮度、饱和度、对比度、锐化调整。 自适应的方法可以根据插值的内容来改变(尖锐的边缘或者是平滑的纹),非自适应的方法对所有的素点都进行同样的。 双三次产生的比前两次的尖锐,有想的时间和输出质量。因此,很多编辑程序中是标准算法 (包括 Adobe Photoshop), 打印机和相机插值。

    7310

    -噪声

    噪声 噪声 加性噪声一般指热噪声、散弹噪声等,它们与信号的关系是相加,不管有没有信号,噪声都存。 高斯白噪声包括热噪声和散粒噪声。 而乘性噪声一般由信道不想引起,它们与信号的关系是相乘,信号,信号不他也就不。 椒盐噪声 定义:椒盐噪声又称为双极脉冲噪声,这种噪声表现的特点是噪声素的灰度值与邻域素有着明显差异,而其余素的灰度值保持不变,因此中造成过亮或过暗的素点。 椒盐噪声严重影响的视觉质量,给的边缘检测、纹或者特征点提取等造成困难。 Based algorithm for removal of high density impulse noises) 一般会选择先检测再滤波的思路,通过开关机制抑制噪声,上述方法对低噪声水平的椒盐噪声效果良好

    5210

    -融合

    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合加强过程,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合层和融合算法的选取,不同的算法方式和提取特征信息的方法不同 收集到的信号不一定直接就能用,进行融合之前,对采集到的信号进行去噪、增强、配准等预,可以大大提高的对比度以及分辨率,有助于融合效果的进一步提高。 4、融合过程。 融合过程的流程框如下: 不同的层次所进行数据的要求和融合算法是不一样的,需要具体问题具体分析,通常我们将数据分为三层,融合过程流程如下: 融合层简介: 1、基于素级的融合属于最基本的融合技术 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。素级融合需要对进行预,包括配准、滤波和增强。 2、基于特征层的融合是基于不同传感器的分析,将有用的信息融合成能展现人们需要的特征,特征层的融合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里面,再进行算法的融合使得特征更加明显

    8420

    Python-OpenCV (七):灰度化

    为了加快速度,算法中,往往需要把彩色转换为灰度。 0x00. 灰度 灰度数字是每个素只有一个采样颜色的,这类通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度。 灰度与黑白不同,计算机领域中黑白只有黑白两种颜色,灰度黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。 分量法 将彩色中的三分量的亮度作为三个灰度的灰度值,可根据应用需要选取一种灰度。 最大值法 将彩色中的三分量亮度的最大值作为灰度的灰度值。 由于人眼对绿色的敏感最高,对蓝色敏感最低,因此,按下式对RGB三分量进行加权平均能得到较合的灰度

    3.7K10

    -Retinex增强

    _Retinex增强 单尺度SSR (Single Scale Retinex) S(x,y)分解为两个不同的:反射R(x,y),入射L(x,y) 可以看做是入射和反射构成 最后形成的r(x,y)可以如下公式表示 r(x,y)=logR(x,y)=logfrac{S(x,y)}{L(x,y)} R(x, y)表示了物体的反射性质,即属性,我们应该最大程度的保留; {x^2+y^2}{c^2}} 其中C是高斯环绕尺度,λ是一个尺度,满足∫∫F(x,y)dxdy=1 SSR算法中的卷积是对入射的计算,其物意义是通过计算素点与周围区域加权平均的作用下,估计中照度的变化 多尺度MSR (Multi-Scale Retinex) MSR是SSR基础上发展来的,优点是可以同时保持高保真度与对的动态范围进行压缩的同时,MSR也可实现色彩增强、颜色恒常性、局部动态范围压缩 后的局部对比度提高,亮度与真实场景相似,人们视觉感知下,显得更加逼真。 参考文章

    17110

    Python

    本章工作任务 u 任务1:了解Pillow库的基本操作 u 任务2:掌握格式转换 u 任务3:掌握改变尺寸 u 任务4:掌握剪裁 u 任务5:掌握滤镜 本章技能目标及重难点 应用级别 本章学习目标 本章开始学习Python,需要同学们解如何使用Pillow来操作,实现格式转换,改变大小尺寸,裁剪,滤镜。 他支持JPEG,PNG,GIF,BMP等多种格式。 1.1.1安装Pillow Pillow与多种数据的程序库存依赖关系,因此安装时需要多级注意。 crop的返回值为存有剪裁后的Image类对象。 1.5对进行滤镜 1.5.1全反色 进行滤镜必须获取素值。 上面例子中,我们注意去除了每个素的素值并进行反色(255减去色值)。等所有素值完毕之后,用putdata方法替换了Image类的对象的素。

    94730

    DSP

    最近着手把CSK移植到DSP中,先看一些DSP中的一些例子,第一件事当然就是怎么把数据倒入CCS工程中了,去年倒是用过一点CCS,再拿起来已经忘得差不多了,这篇文章主要记录一些学习的过程: 查看用tools->image analyzer这个工具,会弹出两个框,一个属性框properties设置一些参数: ? 参数设置 然后对应的窗口点refresh就可以看到了: ? image 加载加载进去倒是可以,但是是访问不了的,写了个很简单的阈值跑不了。 然后我们把窗函数加上看一看长什么样子,我这里换了一副,所有的操作都是针对6464的来的。 导入的为 ? 为了简单,我们用16位的来说吧,也就是说参与运算的数都是16位的整型数,那么如何小数的关键就于如何确定一个数据小数点的位置,这样的话数据的精度和数据的范围就是一对矛盾了,精度越高,范围则会越小。

    1.2K40

    ios

    * @param count: 这个参数是 pattern 数组的个数   * @param phase: 这个参数代表着, 虚线从里开始绘制. 素,所以会先显示1素实线,然后3素空白,16素实线,7素空白,8素实线,3素空白……   */ - (void)setLineDash:(const CGFloat *)pattern   * 如果当前路径是一条开放路径, 该方法将会隐式的将路径进行关闭后进行填充   * 该方法进行填充操作之前, 会自动保存当前绘的状态, 所以我们不需要   * 自己手动的去保存绘状态了.   如果当前路径是一条开放路径, 该方法将   * 会隐式的将路径进行关闭后进行填充   * 该方法进行填充操作之前, 会自动保存当前绘的状态, 所以我们不需要   * 自己手动的去保存绘状态了. lineWidth; //内角和外角距离 @property CGFloat miterLimit; //线端口类型 @property(copy) NSString *lineCap; //线连接类型

    16130

    OpenCV

    转换灰度 1.1 读取 import cv2 as cv # 读取片 img = cv.imread('.. = array(Image.open("Resources/Photos/park.jpg").convert('L')) ​ im2 = 255 - im # 对进行反相 ​ im3 = (100.0/255) * im + 100 # 将素值变换到 100...200 区间 ​ im4 = 255.0 * (im/255.0)**2 # 对素值求平方后得到的 (二次函数变换,使较暗的素值变得更小) ​ #2x2显示结果 使用第一个显示原灰度 #subplot(221) ​ title('gray') ​ gray() ​ imshow(im) ​ show 参考 python数组操作与灰度变换

    12230

    python-滤镜

    如果觉得好可以分享转发,有问题的地方也欢迎指出,此先行谢过。 前言 很多时候用手机拍完照,为了让照片看上去更好看,我们都会对照片做一些,而这里用的最多的方法就是滤镜了,常用的滤镜一般有模糊滤镜,其它的就是一些风格的变换了,比如黑白老照片,怀旧复古风,素描铅笔艺术风等 今天我们就尝试用python的PIL库对片做一些滤镜,希望可以带给你一些想法。 打开原始片 这里我用的是一张猫的片,先打开原查看。 ? 进行模糊滤镜 PIL中的ImageFilter模块中已经有很多集成好的滤镜方法,这里我们直接调用,原下一篇会详细讲解并自己尝试者去实现同样的效果。 ? 循环对比展示所有滤镜 这里将ImageFilter中几个滤镜属性直接调用了,有些看上去效果并不明显,比如模糊滤镜效果就不是很明显,还有不同片的效果也是不一样的,比如猫的边界滤镜并没有找到明显滤镜,

    47720

    PHP

    创建画布 resource imagecreate(int x,int y)//创建画布 resource imagecreatetruecolor(int x,inty) 销毁画布 当完成后, 导入外部画布 GD库中,有一组专门用于导入外部的函数: imagecreatefromgif():创建画布并从GIF文件或URL载入一副 imagecreatefromjpeg():创建画布并从 imagecreatefromstring():创建画布并从字符串中的流新建一幅 输出 PHP允许将以不同格式输出,而且每个格式都有专门的函数输出: imagegif():以GIF格式将输出到浏览器或文件中 () 绘制一个矩形并对其填充 imagefilledpolygon() 绘制一个多边形并对其填充 中添加文字 imagestring():中添加字符串 imagettftext():使用TrueType 字体向中输入文字 拷贝 函数 说明 getimagesize() 获取的尺寸 imagecopy() 拷贝的一部分 imagecopyresized() 拷贝的一部分,并调整大小

    26920

    python-贴

    粘贴一张片 先导入库和matplotlib库(这里仅用来显示片使用),接着新建一张黄色背景,打开本地要粘贴的片,使用paste的方法粘贴片,最后显示。 ? 去除粘贴片背景 粘贴的片有一个白色的背景,看上去很不自然,下面通过将打开的img2转换成RGBA模式,然后paste方法里添加第三个蒙版参数,相当于将img2上面贴一张片,白色的地方会变成透明 ,有素的地方会保留下来,从而实现对应的效果。 粘贴多个片 粘贴多个片非常方便,只要特定的位置粘贴即可。 ? 显示九宫格片 如果片是有规律的排列的,我们可以通过循环来,下面实现了一个3X3的网格片,利用这个方法也可以实现微信QQ等的九宫格片。 ?

    44720

    工程中的应用

    传感器 工程和科研中都具有广泛的应用,例如:是机器视觉的基础,能够提高人机交互的效率,扩宽机器人的使用范围;科研方面,相关学者把与分子动力学相结合,实现了多晶材料、梯度结构等裂纹扩展路径的预测 ,具体见深度学习断裂力学中的应用,以此为契机,偷偷学习一波相关的技术,近期终于完成了相关程序的调试,还是很不错的,~ 程序主要的功能如下:1、通过程序控制摄头进行手势的采集;2、对卷积网络进行训练 ,得到最优模型参数;3、对采集到的手势进行判断,具体如下所示: 附:后续需要学习的内容主要包括:1、把无线数据传输集成到系统内部;2、提高程序复杂背景下识别的准确率。 *450;通过image.resize命令,把片大小统一变为227*227,采集过程具体如下所示: 12年购的笔记本,依然可以安装Pycharm,TensorFlow,OpenCV等,性能还是不错的 近些年来,随着计算机技术的发展,各类算法应运而生,使得准确识别人体手势成为了可能,大大缩减了人与机器的距离。

    9620

    OpenCV05-操作

    05-操作 #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; int i++) { for (int j = 0; j < gray_cols; j++) { int gray_value = gray_src.at<uchar>(i, j); //当前点的素值 srcNegation1 image", CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow("srcNegation1 image", dst1); waitKey(0); return 0; } 修改素值 //1.灰度 image.at<uchar>(y,x) = 128; //2.BGR三通道 image.at<Vec3b>(y,x)[0] = 128; image.at<Vec3b>(y, x)[1] = 128; image.at<Vec3b>(y,x)[2] = 128; //3.空白赋值 image = Scalar(0); //Scalar(参数1, 参数2...)

    13120

    OpenCV06-混合

    06-混合 论-线性混合操作 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, //输出混合 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

    13110

    如何把成水彩?软件都有些特效?

    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,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。

    14520

    数字

    冈萨里斯数字的那本书的一小点点东西,数字其实是学过了的,这里我只是把这本书完整看一遍,也是略略的看,查漏补缺,前两张略过了,从第三章开始。 3.灰度变换和空间滤波。 还有一个东西是局部直方(P84),和空域滤波的方式相同,有一个框,定义一个区域,统计区域中的直方,用均衡化的最中间的值来映射中心元素的素值。 这个方法非常简单,印刷和出版业已经用过多年,具体操作方法为: ①模糊原。 ②从原始中减去模糊。(得到的称之为模板)。 ③把模板加到原上。 这样也很好解。 很容易解,我们是一个局部区域求的举止,所以取均值可以有效把噪声减小(平摊到均值中),一个副作用就是会模糊。 ②几何均值滤波器。 ? 对高斯噪声类似的噪声不好,对盐粒噪声效果好,对胡椒噪声不好。 ④逆谐波均值滤波器。 ?

    60840

    相关产品

    • 图像分析

      图像分析

      腾讯云图像分析基于深度学习等人工智能技术,提供综合性图像理解、图像处理、图像质量评估等服务,包含图像标签、logo识别、动漫人物识别、植物识别等,可以用于智能相册、视频理解、AI营销等场景…..

    相关资讯

    热门标签

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券