一、自适应直方图均衡化(Adaptive histgram equalization/AHE) 1.简述 自适应直方图均衡化(AHE)用来提升图像的对比度的一种计算机图像处理技术...和普通的直方图均衡算法不同，AHE算法通过计算图像的局部直方图，然后重新分布亮度来来改变图像对比度。因此，该算法更适合于改进图像的局部对比度以及获得更多的图像细节。...不过，AHE有过度放大图像中相同区域的噪音的问题，另外一种自适应的直方图均衡算法即限制对比度直方图均衡（CLAHE）算法能有限的限制这种不利的放大。 2....二、限制对比度自适应直方图均衡（Contrast Limited Adaptive histgram equalization/CLAHE) 1.简述 CLAHE同普通的自适应直方图均衡不同的地方主要是其对比度限幅...通过插值加快计算速度 如上所述的直接的自适应直方图，不管是否带有对比度限制，都需要对图像中的每个像素计算器领域直方图以及对应的变换函数，这使得算法及其耗时。
在限制对比度自适应直方图均衡化算法原理、实现及效果一文中针对全局直方图均衡化的一些缺点，提出了分块的自适应均衡化技术，很好的克服了全局直方图均衡化的一些缺点，对于图像增强也有着显著的作用，我们稍微回顾下...关于自动色阶和自动对比度的原理，我在调整图像- 自动对比度、自动色阶算法一文中已经有了较为详细的实现，而关于自动颜色的原理，目前为止我似乎没有发现有任何人对其进行了详细的解释。...把上述代码替换掉CLAHE算法中相应的部分，保持插值等代码不动，可获得如下效果： ? ...根据上述代码分析，这样处理的效果肯定是原先图像中的黑的部分更黑，白的部分更白，因此，对比度更加宣明。为了能控制整个对比度调节的程度，我们新增加一个参数，用来调节在最后隐射阶段的最大值。...上图中通道分离选项可以看成是局部自动色阶和自动对比度算法的切换，在勾选通道分离选项时，对于部分图像会发现有偏色的现象，这个现象在PS中使用自动色阶和自动对比度时也会出现。
对比度增强是图像增强中的一种常见技术，通过调整图像的对比度来增强图像的细节和清晰度。本文将介绍几种常见的对比度增强算法，并提供相关的代码资源。 文章最后还有关于无代码的图像增强算法即点即用说明！...常见的对比度增强算法包括直方图均衡化、自适应直方图均衡化、伽马变换、对比度拉伸等。...自适应直方图均衡化(AHE)用来提升图像的对比度的一种计算机图像处理技术。和普通的直方图均衡算法不同，AHE算法通过计算图像的局部直方图，然后重新分布亮度来来改变图像对比度。...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。...本文介绍了几种常见的对比度增强算法，包括直方图均衡化、自适应直方图均衡化、CLAHE、伽马校正、对比度拉伸和局部对比度增强通过这些算法，可以根据不同的应用场景选择合适的对比度增强方法，以达到最佳的图像处理效果
一、前言 用过echart的人都会遇到一个问题，就算是代码中写了window.onresize = echart.resize，也只是横向自适应拉伸填充页面，垂直方向不会变化，除非指定高度才可以，这就比较郁闷了...，为何echart本身不会自适应呢？...内置的仪表盘组件提供交互功能，demo演示中包含了对应的代码。 函数接口友好和统一，使用简单方便，就一个类。 支持任意Qt版本、任意系统、任意编译器。.../blog.csdn.net/feiyangqingyun 知乎主页：https://www.zhihu.com/people/feiyangqingyun/ 四、效果图 [map.gif] 五、相关代码...//设置窗口大小变动echarts自动拉伸填充,此方法只能横向拉伸 list << QString(" window.onresize = echart.resize;"); //下面的方法用来设置画布的宽度高度
CLAHE起到的作用简单来说就是增强图像的对比度的同时可以抑制噪声 CLAHE的英文是Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization 限制对比度的自适应直方图均衡...在学习这个之前，我们要先学习一下下面的前置算法： 【Contrast Stretching】:对比度拉伸； 【HE】:直方图均衡； 【CLHE】:对比度限制的HE 【AHE】：自适应直方图均衡化 2 竞赛中的...本文中会介绍一下albumentations库函数实现CLAHE的代码，然后再用openCV实现。...RandomGamma就是使用gamma变换 RandomBrightnessContrast就是随机选择图片的对比度和亮度 CLAHE是一种对比度受限情况下的自适应直方图均衡化算法 HorizontalFlip...最简单的方法就是对比度拉伸（Contrast Stretching）。 ? 现在有这样的一个低对比度的图片，其灰度直方图集中在中间的区域。
图像增强—自适应直方图均衡化（AHE）-限制对比度自适应直方图均衡（CLAHE） 一、自适应直方图均衡化(Adaptive histgram equalization/AHE) 1.简述 自适应直方图均衡化...不过，AHE有过度放大图像中相同区域的噪音的问题，另外一种自适应的直方图均衡算法即限制对比度直方图均衡（CLAHE）算法能有限的限制这种不利的放大。 2....AHE算法的缺点 算法设定的邻域参数小，对比度得到增强，邻域参数大，则对比度会降低。...通过插值加快计算速度 如上所述的直接的自适应直方图，不管是否带有对比度限制，都需要对图像中的每个像素计算器领域直方图以及对应的变换函数，这使得算法及其耗时。...感兴趣的同学可以到我的github下载这些代码运行看看，链接如下： Matlab代码链接 参考文章 参考文章 参考文章 参考文章
例如，对比度拉伸(Contrast Stretching)：通过设计合适的映射曲线，控制全局各个灰阶增强幅度。但映射曲线不具备自适应性，对不同图像要设计专门的增强曲线，才可以达到增强图像的效果。...Gamma校正是对比度拉伸的一种。例如，同态滤波(Homomorphic Filtering)：是一种频域增强算法。像素值由光照分量和反射分量决定。其中光照分量位于低频段，反射分量位于高频段。...然而，由于单纯的提升整体像素的亮度值，会使得图像整体的对比度不均衡，仍然不能提供好的人眼主观视觉感受。我们提出了自适应的视频图像亮度值域调整的算法，进而通过新的值域范围来对图像进行直方图的均衡化调整。...从而生成数据自适应的对比度增强函数FC。 只从单一的图像维度来考虑增强的问题，往往会产生相邻图像帧之间的亮度跳变，即闪烁现象。...根据当前低照度视频图像自适应的生成对比度增强函数，用以重新调整图像对比度。根据已处理帧的信息，自适应的调整临近帧间的亮度一致性，抑制闪烁现象。
文章目录 一、理论基础 1、蝴蝶优化算法 2、改进的蝴蝶优化算法 （1）柯西变异 （2）自适应权重 （3）动态切换概率策略 （4）算法描述 二、函数测试与结果分析 三、参考文献 一、理论基础...2、改进的蝴蝶优化算法 为了改进蝴蝶算法容易陷入局部最优和收敛精度低的问题，本文从三个方面对蝴蝶算法进行改进。...首先通过引入柯西分布函数的方法对全局搜索的蝴蝶位置信息进行变异，提高蝴蝶的全局搜索能力；其次通过引入自适应权重因子来提高蝴蝶的局部搜索能力；最后采用动态切换概率 p p p平衡算法局部搜索和全局搜索的比重...CWBOA的具体执行步骤如下： 图1 改进算法的流程图 二、函数测试与结果分析 本文选取了基于柯西变异和动态自适应权重的蝴蝶优化算法(CWBOA) 、基本蝴蝶算法 (BOA)、鲸鱼算法(WOA...柯西变异和自适应权重优化的蝴蝶算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(15): 43-50. 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
例如，对比度拉伸(Contrast Stretching)：通过设计合适的映射曲线，控制全局各个灰阶增强幅度。但映射曲线不具备自适应性，对不同图像要设计专门的增强曲线，才可以达到增强图像的效果。...Gamma校正是对比度拉伸的一种。例如，同态滤波(Homomorphic Filtering)：是一种频域增强算法。像素值由光照分量和反射分量决定。其中光照分量位于低频段，反射分量位于高频段。...然而，由于单纯的提升整体像素的亮度值，会使得图像整体的对比度不均衡，仍然不能提供好的人眼主观视觉感受。我们提出了自适应的视频图像亮度值域调整的算法，进而通过新的值域范围来对图像进行直方图的均衡化调整。...我们统计图像的像素点的值域范围时，排除掉最小的d%个像素和最大的d%个像素的干扰，将中间范围内的像素最大值和最小值进行调整，调整策略为自适应软阈值的方法。从而生成数据自适应的对比度增强函数FC。...根据当前低照度视频图像自适应的生成对比度增强函数，用以重新调整图像对比度。根据已处理帧的信息，自适应的调整临近帧间的亮度一致性，抑制闪烁现象。
我们以24位彩色图像为例说明这两个算法。 在执行两个算法之前，我们需要确定两个参数，大家在用PS时选择自动色阶并不会弹出什么参数设置对话框，那是因为PS把这个隐藏的比较深 。...两个算法的第一步，都是分别统计各通道（红/绿/蓝）的直方图。...下一步，自动色阶和自动对比度就有所区别了，我们首先介绍自动色阶。...在计算完各通道对应的上下限值后，自动对比度算法首先获取三个通道下限值的最小值，以及上限值的最大值，如下代码： 1 If MinBlue < MinGreen Then 2 Min...Speed + 2)) 7 Speed = Speed + 3 8 Next 9 Next 由以上过程可以看出，对于灰度图像，由于只有一个通道，自动对比度和自动色阶实际上算法相同
我要讲的几种方法 绪论 自适应滤波的基本原理 自适应滤波算法 自适应滤波算法种类 最小均方误差算法（LMS） 递推最小二乘算法（RLS） 变换域自适应滤波算法 仿射投影算法 其他 自适应滤波算法性能评价...自适应滤波的Matlab仿真 正弦信号加噪的LMS自适应滤波 代码 结果 音频信号Rolling in the Deep的LMS自适应滤波 音频资源 代码 结果及分析 其他 参考文献 绪论 自适应滤波是近...自适应滤波一般包括3个模块：滤波结构、性能判据和自适应算法。其中，自适应滤波算法的研究是自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一，包括线性自适应算法和非线性自适应算法。...自适应滤波的Matlab仿真 正弦信号加噪的LMS自适应滤波 代码 clc,clear,close all; g=100; L=1024;%信号长度 k=128;%滤波器阶数 pp=zeros(g,L-k...提取码：vs7o 代码 LMSfilter.m function [y,W,e]=LMSfilter(xn,d,L,mu) % 输入参数: % xn 输入的信号序列 (列向量)
最近，提出了一些增量(或者基于小批量)的算法来自适应模型参数的学习率。1、AdaGradAdaGrad算法，独立地使用所有模型参数的学习率，缩放每个参数反比于其所有梯度历史平方值总和的平方根。...它就像一个初始化与该碗状结构的AdaGrad算法实例。RMSProp的标准如下所示，结合Nesterov动量的形式如下下一个算法所示。...，目前它是深度学习从业者经常采用的优化算法之一。...4、选择正确的优化算法目前，最流行的算法并且使用很高的优化算法包括SGD、具动量的SGD、RMSProp、具动量的RMSProp、AdaDelta和Adam。...此时，选择哪一个算法似乎主要取决于使用者对算法的熟悉程度(以便调剂超参数)。
典型的比如CT图像增强，去雾去雨，静脉增强等算法。...那么，本章，我们就主要讲讲几种基本的图像增强算法的Matlab & FPGA实现。常用的图像增强算法，广义的讲不仅包括对比度、直方图等，降噪滤波、锐度饱和度等也属于ISP领域的图像增强。...但本章主要讲针对直方图均衡，和各种对比度算法的图像增强，其他内容将在后续章节中，再进一步展开介绍。...接下来笔者将采用Matlab源代码方式实现直方图均衡，代码如下： 上述代码采用了源码设计直方图均衡方式，同时和Matlab库进行对比查验结果。...举例，如下图像中，对比度拉伸后图像对比度增强，虽然灰度级数拉伸后线性增加了，但却引起了局部过暗或者过曝，导致图像异常，丢失了很多细节，反而得不偿失。
-adaptive-blur 自适应的模糊操作，在边缘处降低模糊效果 -adaptive-resize 采用数据依赖的三角滤波算法进行图像尺寸调整 -adaptive-sharpen 自适应的锐化操作...模拟夜晚月光照射的场景 -blur 图像模糊操作 -border 设置图片边线 -bordercolor color 设置边线颜色 -brightness-contrast 调整图像的亮度和对比度...，同时对图像直方图进行拉伸 -coalesce 合并图像组 -colorize 对图像进行着色处理 -color-matrix 对图像进行色彩校正处理 -colors 设定图像的颜色数 -colorspace...合并一组图像 -comment 给图像添加评论 -compose 图像合并操作开始标志 -composite 图像合并操作结束标志 -compress 设置图像压缩类型 -contrast 增强或降低对比度...interline-spacing 文字行间距 -interpolate 设置像素的内插方法 -interword-spacing 文字词间距 -kerning 文字字母间距 -label 给图像添加标签 -lat 局部自适应阈值
https://blog.csdn.net/u010105969/article/details/79270463 需求： 实现UITableView头部视图（图片）能拉伸的效果。...效果图： 头部图片能拉伸 思路： 使用masonry对头视图上的图片进行布局，当UITableView向下进行滑动的时候（即偏移量为负），更新头视图上图片top的约束，其约束与偏移量的y相等。...代码： (void)scrollViewDidScroll:(UIScrollView *)scrollView{ HeaderView * headerView = (HeaderView *)self.tableView.tableHeaderView
图像的对比度是通过灰度级范围来度量的，而灰度级范围可通过观察灰度直方图得到，灰度级范围越大代表对比度越高；反之对比度越低，低对比度的图像在视觉上给人的感觉是看起来不够清晰，所以通过算法调整图像的灰度值，...从而调整图像的对比度是有必要的。...直方图均衡化，对图像进行非线性拉伸，重新分配图像的灰度值，使一定范围内图像的灰度值大致相等。...这样，原来直方图中间的峰值部分对比度得到增强，而两侧的谷底部分对比度降低，输出图像的直方图是一个较为平坦的直方图。...为了解决该问题，提出了自适应直方图均衡化(Aptive Histogram Equalization)方法，自适应直方图均衡化首先将图像划分为不重叠的区域块，然后对每一个块分别进行直方图均衡化。
完整代码可以在 我的AI学习笔记 - github 中获取 原理 传统的中值滤波算法在椒盐噪声的去除领域有着比较广泛的应用，其具有较强的噪点鉴别和恢复能力，也有比较低的时间复杂度：其基本思想是采用像素点周围邻接的若干像素点的中值来代替被污染的像素点...此处采用改进的自适应中值滤波算法进行图像恢复： 根据图像处理的空间相关性原则，采用自适应的方法选择不同的滑动窗口大小； 在算法中单滤波窗口大小达到最大值时，采用均值滤波； 代码实现 def get_window...-1,k]) listx.sort() return listx def restore_image(noise_img, size=4): """ 使用 你最擅长的算法模型
传统的数字处理技术，如直方图拉伸，旨在通过增强由大气散射减弱的物体光对比度来减轻雾的影响。然而，这些方法在非均匀光照下往往效果不佳。...HE的演变导致了对比度剪切自适应直方图均衡（CLAHE）[10, 11]的出现，该方法通过将图像分割成小部分进行局部HE，并在块之间的边界应用双线性插值。基于CLAHE，提出了后续算法。...提出了一种基于图像特征的自适应算法，可自动估计适当的滤波器大小，在有效去除非均匀光照的同时保留图像细节。 背景光估计原理是低通滤波。...通过线性拉伸后增强的图像，HMHE遵循HE的规则，达到原始图像可达到的最大对比度，从而在保持图像保真的同时实现高对比度。...考虑到同态滤波，SSR成功地恢复了图像信息，但恢复的对比度较低，使得信号难以清晰观察。在所讨论的算法中，本文提出的算法在局部对比度和图像均匀性方面取得了最佳效果。
显著性检测可以让对象检测，图像分割等算法更加聪明与高效的工作。...算法思想 作者认为生物皮层对图像对比度比较敏感，通过图像对比度可以实现图像显著性特征提取，提出了两种基于全局对比度的显著性检测方法 基于直方图的对比度方法(histogram-based contrast...简称HC) 基于区域的对比度方法(region-based contrast 简称RC) HC详解 HC的显著性图生成主要是基于输入图像的颜色值直方图分布，生成像素级别的显著性值，每个像素点的显著性值是它跟剩下全部图像像素点的对比度之间的度量...尽管我们可以通过建立直方图使用色彩空间量化的方法加速全局对比度的计算，但是量化色彩空间本身就是人为的，有可能把相似的颜色量化成不同的值，为了减少这种现象导致显著性噪声出现，所以对得到显著性值最后完成一个模糊操作...RC详解 除了对比度之外，区域与空间关系在显著性检测中也扮演重要作用，高对比邻近周围通常是显著性区域一个很强的证据，HC是计算像素级别的显著性值，计算开销比较大，基于区域对比度分析的显著性检测通过定义每个区域与其他区域的相似度权重得到区域显著性值
直方图均衡化直方图均衡化是一种基于图像直方图的光照归一化方法，可以通过增强图像的对比度来提高图像的可视性和分析结果。该方法的基本原理是将原始图像的直方图变换为均匀分布的直方图。...自适应直方图均衡化直方图均衡化方法的主要缺点是其全局性质，它将整幅图像的直方图拉伸到均匀分布，容易导致局部细节的失真。为了解决这个问题，OpenCV还提供了一种自适应直方图均衡化方法。...下面是使用OpenCV实现自适应直方图均衡化的代码示例：pythonCopy codeimport cv2# 读取原始图像image = cv2.imread('input.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE...例如，可以使用直方图均衡化、自适应直方图均衡化等方法来调整图像的对比度和亮度，提高图像的视觉效果。...物体检测和识别：光照条件的变化会对物体检测和识别算法产生影响，因此对光照进行分析和处理可以提高物体检测和识别的准确性和鲁棒性。例如，光照归一化能够减少光照变化对算法的干扰，提高算法的鲁棒性。
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