OpenCL中的图像灰度_利用灰度图像的直方图压缩灰度图像_灰度医学图像的图像处理 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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灰度图像增强

outImage->SetPixelRGB(x,y,r,g,b); } } } 同样，也有5x5,7x5等等的模板，模板越大，处理后的图像就越模糊...： -1 -2 -1 0 0 0 1 2 1 -1 0 1 -2 0 2 -1 0 1 是两种简化运算的近似效果，可以取得更快的处理速度 // 锐化图像...0 : b; //写回图像 outImage->SetPixelRGB(x,y,r,g,b); } } } 3.基本的灰度变换...这应该是最简单的变换了，s=f(x,y)，s为处理后的像素颜色值，而f(x,y)是什么函数，就决定了处理效果如：图像反转：s=L-1-r，常用于医学上的透视图的处理对数变换：s=cLog(1+r)...，可以扩展被压缩的高值图像中的暗像素幂次变换：s=cr^γ，这就是传说中的伽马校正！

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灰度图像增强

先看基于模板的 1. 3x3 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 这个模板很明显，就是把当前像素的值用周围的像素值的平均值代替，产生模糊效果 ?...同样，也有5x5,7x5等等的模板，模板越大，处理后的图像就越模糊 2. 0 -1 0 -1 4 -1 0 -1 0 这是另一种模板，是为了增强当前像素与周围像素的差别，产生的效果就是：锐化...是两种简化运算的近似效果，可以取得更快的处理速度 ?...} 3.基本的灰度变换这应该是最简单的变换了，s=f(x,y)，s为处理后的像素颜色值，而f(x,y)是什么函数，就决定了处理效果如：图像反转：s=L-1-r，常用于医学上的透视图的处理对数变换...：s=cLog(1+r)，可以扩展被压缩的高值图像中的暗像素幂次变换：s=cr^γ，这就是传说中的伽马校正！

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基于OpenCL的图像积分图算法实现

从公式（2）和公式（3）可以看出，积分图的算法类似于前缀和计算(prefix sum) 对于只有一行的像素的图像，它的积分图就是其前缀和数组所以,如果要用OpenCL并行计算图像矩阵A的积分图，...在OpenCL实现中为了提高内存访问性能，计算矩阵A1在y方向前缀和矩阵的时候，通常先将矩阵A1转置，然后再进行计算x方向的前缀和。...函数参见我的博客《opencl:cl::make_kernel的进化》下面是上面代码中执行的kernel函数prefix_sum_line的代码，每个work-item处理一行数据，实现的功能很简单...local_block数组的大小在编译内kernel代码时由编译器提供,参见我的博客《opencl::kernel中获取local memory size》 /////////////////////...《基于OpenCL的图像积分图算法改进》参考文章《AdaBoost人脸检测算法1（转）》《基于OpenCL的图像积分图算法优化研究》

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基于OpenCL的图像积分图算法改进

在opencl环境下编程，与我们在CPU上的传统编程思想有一些差异，这些差异看似微不足道，但往往是细节决定成功，就是这些看似微不足道的差异，在多核的GPU上被无限放大，导致同一种算法在GPU和CPU运行效果有着巨大的差别...之前写过一篇文章《基于OpenCL的图像积分图算法实现》介绍了opencl中积分图算法的基本原理(不了解积分图概念的朋友可以先参考这篇文章)，并基于这个基本原理提供了kernel实现代码.但经过这两个月的实践检验...第一步(integral_block)将整个图像分为4x4的小块，分别计算局部积分图。 ?.../ #ifndef FACEDETECT_CL_FILES_COMMON_TYPES_H_ #define FACEDETECT_CL_FILES_COMMON_TYPES_H_ #ifdef __OPENCL_VERSION...attribute__((aligned(n))) #elif __cplusplus>=201103L #define _CL_CROSS_ALIGN_(n) alignas(n) #elif __OPENCL_VERSION

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图像灰度均衡化和灰度直方图(Matlab实现)

转载请注明：转载自祥的博客原文链接：http://blog.csdn.net/humanking7/article/details/46822709 ---- 内容提要原理简述这是参考冈萨雷斯的那个大块头和维基百科总结的...涉及函数其实Matlab里面给我们封装好了函数，用OpenCV那个直方图显示的代码还得自己写。...函数：灰度均值化函数： histeq 直方图显示函数： imhist 代码实现 clear all; clc; %-------------------------------------------...----------------- %灰度均衡化，并显示图像的情况 %------------------------------------------------------------ %读进图像...[filename, pathname] = uigetfile({'*.jpg'; '*.bmp'; '*.gif'; '*.png' }, '选择图片'); %没有图像 if filename

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图像灰度上移变换

original",grayImage) cv2.imshow("result",result) if cv2.waitKey()==27: cv2.destroyAllWindows() 算法：图像灰度上移变换是将实现图像灰度值的上移...，从而提升图像的亮度，由于图像灰度值位于0到255之间，因此对灰度值进行溢出判断。...图像灰度线性变换是通过建立灰度映射来调整原始图像灰度，从而改善图像的质量，凸显图像细节，提高图像对比度。...灰度线性变换公式如下： DB=f(DA)=αDA+b 其中，DB表示灰度线性变换后的灰度值，DA表示变换前输入图像的灰度值，α和b为线性变换方程f(D)的参数，分别表示斜率和截距。...=0时，图像所有的灰度值上移或下移当α=-1，b=255时，原始图像的灰度值反转当α>1时，输出图像的对比度增强当0<α<1时，输出图像的对比度减小当α<0时，原始图像暗区域变亮，亮区域变暗，图像求补

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图像灰度对数变换

font.sans-serif"]=["SimHei"] plt.title("对数变换函数") plt.xlim(0,255) plt.ylim(0,255) plt.show() #图像灰度对数变换...original",grayImage) cv2.imshow("result",result) if cv2.waitKey()==27: cv2.destroyAllWindows() 算法：图像灰度对数变换是实现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。...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。...一个典型的应用是傅立叶频谱，其动态范围可能宽达0～106直接显示频谱时，图像显示设备的动态范围往往不能满足要求，从而丢失大量的暗部细节；而在使用对数变换之后，图像的动态范围被合理地非线性压缩，从而可以清晰地显示

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图像纹理——灰度共生矩阵

1.灰度共生矩阵生成原理灰度共生矩阵(GLDM)的统计方法是20世纪70年代初由R.Haralick等人提出的，它是在假定图像中各像素间的空间分布关系包含了图像纹理信息的前提下，提出的具有广泛性的纹理分析方法...对于纹理变化缓慢的图像，其灰度共生矩阵对角线上的数值较大；而对于纹理变化较快的图像，其灰度共生矩阵对角线上的数值较小，对角线两侧的值较大。...在图像中任意一点（x,y）及偏离它的一点(x+a,y+b)(其中a，b为整数，认为定义)构成点对。设该点对的灰度值为(f1,f2),假设图像的最大灰度级为L,则f1与f2的组合共有L*L种。...例如，对于a=1，b=0，点对中(0,1)的组合共出现了10次。对比可以看出，(0,1),(1,2),(2,3)和(3,0)均有较高的出现频数。图b表明，图像中存在明显的左上右下方向的纹理。...共生矩阵实际上是两个像素点的联合直方图，对于图像中细而规则的纹理，成对像素点的二维直方图倾向于均匀分布；对于粗而规则的纹理，则倾向于最对角分布。

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图像灰度反色变换

(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) height,width=grayImage.shape[:2] result=np.zeros((height,width),np.uint8) #图像灰度上移变换...，也称线性灰度补变换，是对原图像的像素值进行反转，即黑色变为白色，白色变为黑色。...通过改变图像像元的亮度值来改变图像像元的对比度，从而改善图像质量的图像处理方法。图像灰度线性变换是通过建立灰度映射来调整原始图像灰度，从而改善图像的质量，凸显图像细节，提高图像对比度。...灰度线性变换公式如下： DB=f(DA)=αDA+b 其中，DB表示灰度线性变换后的灰度值，DA表示变换前输入图像的灰度值，α和b为线性变换方程f(D)的参数，分别表示斜率和截距。...=0时，图像所有的灰度值上移或下移当α=-1，b=255时，原始图像的灰度值反转当α>1时，输出图像的对比度增强当0<α<1时，输出图像的对比度减小当α<0时，原始图像暗区域变亮，亮区域变暗，图像求补

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python实现图像灰度处理

今天打算用matplotlib和numpy来实现图像灰度处理。我们知道，图像是由若干像素来组成，每一个像素都有明确的位置和被分配的颜色值（RGB）。图像就是由很多像素构成的一个矩阵。...图片灰度处理的计算公式：Gray=R*0.299+G*0.587+B*0.114 其中，Gray表示灰度值，RGB表示红绿蓝的颜色值。...图片灰度处理后的数据是二维数组，颜色0~255，0到255为由暗到亮的过程。也就是灰度。...imread负责的就是加载图片） n1=plt.imread("me.png") # n1为三维数组，最高维度是图像的height，此高维是图像的width，最低为是RGB颜色 # 显示图片(imshow...imshow负责的就是将图片显示在窗口中) plt.imshow(n1) # 灰度公式要乘的值封装成一个列表n2 n2=np.array([0.299,0.587,0.114]) # 将n1的颜色值与n2

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python中opencv图像处理实验(一)---灰度变换

参考链接：使用OpenCV在Python中进行图像处理在上一篇中记录了，如何配置opencv环境的问题。本篇则记录对灰度图像进行一些常规处理。...图片的灰度化：将一个像素点的三个颜色变量相等，R=G=B，此时该值称为灰度值直接调用opencv中的函数，读入的图片可以与代码文件放在一起这样可以省略输入图片路径。...在灰度图像中像素值在0~255,二值化后图像中像素值为0或255。...CV_THRESH_BINARY, //表示如果当前像素点的灰度值大于阈值则将输出图像的对应位置像素值置为255，否则为0 ３．对灰度图像进行伽马变换 #伽马变换 gamma=copy.deepcopy...伽马值小于1时，会拉伸图像中灰度级较低的区域，同时会压缩灰度级较高的部分伽马值大于1时，会拉伸图像中灰度级较高的区域，同时会压缩灰度级较低的部分４．对灰度图像进行对数变换 # 对数变换 logc =

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图像灰度伽玛变换

img,c,v): lut=np.zeros(256,dtype=np.float32) for i in range(256): lut[i]=c*i**v #灰度值的映射...original",grayImage) cv2.imshow("result",result) if cv2.waitKey()==27: cv2.destroyAllWindows() 算法：图像灰度伽玛变换...，也称图像指数变换或图像幂次变换，另一种常用的灰度非线性变换。...s = cr^y 其中，r表示原始图像灰度级，s表示变化后灰度级，c和r表示正常数。...当γ>1时，会拉伸图像中灰度级较高的区域，压缩灰度级较低的部分当γ<1时，会拉伸图像中灰度级较低的区域，压缩灰度级较高的部分当γ=1时，该灰度变换是线性的，此时通过线性方式改变原图像

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十五.图像的灰度线性变换

希望未来能更透彻学习和撰写文章，同时非常感谢参考文献中的大佬们的文章和分享，共勉。...- https://blog.csdn.net/eastmount 一.图像灰度线性变换原理图像的灰度线性变换是通过建立灰度映射来调整原始图像的灰度，从而改善图像的质量，凸显图像的细节，提高图像的对比度...灰度线性变换的计算公式如下所示：该公式中DB表示灰度线性变换后的灰度值，DA表示变换前输入图像的灰度值，α和b为线性变换方程f(D)的参数，分别表示斜率和截距。...如图所示，显示了图像的灰度线性变换对应的效果图。...---- 二.图像灰度上移变换该算法将实现图像灰度值的上移，从而提升图像的亮度，其实现代码如下所示。由于图像的灰度值位于0至255区间之内，所以需要对灰度值进行溢出判断。

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图像处理之灰度模糊图像与彩色清晰图像的变换

图像增强中常见的几种具体处理方法为：直方图均衡　　在图像处理中，图像直方图表示了图像中像素灰度值的分布情况。为使图像变得清晰，增大反差，凸显图像细节，通常希望图像灰度的分布从暗到亮大致均匀。...灰度变换包含的方法很多，如逆反处理、阈值变换、灰度拉伸、灰度切分、灰度级修正、动态范围调整等。图像平滑　　在空间域中进行平滑滤波技术主要用于消除图像中的噪声，主要有邻域平均法、中值滤波法等等。...邻域平均，也称均值滤波，对于给定的图像f(x,y)中的每个像素点(x,y)，它所在邻域S中所有M个像素灰度值平均值为其滤波输出，即用一像素邻域内所有像素的灰度平均值来代替该像素原来的灰度。　　...当有了关于图像本身的先验知识时，可以建立原始图像的模型，然后在观测到的退化图像中通过检测原始图像而复原图像。３.　...其算法主要是深度学习中的卷积神经网络，我们在待处理信息量不可扩充的前提下（即模糊的图像本身就未包含场景中的细节信息），可以借助海量的同类数据或相似数据训练一个神经网络，然后让神经网络获得对图像内容进行理解

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Opencv 图像处理：图像基础操作与灰度转化

删除窗口cv2.destrovAllWindows() 保存图像cv2.imwrite() 3.图像分辨率灰度转化 RGB与 BGR 转化图像属性 1.图像格式图像压缩比: 通过编码器压缩后的图象数字大小和原图象数字大小的压缩比...每个数值也是在 0 到 255 之间， 0 表示相应的基色，而 255 则代表相应的基色在该像素中取得最大值。...cv2 #使用opencv中imread函数读取图片， #0代表灰度图形式打开，1代表彩色形式打开 img = cv2.imread('split.jpg',1) print(img.shape) #...通道数：图像的位深度，是指描述图像中每个pixel 数值所占的二进制位数。位深度越大则图像能表示的颜色数就越多，色彩越丰富逼真。...8 位：单通道图像，也就是灰度图，灰度值范围2**8=256 24 位：三通道 3*8=24 32 位：三通道加透明度 Alpha 通道灰度转化目的将三通道图像（彩色图）转化为单通道图像（灰度图

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图像处理-灰度变换-直方图

图像处理_灰度变换_直方图直方图均衡化 Histogram Equalization 假如图像的灰度分布不均匀，其灰度分布集中在较窄的范围内，使图像的细节不够清晰，对比度较低。...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。...也就是将原图像的直方图修改为在整个灰度区间内大致均匀分布，因此扩大了图像的动态范围，增强图像的对比度。...（灰度图为255）直接应用该方法得到图像的灰度直方图将灰度直方图进行归一化，计算灰度的累积概率；创建灰度变化的查找表应用查找表，将原图像变换为灰度均衡的图像均衡化过程中，必须要保证两个条件...,L-1 n是图像素总和，n_k是当前灰度级的像素个数，L是图像中灰度级总数操作步骤有: 直方图规定化直方图规定化，就是对原始图像做变换，使得变换后的图像的直方图跟我们规定的一样。

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浅谈彩色图像、灰度图像、二值图像和索引图像区别

二、详解彩色图像　　是指图像中的每个像素值都分成R、G、B三个基色分量，每个基色分量直接决定其基色的强度，这样产生的色彩称为真彩色。...灰度图像经常是在单个电磁波频谱如可见光内测量每个像素的亮度得到的，用于显示的灰度图像通常用每个采样像素8位的非线性尺度来保存，这样可以有256级灰度（如果用16位，则有65536级）三、CV中彩色图像...MAP中每一行的三个元素分别指定该行对应颜色的红、绿、蓝单色值，MAP中每一行对应图像矩阵像素的一个灰度值，如某一像素的灰度值为64，则该像素就与MAP中的第64行建立了映射关系，该像素在屏幕上的实际颜色由第...也就是说，图像在屏幕上显示时，每一像素的颜色由存放在矩阵中该像素的灰度值作为索引通过检索颜色索引矩阵MAP得到。...索引图像一般用于存放色彩要求比较简单的图像，如Windows中色彩构成比较简单的壁纸多采用索引图像存放，如果图像的色彩比较复杂，就要用到RGB真彩色图像。

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基于FPGA灰度图像的laplacian算子的实现

基于FPGA灰度图像的laplacian算子的实现千里之行，始于足下 1 背景知识 Laplacian 算子是n维欧几里德空间中的一个二阶微分算子，定义为梯度grad的散度div。...如果f是二阶可微的实函数，则f的拉普拉斯算子定义为： (1) f的拉普拉斯算子也是笛卡儿坐标系中的所有非混合二阶偏导数求和： (2) 作为一个二阶微分算子，拉普拉斯算子把C函数映射到C函数，对于k ≥...据此，对数字图像{f（i，j）}的每个像素，取它关于x轴方向和y轴方向的二阶差分之和，表示为: ?...clear all img=imread('lena.jpg'); figure,imshow(img); title('lena'); AW=edge(rgb2gray(img),'sobel');%将真彩图像转为灰度图...Mask2 推荐阅读：《FPGA图像处理之边缘检测算法的实现》

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【说站】python 图像灰度处理

python 图像灰度处理一、图像灰度处理在进行人脸识别时，好多地方都先进行图像变灰度的操作，这里也给大家介绍一下：这里有一个阈值函数，gray_image，将所有图像变为比127更暗直至0或者增加亮度到...255，将图像的彩色边框的内容略过。...二、灰度处理代码 gray_image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) viewImage(gray_image,"gray Image") 结果：三

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基于FPGA的灰度图像处理之反转

基于FPGA的灰度图像处理之反转作者：lee神 1，背景知识灰度变换是图像处理中最简单最基础也是最重要的技术之一。...灰度是表现图像明暗的关键量度，8bit灰度级为[0:255]共256级灰度；0表示最黑暗也就是纯黑色，255表示最明亮也就是白色。...灰度级为[0,L-1]的一幅灰度图像，该反转图像为：s = L-1-r --------------------(1) r为原灰度图像灰度级。灰度反转可用作明暗转换。 2，FPGA实现 ?...图5 反转dog 4,总结其实灰度翻转过来的图像还是挺漂亮的，灰度反转在医学上应有比较多，尤其是医学照相，有些细节看不清楚，就需要反转。 ?...推荐阅读： FPGA图像处理之rgbtogray算法的实现

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