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关键词

-去雾

-去雾 雾模型 I(x)=J(x)t(x)+A(1-t(x)) I(x) ——待去雾的 J(x)——无雾 A——全球大气光成分 t——折射率(大气传递系数) 暗通道先验 在无雾中 总之,自然景物中到都是阴影或者彩色,这些景物的的暗原色总是很灰暗的。 首先求出每个素RGB分量中的最小值,存入一副和原始大小相同的灰度中,然后再对这幅灰度进行最小值滤波(邻域中取最小值) 验证了暗通道先验论的普遍性 计算折射率 t(x)=1-wmin(minI (y)/A) 估计大气光 1.选取暗通道暗通道最亮的0.1%的素(一般来说,这些素表示雾浓度最大的地方) 2.取输入里面这些素对应的素里面最亮的作为大气光 (暗最亮的0.1%的素对应的原最亮的为大气光 ) 注:选中的素未必是全最亮的,而且要比选取全最亮的方式鲁棒性更好。

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-增强

增强前期知识 增强是模式识别中非常重要的过程。 增强的目的是通过对中的信息进行,使得有利于模式识别的信息得到增强,不利于模式识别的信息被抑制,扩大中不同物体特征之间的差别,为的信息提取及其识别奠定良好的基础。 一幅输入经过灰度变换后将产生一幅新的输出,由输入素点的灰度值决定相应的输出素点的灰度值。灰度变换不会改变内的空间关系。的几何变换是中的另一种基本变换。 相应地,对的低频部分进行增强可以对进行平滑,一般用于的噪声消除。 3、频域增强 的空域增强一般只是对数字进行局部增强,而的频域增强可以对进行全局增强。 增强的方法分类: |增强方法|实现方法| |-|-| |对象|灰度| ||(伪)彩色| |-|-| |策略|全局| ||局部(ROI ROI,Region of Interest

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    -滤波

    和平滑程度的关系是非常简单的.σ越大,高斯滤波器的频带就越宽,平滑程度就越好.通过调节平滑程度参数σ 高斯分布:h(x,y)=e^-(\frac{x^2+y^2}{2a^2}) 双边滤波 一种非线性的滤波方法,是结合的空间邻近度和素相似度的的一种折中 中心素的距离和灰度差值的增大,邻域素的权系数逐渐减小 优点:保持边缘性能良好,对低频信息滤波良好 缺点:不能高频信息 假设高斯函数表达式如下: W_ij=\frac{1}{K_i}e^-\frac 其中: f:待滤波 w:滤波模板 option1, option2:可选项 可选项分为: (1) 边界项:遍历边界元素时,需要提前在边界周围补充元素 参数:`X`--表示具体的数字,默认用 `0`补充 `symmetric`--镜边界元素 `replicate`--重复边界素 `circular`--周期性填充边界内容 (2) 尺寸项:前扩充了边界,比原大一圈,此项输出大小 ,首先把通过傅里叶变换将从空间域转换到频率域,频域,反傅里叶变换转到空间域 |||| |-|-|-| |||| C++代码 均值滤波 void meanFilter (unsigned char

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    -插值

    插值 比较常用的插值算法有这么几种:最邻近插值,双线性二次插值,三次插值,Lanczos插值等等 1,最邻近插值 最邻近插值算法也叫做零阶插值算法,主要原是让输出素的素值等于邻域内 离它距离最近的素值 2,双线性二次插值 3、三次内插法 内插值,外插值 两张混合时通过内插与外插值方法可以实现亮度、对比度、饱和度、填色、锐化等常见的操作。 外插值方法:可以用来生成跟内插值效果相反的。 比如内插值模糊,通过外插值可以去模糊,外插值可以调节饱和度,可以实现一些列的比如亮度、饱和度、对比度、锐化调整。 自适应的方法可以根据插值的内容来改变(尖锐的边缘或者是平滑的纹),非自适应的方法对所有的素点都进行同样的。 双三次产生的比前两次的尖锐,有想的时间和输出质量。因此,在很多编辑程序中是标准算法 (包括 Adobe Photoshop), 打印机和相机插值。

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    -噪声

    噪声 噪声 加性噪声一般指热噪声、散弹噪声等,它们与信号的关系是相加,不管有没有信号,噪声都存在。 高斯白噪声包括热噪声和散粒噪声。 椒盐噪声 定义:椒盐噪声又称为双极脉冲噪声,这种噪声表现的特点是噪声素的灰度值与邻域素有着明显差异,而其余素的灰度值保持不变,因此在中造成过亮或过暗的素点。 椒盐噪声严重影响的视觉质量,给的边缘检测、纹或者特征点提取等造成困难。 Based algorithm for removal of high density impulse noises) 一般会选择先检测再滤波的思路,通过开关机制抑制噪声,上述方法对低噪声水平的椒盐噪声效果良好 因为基于中值的滤波方法仅考虑局部区域素点的顺序阶信息,没有充分利用素点之间的相关性或相似性。噪声素点的估计值可能与真实值有较大偏差,很难保持的细节信息。

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    -融合

    一般情况下,我们先会对不同传感器取得的各自信息及信号进行一个整合加强过程,例如间的配准,边缘增强,平滑,抑制背景杂波等;然后我们要做的是对于融合层和融合算法的选取,不同的算法方式和提取特征信息的方法不同 2、对于同一目标的多源信号的采集。通过传感器进行目标信号采集,采集过程虽然简单,却可也不能轻视,好的采集方法可以获得更优质的信号信息,为后续的信号过程打下基础。 3、对于采集信号的预。 收集到的信号不一定直接就能用,在进行融合之前,对采集到的信号进行去噪、增强、配准等预,可以大大提高的对比度以及分辨率,有助于融合效果的进一步提高。 4、融合过程。 融合过程的流程框如下: 不同的层次所进行数据的要求和融合算法是不一样的,需要具体问题具体分析,通常我们将数据分为三层,融合过程流程如下: 融合层简介: 1、基于素级的融合属于最基本的融合技术 这一层主要是直接的单素,因为素级是由源场景的最大化描述的。素级融合需要对进行预,包括配准、滤波和增强。

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    Python-OpenCV (七):灰度化

    为了加快速度,在算法中,往往需要把彩色转换为灰度。 0x00. 灰度 灰度数字是每个素只有一个采样颜色的,这类通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度。 灰度与黑白不同,在计算机领域中黑白只有黑白两种颜色,灰度在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。 分量法 将彩色中的三分量的亮度作为三个灰度的灰度值,可根据应用需要选取一种灰度。 最大值法 将彩色中的三分量亮度的最大值作为灰度的灰度值。 由于人眼对绿色的敏感最高,对蓝色敏感最低,因此,按下式对RGB三分量进行加权平均能得到较合的灰度

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    -Retinex增强

    _Retinex增强 单尺度SSR (Single Scale Retinex) S(x,y)分解为两个不同的:反射R(x,y),入射L(x,y) 可以看做是入射和反射构成 而L(x, y)表示入射光,决定了素能达到的动态范围,我们应该尽量去除。 我们把照射假设估计为空间平滑,原始为S(x, y),反射为R(x, y),亮度为L(x, y),使用公式 r(x,y)=logR(x,y)=log\frac{S(x,y)}{L(x, {x^2+y^2}{c^2}} 其中C是高斯环绕尺度,λ是一个尺度,满足∫∫F(x,y)dxdy=1 SSR算法中的卷积是对入射的计算,其物意义是通过计算素点与周围区域在加权平均的作用下,估计中照度的变化 后的局部对比度提高,亮度与真实场景相似,在人们视觉感知下,显得更加逼真。 参考文章

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    Python

    本章工作任务 u 任务1:了解Pillow库的基本操作 u 任务2:掌握格式转换 u 任务3:掌握改变尺寸 u 任务4:掌握剪裁 u 任务5:掌握滤镜 本章技能目标及重难点 编号技能点描述级别 1了解Pillow库的基本操作★ 2掌握格式转换★★ 3u掌握改变尺寸★★★ 4掌握剪裁★★★ 5掌握滤镜★★★ 注: "★"解级别 "★★"掌握级别 "★★★" 应用级别 本章学习目标 本章开始学习Python,需要同学们解如何使用Pillow来操作,实现格式转换,改变大小尺寸,裁剪,滤镜。 他支持JPEG,PNG,GIF,BMP等多种格式。 1.1.1安装Pillow Pillow与多种数据的程序库存在依赖关系,因此安装时需要多级注意。 crop的返回值为存有剪裁后的Image类对象。 1.5对进行滤镜 1.5.1全反色 进行滤镜必须获取素值。

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    DSP

    最近着手把CSK移植到DSP中,先看一些DSP中的一些例子,第一件事当然就是怎么把数据倒入CCS工程中了,去年倒是用过一点CCS,再拿起来已经忘得差不多了,这篇文章主要记录一些学习的过程: 参数设置 然后在对应的窗口点refresh就可以看到了: ? image 加载加载进去倒是可以,但是是访问不了的,写了个很简单的阈值跑不了。 然后我们把窗函数加在上看一看长什么样子,我这里换了一副,所有的操作都是针对6464的来的。 导入的为 ? 为了简单,我们用16位的来说吧,也就是说参与运算的数都是16位的整型数,那么如何小数的关键就在于如何确定一个数据小数点的位置,这样的话数据的精度和数据的范围就是一对矛盾了,精度越高,范围则会越小。 五.的IFFT运算 FFT成功之后,还是花了半个下午的时间把测试的代码整成函数放到头文件里,因为代码不多,就没有新建源文件,之所以花了半个下午是因为当时一个内存死活写不进去数,对于一个int型的数据取

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    ios

    CGContextTranslateCTM(context, 0, rect.size.height); CGContextScaleCTM(context, 1.0, -1.0); // 从原片中取小 kCGLineJoinMiter,      kCGLineJoinRound,     kCGLineJoinBevel }; miterLimit -> // 内角和外角距离 /** * 两条线交汇内角和外角之间的最大距离 时才会生效,最大限制为10 * 我们都知道, 两条直线相交时, 夹角越小, 斜接长度就越大. * 该属性就是用来控制最大斜接长度的. * 当我们设置了该属性, 如果斜接长度超过我们设置的范围, * 则连接将会以 素,所以会先显示1素实线,然后3素空白,16素实线,7素空白,8素实线,3素空白……   */ - (void)setLineDash:(const CGFloat *)pattern lineWidth; //内角和外角距离 @property CGFloat miterLimit; //线端口类型 @property(copy) NSString *lineCap; //线连接类型

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    OpenCV

    转换灰度 1.1 读取 import cv2 as cv # 读取片 img = cv.imread('.. = array(Image.open("Resources/Photos/park.jpg").convert('L')) ​ im2 = 255 - im # 对进行反相 ​ im3 = (100.0/255) * im + 100 # 将素值变换到 100...200 区间 ​ im4 = 255.0 * (im/255.0)**2 # 对素值求平方后得到的 (二次函数变换,使较暗的素值变得更小) ​ #2x2显示结果 使用第一个显示原灰度 #subplot(221) ​ title('gray') ​ gray() ​ imshow(im) ​ show 参考 python数组操作与灰度变换

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    python-滤镜

    前言 很多时候用手机拍完照,为了让照片看上去更好看,我们都会对照片做一些,而这里用的最多的方法就是滤镜了,常用的滤镜一般有模糊滤镜,其它的就是一些风格的变换了,比如黑白老照片,怀旧复古风,素描铅笔艺术风等 今天我们就尝试用python的PIL库对片做一些滤镜,希望可以带给你一些想法。 打开原始片 这里我用的是一张猫的片,先打开原查看。 ? 进行模糊滤镜 PIL中的ImageFilter模块中已经有很多集成好的滤镜方法,这里我们直接调用,原下一篇会详细讲解并自己尝试者去实现同样的效果。 ? 循环对比展示所有滤镜 这里将ImageFilter中几个滤镜属性直接调用了,有些看上去效果并不明显,比如模糊滤镜效果就不是很明显,还有不同片的效果也是不一样的,比如猫的边界滤镜并没有找到明显滤镜,

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    机器学习(30)之线性判别分析(LDA)原详解

    LDA在模式识别领域(比如人脸识别,舰艇识别等识别领域)中有非常广泛的应用,因此我们有必要了解下它的算法原。 在学习LDA之前,有必要将其自然语言领域的LDA区别开来,在自然语言领域, LDA是隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA),是一种文档的主题模型 上中提供了两种投影方式,哪一种能更好的满足我们的标准呢?从直观上可以看出,右要比左的投影效果好,因为右的黑色数据和蓝色数据各个较为集中,且类别之间的距离明显。左则在边界数据混杂。 以上就是LDA的主要思想了,当然在实际应用中,数据是多个类别的,我们的原始数据一般也是超过二维的,投影后的也一般不是直线,而是一个低维的超平面。 LDA与流程 ? ? ? ? 在进行识别相关的数据分析时,LDA是一个有力的工具。下面总结下LDA算法的优缺点。 优点 1)在降维过程中可以使用类别的先验知识经验,而PCA这样的无监督学习则无法使用类别先验知识。

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    PHP

    创建画布 resource imagecreate(int x,int y)//创建画布 resource imagecreatetruecolor(int x,inty) 销毁画布 当完成后, JPEG文件或URL载入一副 imagecreatefrompng():创建画布并从PNG文件或URL载入一副 imagecreatefromwbmp():创建画布并从WBMP文件或URL载入一副 imagecreatefromstring():创建画布并从字符串中的流新建一幅 输出 PHP允许将以不同格式输出,而且每个格式都有专门的函数输出: imagegif():以GIF格式将输出到浏览器或文件中 imagejepg():以JEPG格式将输出到浏览器或文件中。 imagepeng():以PENG格式将输出到浏览器或文件中。 字体向中输入文字 拷贝 函数 说明 getimagesize() 获取的尺寸 imagecopy() 拷贝的一部分 imagecopyresized() 拷贝的一部分,并调整大小

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    python-贴

    上篇讲了如何给片上加上文字,那能不能往片上面贴片呢,这个是肯定的,下面就来看看吧! 粘贴一张片 先导入库和matplotlib库(这里仅用来显示片使用),接着新建一张黄色背景,打开本地要粘贴的片,使用paste的方法粘贴片,最后显示。 ? ,有素的地方会保留下来,从而实现对应的效果。 显示九宫格片 如果片是有规律的排列的,我们可以通过循环来,下面实现了一个3X3的网格片,利用这个方法也可以实现微信QQ等的九宫格片。 ? 显示特定形 这里利用到点阵的原,相信大家都有见过下面这种显示文字的方式,公交车上,火车站,广告灯非常多,通过让对应的位置的灯亮起来从而显现文字信息,显示片的方法也是类似的,下面用常见的8*8的方阵

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    OpenCV05-操作

    05-操作 #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; int i++) { for (int j = 0; j < gray_cols; j++) { int gray_value = gray_src.at<uchar>(i, j); //当前点的素值 srcNegation1 image", CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow("srcNegation1 image", dst1); waitKey(0); return 0; } 修改素值 //1.灰度 image.at<uchar>(y,x) = 128; //2.BGR三通道 image.at<Vec3b>(y,x)[0] = 128; image.at<Vec3b>(y, x)[1] = 128; image.at<Vec3b>(y,x)[2] = 128; //3.空白赋值 image = Scalar(0); //Scalar(参数1, 参数2...)

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    OpenCV06-混合

    06-混合 论-线性混合操作 g(x)=(1−α)f0​(x)+αf1​(x) 相关API void cv::addWeighted(InputArray sec1, //参数1:输入Mat src1 double alpha, //参数2:输入src1的alpha值 InputArray src2, / /参数3:输入Mat src2 double beta, //参数4:输入src2的beta值(通常为1-alphp) double gamma, //gamma值 OutputArray dst, //输出混合 int dtype = ; //注:src1和src2的大小和类型必须一致 //公式:dst(I) = saturate(src1(I)*alpha + src2(I)*beta + gamma) saturate用于确保素值范围为

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    人脸识别系列二 | FisherFace,LBPH算法及Dlib人脸检测

    LDA和PCA的不同之在于: LDA是有监督的降维方法,而PCA是无监督的。 如果说数据是k维的,那么LDA只能降到(k-1)维度,而PCA不受此限制。 另一个好是我们可以根据不同的区域赋予不同的权重,例如人脸往往在的中心区域,因此中心区域的权重往往大于边缘部分的权重。通过对片的上述,人脸的特征便提取完了。 Dlib人脸检测 原 Dlib是一款优秀的跨平台开源的C++工具库,该库使用C++编写,具有优异的性能。Dlib库提供的功能十分丰富,包括线性代数,,机器学习,网络,最优化算法等众多功能。 Dlib的核心原是使用了Hog特征来表示人脸,和其他特征提取算子相比,它对的几何和光学的形变都能保持很好的不变形。 在调用之前首先要安装Dlib人脸检测库,我使用的是Windows 10,Core i5的器。

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    数字

    冈萨里斯数字的那本书的一小点点东西,数字其实是学过了的,这里我只是把这本书完整看一遍,也是略略的看,查漏补缺,前两张略过了,从第三章开始。 3.灰度变换和空间滤波。 还有一个东西是局部直方(P84),和空域滤波的方式相同,有一个框,定义一个区域,统计区域中的直方,用均衡化的最中间的值来映射中心元素的素值。 这个方法非常简单,在印刷和出版业已经用过多年,具体操作方法为: ①模糊原。 ②从原始中减去模糊。(得到的称之为模板)。 ③把模板加到原上。 这样也很好解。 对高斯噪声类似的噪声不好,对盐粒噪声效果好,对胡椒噪声不好。 ④逆谐波均值滤波器。 ? 和中值稍有区别,是选择最大值和最小值的中点,适用于随机分布的噪声,比如高斯或者均匀噪声。 ⑨修整的阿尔法均值滤波器。

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