图像处理-图像去雾 雾图模型 I(x)=J(x)t(x)+A(1-t(x)) I(x) ——待去雾的图像 J(x)——无雾图像 A——全球大气光成分 t——折射率（大气传递系数） 暗通道先验 在无雾图像中 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，在RGB的三个通道中有些通道的值很低（比如绿色的草地 总之，自然景物中到处都是阴影或者彩色，这些景物的图像的暗原色总是很灰暗的。 首先求出每个像素RGB分量中的最小值，存入一副和原始图像大小相同的灰度图中，然后再对这幅灰度图进行最小值滤波(邻域中取最小值) 验证了暗通道先验理论的普遍性 计算折射率 t(x)=1-wmin(minI (y)/A) 估计大气光 1.选取暗通道图像暗通道最亮的0.1%的像素（一般来说，这些像素表示雾浓度最大的地方） 2.取输入图像里面这些像素对应的像素里面最亮的作为大气光 （暗图像最亮的0.1%的像素对应的原图最亮的为大气光
图像增强前期知识 图像增强是图像模式识别中非常重要的图像预处理过程。 图像增强的方法分类： |图像增强方法|实现方法| |-|-| |处理对象|灰度图| ||（伪）彩色图| |-|-| |处理策略|全局处理| ||局部处理（ROI ROI，Region of Interest 直方图均衡化处理 “中心思想”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在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:主要是对图像边缘和轮廓的度量.灰度变化快的特性 幅度图，看图像的频率分布，哪里亮那里暗，低频一般在图像中央 如果只保留图像的中心点，则图像的细节会丢失，大致轮廓还在，不同区域好友不同的灰度 MSE 和 PSNR 计算复杂度小，易于实现，在图像处理领域中广泛应用。但缺点是它们给出的数值与图像的感知质量之间没有必然联系。
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而乘性噪声一般由信道不理想引起，它们与信号的关系是相乘，信号在它在，信号不在他也就不在。 补零是指通过在图像边界外围补零来扩展图像； 重复是指在图像边界外围通过复制外边界的值来扩展图像； 对称是指在图像边界外围通过镜像反射外边界的值来扩展图像； 循环是在图像边界外围指将图像看成二维周期函数的一个周期来扩展 其中： f:待滤波图像 w:滤波模板 option1, option2:可选项 可选项分为： （1） 边界项：遍历处理边界元素时，需要提前在图像边界周围补充元素 参数：`X`--表示具体的数字，默认用 `0`补充 `symmetric`--镜像边界元素 `replicate`--重复边界像素 `circular`--周期性填充边界内容 （2） 尺寸项：处理图像前扩充了边界，比原图大一圈，此项输出图像大小 ，首先把图像通过傅里叶变换将图像从空间域转换到频率域，频域处理，反傅里叶变换转到空间域 |||| |-|-|-| |||| C++代码 均值滤波 void meanFilter (unsigned char
图像插值 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，主要原理是让输出像素的像素值等于邻域内 离它距离最近的像素值 2，双线性二次插值 3、三次内插法 内插值，外插值 两张图像混合时通过内插与外插值方法可以实现图像亮度、对比度、饱和度、填色、锐化等常见的图像处理操作。 外插值方法：可以用来生成跟内插值效果相反的图像。 比如内插值模糊图像，通过外插值可以去模糊，外插值可以调节饱和度，可以实现图像一些列的处理比如亮度、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理），非自适应的方法对所有的像素点都进行同样的处理。 双三次产生的图像比前两次的尖锐，有理想的处理时间和输出质量。因此，在很多图像编辑程序中是标准算法 (包括 Adobe Photoshop), 打印机和相机插值。
图像噪声 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，噪声都存在。 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理想引起，它们与信号的关系是相乘，信号在它在，信号不在他也就不在。 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像素的灰度值与邻域像素有着明显差异，而其余像素的灰度值保持不变，因此在图像中造成过亮或过暗的像素点。 椒盐噪声严重影响图像的视觉质量，给图像的边缘检测、纹理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处理效果良好
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，例如图像间的配准，图像边缘增强，图像纹理平滑，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，不同的算法处理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，在进行图像融合之前，对采集到的信号进行去噪、增强、配准等预处理，可以大大提高图像的对比度以及分辨率，有助于图像融合效果的进一步提高。 4、图像融合过程。 图像融合处理过程的流程框图如下： 不同的层次所进行数据处理的要求和融合算法是不一样的，需要具体问题具体分析，通常我们将图像数据分为三层，融合过程流程图如下： 图像融合层简介： 1、基于像素级的图像融合属于最基本的图像融合技术 这一层主要是直接处理图像的单像素，因为像素级是由源场景的图像最大化描述的。像素级图像融合需要对图像进行预处理，包括图像配准、滤波和增强。 2、基于特征层的图像融合是基于不同传感器的图像分析，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，因为需要获取的图像必须有人们需要的特征在里面，再进行算法的图像融合使得特征更加明显
为了加快处理速度，在图像处理算法中，往往需要把彩色图像转换为灰度图像。 0x00. 灰度图 灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像，这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度。 灰度图像与黑白图像不同，在计算机图像领域中黑白图像只有黑白两种颜色，灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。 分量法 将彩色图像中的三分量的亮度作为三个灰度图像的灰度值，可根据应用需要选取一种灰度图像。 最大值法 将彩色图像中的三分量亮度的最大值作为灰度图的灰度值。 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理的灰度图像。
图像处理_Retinex图像增强 单尺度SSR (Single Scale Retinex) 图像S(x,y)分解为两个不同的图像：反射图像R(x,y),入射图像L(x,y) 图像可以看做是入射图像和反射图像构成 最后形成的图像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，即图像内在属性，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图像的计算，其物理意义是通过计算像素点与周围区域在加权平均的作用下，估计图像中照度的变化 多尺度MSR (Multi-Scale Retinex) MSR是在SSR基础上发展来的，优点是可以同时保持图像高保真度与对图像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 处理后的图像局部对比度提高，亮度与真实场景相似，在人们视觉感知下，图像显得更加逼真。 参考文章
图像处理 本章工作任务 u 任务1：了解Pillow库的基本操作 u 任务2：掌握图像格式转换 u 任务3：掌握改变图像尺寸 u 任务4：掌握剪裁图像 u 任务5：掌握滤镜处理 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图像处理，需要同学们理解如何使用Pillow来操作图像，实现格式转换，改变大小尺寸，裁剪，滤镜处理。 他支持JPEG，PNG，GIF，BMP等多种图像格式。 1.1.1安装Pillow Pillow与多种处理图像数据的程序库存在依赖关系，因此安装时需要多级注意。 crop的返回值为存有剪裁后图像的Image类对象。 1.5对图像进行滤镜处理 1.5.1全反色 进行滤镜处理必须获取像素值。 在上面例子中，我们注意去除了每个像素的像素值并进行反色（255减去色值）。等所有像素值处理完毕之后，用putdata方法替换了Image类的对象的像素。
最近着手把CSK移植到DSP中，先看一些DSP中图像处理的一些例子，第一件事当然就是怎么把图像数据倒入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： 查看图像用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 然后在对应的图像窗口点refresh就可以看到图像了： ? image 加载图像加载进去倒是可以，但是是访问不了的，写了个很简单的阈值处理跑不了。 然后我们把窗函数加在图像上看一看长什么样子，我这里换了一副图像，所有的操作都是针对6464的图像来的。 导入的图像为 ? 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，那么如何处理小数的关键就在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。
* @param count: 这个参数是 pattern 数组的个数 * @param phase: 这个参数代表着, 虚线从哪里开始绘制. 像素，所以会先显示1像素实线，然后3像素空白，16像素实线，7像素空白，8像素实线，3像素空白…… */ - (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 * 该方法在进行填充操作之前, 会自动保存当前绘图的状态, 所以我们不需要 * 自己手动的去保存绘图状态了. 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 * 该方法在进行填充操作之前, 会自动保存当前绘图的状态, 所以我们不需要 * 自己手动的去保存绘图状态了. lineWidth; //内角和外角距离 @property CGFloat miterLimit; //线端口类型 @property(copy) NSString *lineCap; //线连接处类型
转换灰度图像 1.1 读取图像 import cv2 as cv # 读取图片 img = cv.imread('.. = array(Image.open("Resources/Photos/park.jpg").convert('L')) im2 = 255 - im # 对图像进行反相处理 im3 = (100.0/255) * im + 100 # 将图像像素值变换到 100...200 区间 im4 = 255.0 * (im/255.0)**2 # 对图像像素值求平方后得到的图像 (二次函数变换，使较暗的像素值变得更小) #2x2显示结果 使用第一个显示原灰度图 #subplot(221) title('gray') gray() imshow(im) show 参考 python图像数组操作与灰度变换
如果觉得好可以分享转发，有问题的地方也欢迎指出，在此先行谢过。 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处理，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库对图片做一些滤镜处理，希望可以带给你一些想法。 打开原始图片 这里我用的是一张猫的图片，先打开原图查看。 ? 进行模糊滤镜处理 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，原理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处理 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，还有不同图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，
创建画布 resource imagecreate(int x,int y)//创建画布 resource imagecreatetruecolor(int x,inty) 销毁画布 当图像处理完成后， 导入外部画布 在GD库中，有一组专门用于导入外部图像的函数： imagecreatefromgif():创建画布并从GIF文件或URL载入一副图像 imagecreatefromjpeg():创建画布并从 imagecreatefromstring():创建画布并从字符串中的图像流新建一幅图像 输出图像 PHP允许将图像以不同格式输出，而且每个格式都有专门的函数输出： imagegif():以GIF格式将图像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 在图像中添加文字 imagestring():在图像中添加字符串 imagettftext():使用TrueType 字体向图像中输入文字 拷贝图像 函数 说明 getimagesize() 获取图像的尺寸 imagecopy() 拷贝图像或图像的一部分 imagecopyresized() 拷贝图像或图像的一部分，并调整大小
粘贴一张图片 先导入图片处理库和matplotlib库(这里仅用来显示图片使用)，接着新建一张黄色背景图，打开本地要粘贴的图片，使用paste的方法粘贴图片，最后显示。 ? 去除粘贴图片背景 粘贴的图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，然后在paste方法里添加第三个蒙版参数，相当于将在img2上面在贴一张图片，白色的地方会变成透明 ，有像素的地方会保留下来，从而实现对应的效果。 粘贴多个图片 粘贴多个图片非常方便，只要在特定的位置粘贴即可。 ? 显示九宫格图片 如果图片是有规律的排列的，我们可以通过循环来处理，下面实现了一个3X3的网格图片，利用这个方法也可以实现微信QQ等的九宫格图片。 ?
传感器 图像处理在工程和科研中都具有广泛的应用，例如：图像处理是机器视觉的基础，能够提高人机交互的效率，扩宽机器人的使用范围；在科研方面，相关学者把图像处理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 ，具体见深度学习在断裂力学中的应用，以此为契机，偷偷学习一波图像处理相关的技术，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、通过程序控制摄像头进行手势图像的采集；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，具体如下图所示： 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、提高程序在复杂背景下识别的准确率。 *450；通过image.resize命令，把图片大小统一变为227*227，图像采集过程具体如下所示： 12年购买的笔记本，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，各类图像处理算法应运而生，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。
05-图像操作 #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); //当前点的像素值 srcNegation1 image", CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow("srcNegation1 image", dst1); waitKey(0); return 0; } 修改图像像素值 //1.灰度图像 image.at<uchar>(y,x) = 128; //2.BGR三通道图像 image.at<Vec3b>(y,x)[0] = 128; image.at<Vec3b>(y, x)[1] = 128; image.at<Vec3b>(y,x)[2] = 128; //3.空白图像赋值 image = Scalar(0); //Scalar(参数1, 参数2...)
06-图像混合 理论-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：输入图像Mat src1 double alpha, //参数2：输入图像src1的alpha值 InputArray src2, / /参数3：输入图像Mat src2 double beta, //参数4：输入图像src2的beta值（通常为1-alphp） double gamma, //gamma值 OutputArray dst, //输出混合图像 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用于确保像素值范围为
现在应用市场当中有许许多多的图片处理软件，这也是因为许多人的手机都有摄像功能，而大部分人都喜欢自拍或者是随手拍。自拍的图片和随手拍下的图片，有时候清晰度和色彩并不是太好，所以需要图片处理工具进行加工。 因此应用市场当中出现了越来越多的操作便捷的图片处理软件，那么如何把图片处理成水彩呢？ 如何把图片处理成水彩？ 水彩一般是一种滤镜，在很多的手机的制图软件当中都有水彩滤镜。只需要打开需要处理成水彩的照片，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。 图像处理软件都有哪些特效？ 前面提到了如何把图片处理成水彩形式，那么一般的图像处理软件都还有哪些特效呢？现在的许多制图软件功能都非常的丰富，许多的滤镜都是自带的，可以将照片处理成不同的模式。 以上就是如何把图片处理成水彩的相关内容，选择一款专业的制图软件，能够将图片处理成自己想要的样子，而且会产生许多特别漂亮的效果。
冈萨里斯数字图像处理的那本书的一小点点东西，数字图像处理其实是学过了的，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图处理(P84)，和空域滤波的方式相同，有一个框，定义一个区域，统计区域中的直方图，用均衡化的最中间的值来映射中心元素的像素值。 这个方法非常简单，在印刷和出版业已经用过多年，具体操作方法为： ①模糊原图像。 ②从原始图像中减去模糊图像。（得到的称之为模板）。 ③把模板加到原图上。 这样也很好理解。 很容易理解，我们是在一个局部区域求图像的举止，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图像。 ②几何均值滤波器。 ? 对高斯噪声类似的噪声处理不好，对盐粒噪声效果好，对胡椒噪声处理不好。 ④逆谐波均值滤波器。 ?
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