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 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 ） 注：选中的像素未必是全图最亮的，而且要比选取全图最亮的方式鲁棒性更好。
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。 图像增强的目的是通过对图像中的信息进行处理，使得有利于模式识别的信息得到增强，不利于模式识别的信息被抑制，扩大图像中不同物体特征之间的差别，为图像的信息提取及其识别奠定良好的基础。 一幅输入图像经过灰度变换后将产生一幅新的输出图像，由输入像素点的灰度值决定相应的输出像素点的灰度值。灰度变换不会改变图像内的空间关系。图像的几何变换是图像处理中的另一种基本变换。 相应地，对图像的低频部分进行增强可以对图像进行平滑处理，一般用于图像的噪声消除。 3、频域增强 图像的空域增强一般只是对数字图像进行局部增强，而图像的频域增强可以对图像进行全局增强。 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
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和平滑程度的关系是非常简单的．σ越大，高斯滤波器的频带就越宽，平滑程度就越好．通过调节平滑程度参数σ 高斯分布：h(x,y)=e^-(\frac{x^2+y^2}{2a^2}) 双边滤波 一种非线性的滤波方法，是结合图像的空间邻近度和像素相似度的的一种折中处理 中心像素的距离和灰度差值的增大，邻域像素的权系数逐渐减小 优点：保持边缘性能良好，对低频信息滤波良好 缺点：不能处理高频信息 假设高斯函数表达式如下： W_ij=\frac{1}{K_i}e^-\frac 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。 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 因为基于中值的滤波方法仅考虑图像局部区域像素点的顺序阶信息，没有充分利用像素点之间的相关性或相似性。噪声像素点的估计值可能与真实值有较大偏差，很难保持图像的细节信息。
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 2、对于同一目标的多源图像信号的采集。通过传感器进行目标信号采集，采集过程虽然简单，却可也不能轻视，好的采集方法可以获得更优质的信号信息，为后续的信号处理过程打下基础。 3、对于采集信号的预处理。 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。
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 而L(x, y)表示入射光图像，决定了图像像素能达到的动态范围，我们应该尽量去除。 我们把照射图像假设估计为空间平滑图像，原始图像为S(x, y)，反射图像为R(x, y)，亮度图像为L(x, y)，使用公式 r(x,y)=logR(x,y)=log\frac{S(x,y)}{L(x, {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 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 编号技能点描述级别 1了解Pillow库的基本操作★ 2掌握图像格式转换★★ 3u掌握改变图像尺寸★★★ 4掌握剪裁图像★★★ 5掌握滤镜处理★★★ 注： "★"理解级别 "★★"掌握级别 "★★★" 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。
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： 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。 五.图像的IFFT运算 FFT成功之后，还是花了半个下午的时间把测试的代码整理成函数放到头文件里，因为代码不多，就没有新建源文件，之所以花了半个下午是因为当时一个内存死活写不进去数，对于一个int型的数据取
CGContextTranslateCTM(context, 0, rect.size.height); CGContextScaleCTM(context, 1.0, -1.0); // 从原图片中取小图 kCGLineJoinMiter, kCGLineJoinRound, kCGLineJoinBevel }; miterLimit -> // 内角和外角距离 /** * 两条线交汇处内角和外角之间的最大距离 时才会生效，最大限制为10 * 我们都知道, 两条直线相交时, 夹角越小, 斜接长度就越大. * 该属性就是用来控制最大斜接长度的. * 当我们设置了该属性, 如果斜接长度超过我们设置的范围, * 则连接处将会以 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 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
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， JPEG文件或URL载入一副图像 imagecreatefrompng():创建画布并从PNG文件或URL载入一副图像 imagecreatefromwbmp():创建画布并从WBMP文件或URL载入一副图像 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 imagejepg():以JEPG格式将图像输出到浏览器或文件中。 imagepeng():以PENG格式将图像输出到浏览器或文件中。 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
上篇讲了如何给图片上加上文字，那能不能往图片上面贴图片呢，这个是肯定的，下面就来看看吧！ 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。 ? ，有像素的地方会保留下来，从而实现对应的效果。 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。 ? 显示特定图形 这里利用到点阵的原理，相信大家都有见过下面这种显示文字的方式，公交车上，火车站，广告灯非常多，通过让对应的位置的灯亮起来从而显现文字信息，显示图片的方法也是类似的，下面用常见的8*8的方阵
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
一、安装 被认为是python官方图像处理库 PIL非常适合于图像归档以及图像的批处理任务。 可以使用PIL创建缩略图，转换图像格式，打印图像等等 PIL支持众多的GUI框架接口，可以用于图像展示 PIL库同样支持图像的大小转换，图像旋转，以及任意的仿射变换 pip install Pillow ，与原图有相同的模式 im.transform((200, 200), Image.EXTENT, (0, 0, 300, 300)) 十六、高级图片处理 使用ImageEnhance对象就能快速地进行设置 Image.open("picture.jpg") enh = ImageEnhance.Contrast(im) enh.enhance(1.3).show("30% more contrast") 十七、滤波器处理 使用给定的两张图像及mask图像作为透明度，生成一张新的图像 图像的模式可以为“1”，“L”或者“RGBA” 所有图像必须有相同的尺寸 from PIL import Image im1 = Image.open
本文我们来聊聊秒杀系统中的订单异步处理。 这些处理对于一个秒杀系统都是非常重要的，并且效果立竿见影，那还有什么操作也能有立竿见影的效果呢？答案是对于下单的异步处理。 这种实现可以理解为是一中流量削峰：让数据库按照他的处理能力，从消息队列中拿取消息进行处理。 结合之前的四篇秒杀系统文章，这样整个流程图我们就实现了： ? "; } catch (Exception e) { LOGGER.error("下单接口：异步处理订单异常：", e); return "秒杀请求失败，服务器正忙 这里这样处理是为了兼容之前的秒杀系统文章） try { stock = checkStock(sid); } catch (Exception e) {
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。 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。 ? 和中值稍有区别，是选择最大值和最小值的中点，适用于处理随机分布的噪声，比如高斯或者均匀噪声。 ⑨修整的阿尔法均值滤波器。
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