直方图均衡 直方图均衡又称灰度均衡，就是指将输入的图像转换成每一灰度级上都有近似相同的像素点的图像，从而使得输出的图像的直方图是均衡的，图像也因此增加了高对比度与大动态范围的效果。...灰度非线性变换 灰度非线性变换则是使用非线性函数进行变换来实现增强图像俩高度的目的，如：对数变换和伽马变换。...其中，对数变换可拉深深数值较小的灰度范围，压缩数值较大的灰度范围，比较符合人的视觉特性，其数学函数表达如下： 其中，c是一个尺度比例常数，可以改变亮度 伽马变换又称指数变换，或幂变换，对应的函数表达式如下...介绍一个函数：imadjust %语法：imadjust(I,[low_in; high_in],[low_out; high_out],gamma) %备注：gamma=1，则是线性变换，反之gamma...('直方图'); subplot(233);imshow(Pic_3);title('伽马变换'); subplot(236);imhist(Pic_3);title('直方图'); 结果 对数变换中
（Gamma Correction） Gamma变换是图像处理中用以调整图像的亮度和对比度来改善图像质量的。...Gamma变换是基于人眼对亮度的感知非线性，人眼对亮度的敏感度随着亮度的增加而减少，也就是人眼在图像亮度较低时，人眼对亮度的变换更敏感。...例如：人眼在夜晚很容易看见萤火虫，而在白天不容易看到天空中飞翔的鸟。 Gamma 变换本质上是一种对图像进行非线性亮度变换的过程，目的是为了更好地匹配人眼对光线强度的非线性响应特性。...在局部对比度增强方面，有两种方式是最为有名的，一种是自适应直方图均衡化(AHE)，还有一种就是自适应对比度增强(ACE)。AHE算法使用局部的直方图的相关信息对数据进行映射。...同样也有几十种图像增强工具，其中包含了直方图均衡化、灰度变换、随机缩放、随机亮度对比度、Gamma变换、FancyPCA、CLAHE、通道打乱等，皆可无代码实现，上传图片选择增强方法，实时可见增强后效果
---- 目录 [1] SIFT（尺度不变特征变换） [2] HOG（方向梯度直方图） [3] SIFT和HOG的比较 [4] SIFT/HOG与神经网络特征提取的比较 [5] 其他传统特征提取的方法...---- [1] SIFT（尺度不变特征变换） 1.1 SIFT特征提取的实质 在不同的尺度空间上查找关键点(特征点)，并计算出关键点的方向。...去除这些点的好处是增强匹配的抗噪能力和稳定性。最后，对离散的点做曲线拟合，得到精确的关键点的位置和尺度信息。 3....） 噪声 近来不断有人改进，其中最著名的有 SURF（计算量小，运算速度快，提取的特征点几乎与SIFT相同）和 CSIFT（彩色尺度特征不变变换，顾名思义，可以解决基于彩色图像的SIFT问题）。...这些兴趣点与一个特定的方向和尺度相关联。通常是在对一个图像中的方形区域通过相应的方向和尺度变换后，再计算该区域的SIFT特征。
－SIFT（尺度不变特征变换），这种算法在2004年被加以完善。...1.2 算法思想： 将一幅图像映射（变换）为一个局部特征向量集；特征向量具有平移、缩放、旋转不变性，同时对光照变化、仿射及投影变换也有一定不变性。...高斯核是唯一可以产生多尺度空间的核，一个图像的尺度空间， L（ x,y,σ) ,定义为原始图像I(x,y)与一个可变尺度的2维高斯函数G(x,y,σ) 卷积运算。尺度是自然存在的，不是人为创造的！...利用不同尺度的高斯差分核与图像卷积生成。 ? 下图所示不同σ下图像尺度空间： ? 关于尺度空间的理解说明： 2kσ中的2是必须的，尺度空间是连续的。...消除错配点 由于DoG值对噪声和边缘较敏感,因此,在上面DoG尺度空间中检测到局部极值点还要经过进一步的检验才能精确定位为特征点。为了提高关键点的稳定性，需要对尺度空间DoG函数进行曲线拟合。
HOG有个优点，提取的边缘和梯度特征能很好的抓住局部形状的特点，且因是对图像做了Gamma校正和采用cell方式进行梯度方向量化，在局部进行提取，所以对几何和光学变化都有很好的不变性，变换或旋转对于足够小的区域影响很小...作者在他的博士论文里有提到，对于涉及大量的类内颜色变化，如猫，狗和马等动物，没标准化的RGB图效果更好，而牛，羊的图做gamma颜色校正后效果更好。是否用gamma校正得分析具体的训练集情况。...,(x_4,y_4)） 的距离计算权值， 将待处理像素点的梯度幅值分别加权累加到C0、C1、 C2、 C3中相应的直方图上，与θ相邻的两个bin上（θ1，θ2）。...检测过程就是用固定大小的窗口对多个尺度的图像进行滑窗检测，将多个尺度计算得到的矩形框都还原成原图尺寸，再进行非极大值抑制(NMS,Non-maximum Suppression)处理。...，在计算得到的HOG特征向量中隐含了该块与检测窗口之间的空间位置关系。
这个模型可以解释为提供一个贝叶斯版本的核密度估计 用于使用高斯核和自适应带宽。在数据的原始尺度上，这可以转化为一个自适应的对数高斯核密度估计。...hist(y, freq = FALSE, xlab = "标准化对数尺度上的等待时间")##对标准化对数网格的密度进行点式估计然而，回顾一下，这是对等待时间的对数的密度估计。...就Old Faithful数据而言，除了我们在上一节中介绍的对数尺度上的高斯核的混合分布外，还有一种选择是数据原始尺度上的伽马混合分布。...引入辅助变量，表明哪个成分产生了每个观测值，上一节讨论的Gamma密度的混合物的相应模型的形式为其中 是两个独立Gamma分布的乘积。与. 下面的代码提供了该模型说明。 ...[i]) # 药物的对数指数 p[i] gamma[i]) # 对照组对数值 gamma[i] ~ dnorm(mu[i], var = tau2[i])
无论是LoG还是DoH，它们对图像中的斑点进行检测，其步骤都可以分为以下两步： 使用不同的生成或模板，并对图像进行卷积运算； 在图像的位置空间与尺度空间中搜索LoG与DoH响应的峰值。...SIFT（尺度不变特征变换） 尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点...去除这些点的好处是增强匹配的抗噪能力和稳定性。最后，对离散的点做曲线拟合，得到精确的关键点的位置和尺度信息。 方向赋值 为了实现旋转不变性，需要根据检测到的关键点的局部图像结构为特征点赋值。...具体做法是用梯度方向直方图。在计算直方图时，每个加入直方图的采样点都使用圆形高斯函数进行加权处理，也就是进行高斯平滑。这主要是因为SIFT算法只考虑了尺度和旋转不变形，没有考虑仿射不变性。...SIFT特征提取的优点 SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性； 独特性（Distinctiveness）好，信息量丰富，
gamma[i,j,2]=math.pow(o[i,j,2],0.4) cv2.normalize(gamma,gamma,0,255,cv2.NORM_MINMAX)#图像归一化 gamma...算法：幂律变换是是非线性变换。...幂律变换应用在图像校正，对漂白的图片或者是过黑的图片进行修正。...幂律对数变换的一般形式为： s=T(r)=c*r^γ 其中，r为原始图像灰度值，γ为幂指数，c为尺度比较常数，s为幂律变换后的目标灰度值。...考虑到偏移量ε： s=T(r)=c*(r+ε)^γ 例子： r>1的值所生成的曲线和r的值所生成的曲线的效果完全相反。当c=r=1时简化成了恒等变换。
表1 图像处理操作按处理对象数量分类表格 操作类型 具体常用操作 点运算 二值化操作、直方图处理、亮度映射、加法运算、 翻转运 算 、尺度运算 、对数运算 、指数运算等...从这句话我们可以了解到直方图信息仅反映灰度统计信息，与像素具体位置没有关系。这一重要特性在许多识别类算法中直方图处理起到关键作用。假设现有3X3的大小的图像。...值得一说的是二值化处理和某些直方图处理属于不可逆运算，而亮度映射、加法运算、翻转运算 、尺度运算 、对数运算 、指数运算等皆属于可逆运算。...也包含一些其他操作如 二值开闭运算、骨架抽取、极限腐蚀、击中击不中变换、形态学梯度、Top-hat变换、颗粒分析、流域变换等。...N为奇数)与源图像的区域进行逐个“锚点”配对 2）将配对的处理邻域信息进行相应操作，膨胀操作就取最大值，腐蚀操作就取最小值 3）求的结果作为源图像中配对区域的数值
所有后面的对图像数据的操作都相对于关键点的方向、尺度和位置进行变换，从而提供对于这些变换的不变性。 4. 关键点描述：在每个关键点周围的邻域内，在选定的尺度上测量图像局部的梯度。...2、高斯模糊 SIFT算法是在不同的尺度空间上查找关键点，而尺度空间的获取需要使用高斯模糊来实现，Lindeberg等人已证明高斯卷积核是实现尺度变换的唯一变换核，并且是唯一的线性核。...(3-3) 其中M，N为原图像的大小,t为塔顶图像的最小维数的对数值。...利用已知的离散空间点插值得到的连续空间极值点的方法叫做子像素插值（Sub-pixel Interpolation）。 ? 为了提高关键点的稳定性，需要对尺度空间DoG函数进行曲线拟合。...如图5.1所示，直方图的峰值方向代表了关键点的主方向，(为简化，图中只画了八个方向的直方图)。 ? 方向直方图的峰值则代表了该特征点处邻域梯度的方向，以直方图中最大值作为该关键点的主方向。
matlab的长处就是处理矩阵运算，因此使用matlab处理数字图像非常方便，计算机图像处理是利用计算机对数字图像进行一系列操作，从而获得预期的结果的技术。...4.图像的直方图和直方图均衡化 imhist()计算和显示程序的直方图 imhist(I)：该函数绘制绘图图像的直方图 imhist(I,n)：该函数指定灰度级的数目为n imhist(X,map)：...该函数绘制索引图像的直方图 [counts,x]=imhist()：该函数返回直方图的数据，通过stem(x,counts)可以绘制直方图 histeq()实现直方图的均衡化，该函数用于灰度图像和索引图像...6.图像的插值 插值是常用的数学运算，通常是利用曲线拟合的方法，通过离散的采样点建立一个连接函数来逼近真实的曲线，用这个重建的函数便可以求出任意位置的函数值。...10.离散余弦变换（DCT） 采用不同频率和幅值的余弦函数来逼近函数。离散余弦变换常用来进行图像的压缩，例如JPEG格式的图像就是采用了离散余弦变换进行压缩。
直方图均衡化 直方图均衡化是常见的一种图像增强技术，直方图均衡可以让像素值由狭小区域扩大到整个像素区域，如下图，横轴为像素灰度值，竖轴为该像素值在图片中的比例： 左图在直方图均衡化之后，像素值有明显的扩散分布...，但这还只是初步处理，也许再进行直方图局部均衡化就会更好一些了。...对像素进行log变换和伽马变换 我们还可以尝试对图像进行变换，比如log函数变换和伽马变换。以伽马变换为例： 先看一下伽马变换的公式： 输入r就是图片某点像素值，输出s为变换后的像素值。...当γ大于1时，以γ=5.0所示，该变换会将较宽范围的灰度转变为低级灰度，直观上体现为变暗。...范围 return img_Gamma; } //伽马变换 img_output = gammaTrans(img_input,0.4,3); 伽马变换只是方式之一，可以用来像素映射的函数多种多样
一、HOG特征描述符 HOG（Histogram of Oriented Gradients）HOG特征在对象检测与模式匹配中是一种常见的特征提取技术（深度学习之前），是基于本地像素块进行特征直方图提取的一种算法...跟SIFT相比，HOG没有选取主方向，也没有旋转梯度方向直方图，因而本身不具有旋转不变性（较大的方向变化），其旋转不变性是通过采用不同旋转方向的训练样本来实现的； 跟SIFT相比，HOG本身不具有尺度不变性...二、HOG特征的原理 接下来让我们进入到计算图像的HOG特征描述符的具体步骤。以下面这张图片为例（宽高为100x200）: ? 2.1 图形预处理 预处理包括灰度化和Gamma变换。...作者在他的博士论文里有提到，对于涉及大量的类内颜色变化，如猫，狗和马等动物，没标准化的RGB图效果更好，而牛，羊的图做gamma颜色校正后效果更好。是否用gamma校正分情况吧。...2.6 使用HOG特征数据 HOG特征本身是不支持旋转不变性与多尺度检测的，但是通过构建高斯金字塔实现多尺度的开窗检测就会得到不同分辨率的多尺度检测支持，如下图所示。 ?
在上述散点图中添加一条平滑曲线,通过method参数可以指定曲线拟合的方法，默认为method="loess"--平滑局部回归。参数span控制曲线的平滑程度，取值越大曲线越平滑。...p中 (2)几何对象 基本图层确定了数据源和映射后，通过加号(+)就可以不断地添加新图层.第二图层添加几何对象类的函数，在图中绘制图形元素其他类型的图形，如直方图、箱线图等。...(4)统计变换 统计变换函数以“stat”开头，它们可以对原始数据进行某种函数变换，是非常重要的功能。...例如用stat_smooth对数据作loess平滑，在carat-price散点图上添加非线性回归线。...;第四图层添加平滑的统计变换 (5)分面 当我们想要观察某一分类变量对数据的影响情况时，仅通过shape, color区分是不够的，需要根据变量的不同取值进行分组、分别绘图。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我 作者网名：laviewpbt 是图像处理，算法实现与加速优化方面的大神！...其开发的imageshop软件大小只有1MB，却实现了非常丰富与复杂的各种图像处理功能， 邮箱地址为：Email: laviewpbt@sina.com 博客地址：https://www.cnblogs.com...改进后的查找表考虑到全图的一个平均值信息，根据这个平局值来决定调整的一个Gamma值，相当于他同时结合了Gamma校正和自动色阶的思想，普通的自动色阶对应Gamma=1，还是拿一些我常用的测试图举例吧。...，这样可以减少有些色阶特别集中的直方图对修正后的图像的影响，他可以解决普通的直方图均衡化有时候处理起来图像变换太大的问题，我们同样以上述两幅图来做示范。...可以明显的看到，标准的直方图均衡化对两幅图的处理都太过分，而改进后的则效果要和谐和自然很多。这种改进还可以嵌入到很多其他的和直方图有关的算法中，比如CLAHE等等，也可以有效的改进他们的效果。 ?
特征在对象识别与模式匹配中是一种常见的特征提取算法，是基于本地像素块进行特征直方图提取的一种算法，对象局部的变形与光照影响有很好的稳定性。...（本质：梯度的统计信息，而梯度主要存在于边缘的地方） 把这些局部直方图在图像的更大的范围内（我们把它叫区间或block）进行对比度归一化（contrast-normalized），所采用的方法是：先计算各直方图在这个区间...Gamma矫正 ✔️ 为了提高检测器对关照等干扰因素的鲁棒性，需要对图像进行Gamma矫正，完成对整个图像的归一化，调整对比度，降低噪声影响； G(x,y)=F(x,y)1/r 一般 r=1/2...直方图把180度分为9个bin，每个区间为20度，如果像素落在某个区间，就把该像素的直方图累计到对应区间的直方图上 直方图统计 每个block有4个cell,每个cell有9个向量值，即每个block...2.0； useMeanshiftGrouping --> 不建议使用，速度太慢； PS：其中窗口步长与Scale对结果影响最大，特别是Scale，小的尺度变化有利于检出低分辨率对象，同时也会导致FP
它通过将数据进行偏移和尺度缩放调整，在数据预处理时是非常常见的操作，在网络的中间层如今也很频繁的被使用。 1....直方图均衡化 直方图均衡也可以将某一个分布归一化到另一个分布，它通过图像的灰度值分布，即图像直方图来对图像进行对比度进调整，可以增强局部的对比度。...最后进行尺度缩放和偏移操作，这样可以变换回原始的分布，实现恒等变换，这样的目的是为了补偿网络的非线性表达能力，因为经过标准化之后，偏移量丢失。具体的表达如下，yi就是网络的最终输出。 ?...假如gamma等于方差，beta等于均值，就实现了恒等变换。 从某种意义上来说，gamma和beta代表的其实是输入数据分布的方差和偏移。...对于没有BN的网络，这两个值与前一层网络带来的非线性性质有关，而经过变换后，就跟前面一层无关，变成了当前层的一个学习参数，这更加有利于优化并且不会降低网络的能力。
灰度图像中每个像素仅具有一种样本颜色，其灰度是位于黑色与白色之间的多级色彩深度，灰度值大的像素点比较亮，反之比较暗，像素值最大为255（表示白色），像素值最小为0（表示黑色）。 ?...No.4 灰度图像的对数变换 Opencv中的对数变换：由于对数曲线在像素值较低的区域斜率大，在像素值较高的区域斜率较小，所以图像经过对数变换后，较暗区域的对比度将有所提升。...可用于增强图像的暗部细节。 灰度图像的对数变换一般表示如公式所示： DB=C*log(1+ DA) 其中c为尺度比较常数，DA为原始图像灰度值，DB为变换后的目标灰度值。...如下图所示，它表示对数曲线下的灰度值变化情况。 ? 由于对数曲线在像素值较低的区域斜率大，在像素值较高的区域斜率较小，所以图像经过对数变换后，较暗区域的对比度将有所提升。...这种变换可用于增强图像的暗部细节，从而用来扩展被压缩的高值图像中的较暗像素。 对数变换实现了扩展低灰度值而压缩高灰度值的效果，被广泛地应用于频谱图像的显示中。
SIFT算法预备知识：尺度空间与图像金字塔 1999年Lowe提出了SIFT(Scale-invariant feature transform，尺度不变性特征变换)特征检测算法，并于2003年对其完善总结...后来Koenerink、Lindeberg、Florack等人用精确的数学形式通过不同的途径都证明了高斯核是实现尺度变换的唯一变换核。...尺度伸缩不变性，对原来的信号加一个变换函数，对变换后的信号再进行高斯核的尺度空间生成，新的信号的极值点等特征是不变的。...金字塔的层数根据图像的原始大小和塔顶图像的大小共同决定，其计算公式如下： 其中M，N为原图像的长和宽，t为塔顶图像的最小维数的对数值。...为了提高关键点的稳定性，需要对尺度空间DoG函数进行曲线拟合。
进一步地，我们可以构建一个新的正则项，它具有跟L2类似的作用，但是与权重尺度偏移现象更加协调，理论上来说更加有效。...为了方便大家理解，请先阅读L2正则化的一些思考这篇文章 权重尺度偏移 我们知道深度学习模型的基本结构就是"线性变换+非线性激活函数"，而现在最常用的激活函数之一是\varepsilon \ge 0，我们有...换句话说，模型对于\prod\limits_{i=1}^l\gamma_i=1的权重尺度偏移具有不变性（WEIght-Scale-Shift-Invariance，WEISSI） 与L2正则不协调 刚才我们说只要尺度偏移满足...可能有的读者已经看出它的一个解了，其实就是对数函数\varphi(x)=\log x，所以新提出来的正则项就是 $$ \begin{aligned} \mathcal{L}_{\text{reg}}&=...可能是“权重尺度偏移”惹的祸
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