数字图像处理是一门涉及获取、处理、分析和解释数字图像的科学与工程领域。这一领域的发展源于数字计算机技术的进步，使得对图像进行复杂的数学和计算处理变得可能。以下是数字图像处理技术的主要特征和关键概念：
人类所接受的信息中，视觉信息占比大于60%，听觉信息占20%，其余信息占比小于20%，所以真的“百闻不如一见”！一般将视觉信息称为图像信息，其特点是直观形象，易懂，信息量大。
由于现代工业生产中大部分的工件是彩色物件，而对于计算机来说彩色图片包含的信息太多，以至于对于计算机来说任务过于繁重。处理图像的时候，要分别对RGB三种分量进行处理，实际上RGB并不能反映图像的形态特征，只是从光学的原理上进行颜色的调配。因此选择一种合适的并且使用的灰度化算法作为预处理的方式对于工业生产和信息处理具有非常重大的意义。
一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间坐标，f在任何坐标处(x,y)处的振幅称为图像在该点的亮度。灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语，而彩色图像是由单个二维图像组合形成的。
matlab——imadjust函数作用： 对进行图像的灰度变换，即调节灰度图像的亮度或彩色图像的颜色矩阵
低照度图像增强《An Integrated Neighborhood Dependent Approach for Nonlinear Enhancement of Color Images》-LiTao 2004
imadjust是一个计算机函数，该函数用于调节灰度图像的亮度或彩色图像的颜色矩阵。在matlab的命令窗口中键入： doc imadjust或者help imadjust即可获得该函数的帮助信息， 键入type imadjust可以查看函数的源代码。
大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。
本文介绍了MATLAB数字图像处理学习笔记，从基础知识、读取图像、显示图像、图像处理、数学形态学、图像分析、高斯模糊、图像复原、图像编码与压缩、图像的数值积分、图像处理算法、线性代数在图像处理中的应用、图像处理工具箱、图像处理实战、拓展技能等方面进行讲解。
cifar-10 数据集是机器学习入门第二个使用到的数据集合（第一个当然是MNIST），下面介绍一下如何解析。
数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机图像处理（Computer Image Processing），旨在将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。其运用领域如下图所示，涉及通信、生物医学、物理化学、经济等。
将一个 100×100 的灰度值数组写入当前文件夹中的 PNG 文件。
通过采用图像处理技术，可以将数码设备采 集到的文字、图片等信息转化成其他信息形势输出，例如转化成音频输出己解决视 障患者的视力需求。但是，由于输入设备或某些其他因素不可避免地使得采集到的 文本图像或多或少会出现某种程度的倾斜。因此，倾斜图像校正是当前文本图像研 宄领域中十分重要的课题，尤其在数字化、自动化领域。比如，提高OCR(Optical Character Recognition)识别率从而提高文档自动化处理效率，车牌号码自动 识别与交通监视，手写体自动识别，名片自动归类等。
V={0,1,2}时，D4=无穷大，D8=无穷大，Dm=无穷大；V={2,3,4}时，D4=无穷大，D8=4，Dm=5。
http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/50614332
----------------------------------------------------------------------------------------(1)
引导图滤波器是一种自适应权重滤波器，能够在平滑图像的同时起到保持边界的作用，具体公式推导请查阅原文献《Guided Image Filtering》以及matlab源码：http://kaimingh
灰度化：在RGB模型中，如果R=G=B时，则彩色表示一种灰度颜色，其中R=G=B的值叫灰度值，因此，灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值（又称强度值、亮度值），灰度范围为0-255。一般常用的是加权平均法来获取每个像素点的灰度值。
伴随着人类社会历程的不断向前推进，先进的科技就一直承载着人类社会的进步，特别是近年来日渐成熟的AI技术，深远地改变了我们熟悉的各个领域。我们公众号时刻紧跟当前社会发展潮流，考虑到，图像处理技术作为人工智能领域中计算机视觉（CV）的重要基础知识，同时可能也是粉丝朋友们感兴趣的地方，为此，小编决定新开一个专栏——opencv图像处理，期待能够帮助更多想要学习AI技术的小伙伴们，当然，这些知识对于大学三四年级的同学也非常有用哦，期待能够带给大家更多的快乐，我们，一直在前行。
基本原理来源于何凯明大神的CVPR09的论文Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior
图片读入程序中后，是以numpy数组存在的。因此对numpy数组的一切功能，对图片也适用。对数组元素的访问，实际上就是对图片像素点的访问。
1.基本概念 1. 图像分类 模拟图像：连续变化的函数 数字图像：离散的矩阵表示 二值图像：只有0、1 （黑、白） 灰度图像：像素取值是 0-255 ，有中间过度。 彩色（索引）图像：两个矩
[1] Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods, and Steven L. Eddins. 2003. Digital Image Processing Using MATLAB. Prentice-Hall, Inc., USA.
CIFAR-10和CIFAR-100被标记为8000万个微小图像数据集的子集。他们由Alex Krizhevsky，Vinod Nair和Geoffrey Hinton收集。
waitKey函数既是opencv里常用又非常基础的函数，是刚开始学习opencv，还是使用opencv进行开发调试，都是waitKey函数的例子。然而最基础的东西可能容易看出忽略，在此可以忽略可以很好地了解这个基础又常用的waitKey函数。
众所周知，灰度图像是呈现黑色与白色之间不同级别颜色深度的图像，主要为亮度信息。而彩色图像的每个像素值包括了R、G、B 3个基色分量，每个分量决定了其基色的强度。因此，在图像融合时，不同图像采用不同的融合方法。本文对其分别进行了分析。
请大家想一下，当自己存储了好久女神的图片被噪声污染了，那是一种怎样的伤心欲绝的事情啊。但是，有matlab在。你什么都不用担心，matlab会用滤波的办法给图片进行去噪操作。也就是给你的女神“洗脸”，先给大家看一个例子。
来源：机器学习那些事本文约2700字，建议阅读5分钟本文中的人体肤色检测功能采用 OpenCV 库实现。 http://www.demodashi.com/demo/12967.html 概述 本文中的人体肤色检测功能采用 OpenCV 库实现。OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上. 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口
虽然现在RGB是计算机视觉最基本的三原色组成结构，但是YCbCr也有非常重要的角色，甚至却之不可，理由如下：
原文链接：http://blog.csdn.net/humanking7/article/details/46819527
当一束白光通过一个玻璃棱镜时，出现的光束 不是白光，而是由一端为紫色到另一端为红色的 连续彩色谱组成
matlab中读取图片后保存的数据是uint8类型(8位无符号整数，即1个字节)，以此方式存储的图像称作8位图像，相比较matlab默认数据类型双精度浮点double（64位，8个字节）可以节省存储空间。详细来说imread把灰度图像存入一个8位矩阵，当为RGB图像时，就存入8位RGB矩阵中。例如，彩色图像像素大小是400*300( 高 * 宽 )，则保存的数据矩阵为400*300*3，其中每个颜色通道值是处于0~255之间。虽然matlab中读入图像的数据类型是uint8，但图像矩阵运算时的数据类型是double类型。这么做一是为了保证精度，二是如不转换，在对uint8进行加减时会溢出。做矩阵运算时，uint8类型的数组间可以相互运算，结果仍是uint8类型的；uint8类型数组不能和double型数组作运算。
在3D计算机图形中，Depth Map（深度图）是包含与视点的场景对象的表面的距离有关的信息的图像或图像通道。其中，Depth Map 类似于灰度图像，只是它的每个像素值是传感器距离物体的实际距离。通常RGB图像和Depth图像是配准的，因而像素点之间具有一对一的对应关系。
本小节中将介绍几种OpenCV 4中能够互相转换的常见的颜色模型，例如RGB模型、HSV模型、Lab模型、YUV模型以及GRAY模型，并介绍这几种模型之间的数学转换关系，以及OpenCV 4中提供的这几种模型之间的变换函数。
本文介绍的是一种比较实用的低照度图像增强效果很好的方法，Xuan Dong论文《Fast efficient algorithm for enhancement of low lighting video》
前言 论文链接：Combining Sketch and Tone for Pencil Drawing Production Matlab版本的代码，目前找到有两个： 1、https://github.com/fumin/pencil 2、https://github.com/candycat1992/PencilDrawing 效果看起来第二个要好，而且写的代码非常简洁。 我实现了Scala的版本(有一小部分用到了python)，基于第一个Matlab版本的代码： https://github.com
人工智能和深度学习技术逐渐在各行各业中发挥着作用，尤其是在计算机视觉领域，深度学习就像继承了某些上帝的功能，无所不能，令人叹为观止。照片承载了很多人在某个时刻的记忆，尤其是一些老旧的黑白照片，尘封于脑海之中，随着时间的流逝，记忆中对当时颜色的印象也会慢慢消散，这确实有些可惜。但随着科技的发展，这些已不再是比较难的问题。在这篇文章中，将带领大家领略一番深度学习的强大能力——将灰度图像转换为彩色图像。文章使用PyTorch从头开始构建一个机器学习模型，自动将灰度图像转换为彩色图像，并且给出了相应代码及图像效果图。整篇文章都是通过iPython Notebook中实现，对性能的要求不高，读者们可以自行动手实践一下在各自的计算机上运行下，亲身体验下深度学习神奇的效果吧。 PS：不仅能够对旧图像进行着色，还可以对视频（每次对视频进行一帧处理）进行着色哦！闲话少叙，下面直接进入正题吧。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~
后期调试isp，是在rv1126提供的RKISP2.x Tuner工具上进行调试，所以我们大前提必须要把这个环境和一些操作先搞熟悉来，后面有一些专用术语，我们遇到了再去看，现在专门看一些专用术语，也记不住，也不知道他是干嘛用的，所以我们用到了，再去查看，这样可以节约学习成本，提高学习效率！比如下面这些专用名称：
随着人类对自然的过度开发，环境问题日益凸显，近年来新增的问题之一则是雾霾的出现，雾霾对视频监控系统提出了严峻考验，主要表现在几个方面：物体表面的反射光由于大气粒子的散射而产生衰减，造成物体成像的亮度减弱，图像色彩暗淡;反射光经大气粒子前向散射作用参与其它像素点成像，导致图像模糊、分辨率下降;部分大气粒子的粒径较大，在成像过程中成为噪声，成像上布满糙点;与成像无关的自然光经过大气粒子的散射，进入图像传感器参与成像，造成图像饱和度、对比度降低及色调偏移，一些重要目标的细节更是难以辨识。
伪彩色增强是把灰度图像中不同灰度值的区域赋予不同的颜色，简单来说，就是给一个黑白图像“上色”的过程。很多灰度图像因为自身色彩原因，在人眼的判别中不是十分方便，所以要对一些灰度图像进行伪彩色增强。增强后的灰度图像颜色种类越多，人眼能够识别的信息也越多。今天就给大家分享两种伪彩色合成的方法和代码。
函数语法 A = imread(filename, fmt) [X, map] = imread(…)
图像在将实际的景物转换为图像数据时， 通常是将传感器分别接收红、 绿、 蓝三个分量的信息， 然后将红、 绿、 蓝三个分量的信息合成彩色图像。 该方案需要三块滤镜， 这样价格昂贵，且不好制造， 因为三块滤镜都必须保证每一个像素点都对齐。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
