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
如果我们环顾房间，我们会看到大量的物体，每一个都很容易区分，并有自己独特的边缘。我们区分物体的先天能力部分来自于我们的视觉系统检测边缘的能力。检测边缘是视觉的一项基本任务，尽管没有它我们不会完全失明，但以前区分物体的简单任务将变得非常具有挑战性。电脑也是类似的，计算机要检测物体，首先需要识别边缘。
本文首先介绍图像处理中最基本的概念：卷积；随后介绍高斯模糊的核心内容：高斯滤波器；接着，我们从头实现了一个Java版本的高斯模糊算法，以及实现RenderScript版本。
Sobel算子是像素图像边缘检测 中最重要的算子之一，它是一个离散的一阶差分算子，用来计算图像亮度函数的一阶梯度之近似值。
顾名思义，图像处理可以简单地定义为在计算机中（通过代码）使用算法对图像进行处理（分析和操作）。它有几个不同的方面，如图像的存储、表示、信息提取、操作、增强、恢复和解释。在本章中，我们将对图像处理的所有这些不同方面进行基本介绍，并介绍使用 Python 库进行的实际图像处理。本书中的所有代码示例都将使用 Python 3。
与一维信号一样，图像也可以用各种低通滤波器（LPF）、高通滤波器（HPF）等进行过滤。LPF有助于去除噪音、模糊图像等。HPF滤波器有助于寻找图像的边缘。
图像预处理算法的好坏直接关系到后续图像处理的效果，如图像分割、目标识别、边缘提取等，为了获取高质量的数字图像，很多时候都需要对图像进行降噪处理，尽可能的保持原始信息完整性（即主要特征）的同时，又能够去除信号中无用的信息。
本文使用Matlab中的Signal Processing Toolbox中的designfilt函数，并根据频率响应实现如下两种滤波器：
与一维信号一样，还可以使用各种低通滤波器（LPF），高通滤波器（HPF）等对图像进行滤波。LPF有助于消除噪声，使图像模糊等。HPF滤波器有助于在图像中找到边缘。
本文的分析基于《Adaptive and integrated neighborhood-dependent approach for nonlinear enhancement of color images》一文相关内容，但对其进行了深度的改良。
上述代码将会生成一个3×3大小的矩形结构元素。 使用该结构元素实现最大值或者最小值滤波的代码如下：
对计算机视觉、多媒体应用、通信技术等领域来说，实时的数字图像处理是其中的重点学科之一。传统的前端数字信号处理（Digital SignalProcessing，DSP）算法，例如 FFT、FIR、IIR 滤波器，大多都是利用 ASIC 或者 PDSP 来构建的，在硬件的实现中很难满足实时性的要求。现场可编程逻辑门阵列（Field ProgrammableGate Arrays， FPGA）技术在数字信号处理中的应用，将逐渐成为前端信号处理的主流。而滤波器算法在信号处理、信号检测、通信领域有着重要的作用，在实时信息处理系统中，对滤波器的性能和处理速度有着严格的要求，特别是在满足系统性能的条件下，处理速度至关重要。
上一次我介绍了一个计算摄影技术构成的"动作放大器"，它能够高效的将视频中的难以用肉眼察觉的变化分离出来，并在重新渲染过程中进行放大，生成新的视频。这里面的典型代表是欧式视频动作放大。
一、实验目的 1． 掌握脉冲响应不变法设计IIR 数字滤波器的原理及具体设计方法。 2． 观察用脉冲响应不变法设计的滤波器的时域特性和频域特性，比较所设计的数 字滤波器的和相应模拟滤波器的频域特性，观察脉冲响应不变法设计中产生的 频率混淆现象。 3． 观察参数变化对滤波器性能的影响，通过了解脉冲响应不变法的优缺点，熟悉 该方法的应用范围。 二、实验原理 脉冲响应不变法是实现模拟滤波器数字化的一种直观而常用的方法。它可以保证所设计 的IIR 滤波器的脉冲响应和相应的模拟滤波器的冲激响应在采样点上完全一致。脉冲响应不 变法也由此得名。 一个模拟滤波器的传递函数可以用有理分式表示为：
高斯噪声是指幅值的概率密度函数服从高斯分布的噪声，如果其功率谱密度服从均匀分布，则为高斯白噪声。
概述： 椒盐噪声（salt & pepper noise）是数字图像的一个常见噪声，所谓椒盐，椒就是黑，盐就是白，椒盐噪声就是在图像上随机出现黑色白色的像素。椒盐噪声是一种因为信号脉冲强度引起的噪声，产生该噪声的算法也比较简单。
其中，m=2a+1,n=2b+1, w(s,t)是滤波器系数，f(x,y)是图像值。一般来说最小尺寸是3。
一个是递归的IIR滤波器，一个Deriche滤波器，他们的速度都已经是顶级的了，而且都能够使用SIMD指令优化，其中有讲到《Recursive implementation of the Gaussian filter》这个方法在半径较大的时候会出现一定的瑕疵，核心原因是大半径会导致其中的某些系数特别小，因此造成浮点精度的丢失，因此，要保证效果就必须在计算过程中使用double数据类型，而使用了double，普通的sse指令集的增速效果就不是很明显了，因此，为了速度可能需要使用AVX或者更高的AVX512。
看完本篇文章的所有操作和实践，就不需要去花钱修复照片了自己也能做到而且保证十分便捷！本篇文章将介绍常用到的图像去噪滤波算法，采用实例代码和处理效果一并展现的方式进行介绍，能够更直观的看到每种算法的效果。本篇文章偏实战，所以不会涉及到过多每种算法的原理理论计算公式，以一篇文章快速了解并实现这些算法，以效率最高的方式熟练这些知识。
一开始，这套工具服务的对象是70来个上暑校的学生。后来逐渐开放，数千名线上学生也得以拥有属于自己的学习导师。
在数字图像处理常见的变换核及其用途中，已经说明了线性滤波。线性滤波是算术运算，有固定的模板，即：变换核。
过滤是信号和图像处理中基本的任务。其目的是根据应用环境的不同，选择性的提取图像中某些认为是重要的信息。过滤可以移除图像中的噪音、提取感兴趣的可视特征、允许图像重采样等等。频域分析将图像分成从低频到高频的不同部分。低频对应图像强度变化小的区域，而高频是图像强度变化非常大的区域。在频率分析领域的框架中，滤波器是一个用来增强图像中某个波段或频率并阻塞（或降低）其他频率波段的操作。低通滤波器是消除图像中高频部分，但保留低频部分。高通滤波器消除低频部分.
链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/106587858
在数字图像处理的语境里，图像一般是二维或三维的矩阵，卷积核（kernel）和滤波器（filter）通常指代同一事物，即对图像进行卷积或相关操作时使用的小矩阵，尺寸通常较小，常见的有3*3、5*5、7*7等。卷积操作相当于对滤波器旋转180度后的相关操作，如下图所示，但很多滤波器是中心对称的，而且两者运算上可以等价，所以很多时候不太区分。
这系列的笔记来自著名的图形学虎书《Fundamentals of Computer Graphics》，这里我为了保证与最新的技术接轨看的是英文第五版，而没有选择第二版的中文翻译版本。不过在记笔记时多少也会参考一下中文版本
首先，我们有一个二维的滤波器矩阵（有个高大上的名字叫卷积核）和一个要处理的二维图像。然后，对于图像的每一个像素点，计算它的邻域像素和滤波器矩阵的对应元素的乘积，然后加起来，作为该像素位置的值。这样就完成了滤波过程。 注意：卷积和协相关的差别是，卷积需要先对滤波矩阵进行180的翻转，但如果矩阵是对称的，那么两者就没有什么差别了。
这个项目是我在GitHub上看到的，和我之前的Python+OpenCV实时图像处理，异曲同工，只不过是我对实时视频的处理，这个是图像处理，功能上感觉这个项目更加全面一些，特学习并分享~
随着音视频内容日趋成为主要的内容消费载体，用户们对视频清晰度、画质的要求也在不断提高，我们在这里把视频清晰度、画质都统称为视频质量，来聊一聊如何对其进行优化。
该论文提出了一种基于卷积滤波器的算法，并确定滤波器的权值，使重要的细节保留在缩小比例的图像。更具体地说，它为更偏离局部图像邻域的像素分配更大的权重。
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：
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
还记得在理解 LSTM 的时候，我们会发现，它用一种门控机制记住重要的信息而遗忘不重要的信息。在此之后，很多机器学习方法都受到了门控机制的影响，包括 Highway Network 和 GRU 等等。北大的研究者同样也是，它们将门控机制加入到 CNN 剪枝中，让模型自己决定哪些滤波器不太重要，那么它们就可以删除了。
双边滤波器是同时考虑空间域和值域信息的类似传统高斯平滑滤波器的图像滤波、去噪、保边滤波器。其模板系数是空间系数d与值域系数r的乘积。其思想是：空间系数是高斯滤波器系数，值域系数为考虑了邻域像素点与中心像素点的像素值的差值，当差值较大时，值域系数r较小，即，为一个递减函数（高斯函数正半部分），带来的结果是总的系数w=d*r变小，降低了与“我”差异较大的像素对我的影响。从而达到保边的效果，同时，有平滑的作用。
图 (a): (从左到右) (1) 原始图片 (2) 使用高斯低通滤波器 (3) 使用高斯高通滤波器. 本文中的原始图像来自OpenCV Github示例。
图像的实质是一种二维信号，滤波是信号处理中的一个重要概念。在图像处理中，滤波是一种非常常见的技术，它们的原理非常简单，但是其思想却十分值得借鉴，滤波是很多图像算法的前置步骤或基础，掌握图像滤波对理解卷积神经网络也有一定帮助。
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。
之前在学习CNN的时候，有对卷积进行一些学习和整理，后来就烂尾了，现在稍微整理下，先放上来，以提醒和交流。
我们选取一种最基本的图像处理——高斯模糊来尝试实现。原理可参考高斯模糊和卷积滤波简介
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。要学习高斯模糊我们首先要知道一些基本概念：
当我们听到卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNNs）时，往往会联想到计算机视觉。CNNs在图像分类领域做出了巨大贡献，也是当今绝大多数计算机视觉系统的核心技术，从Facebook的图像自动标签到自动驾驶汽车都在使用。
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、目标检测应用。
当我们听到卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNNs）时，往往会联想到计算机视觉。CNNs在图像分类领域做出了巨大贡献，也是当今绝大多数计算机视觉系统的核心技术，从Facebook的图像自动标签到自动驾驶汽车都在使用。 最近我们开始在自然语言处理（Natural Language Processing）领域应用CNNs，并取得了一些引人注目的成果。我将在本文中归纳什么是CNNs，怎样将它们应用于NLP。CNNs背后的直觉知识在计算机视觉的用例里更容易被理解，因此我就先
在第一篇文章里面，我提到计算摄影学是计算机图形学，计算机视觉，光学和传感器等领域的交叉学科，在这个领域我们可以用强大的图像算法，对传感器所获取的信息做任意的处理，得到丰富多彩的效果。
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