其中,c是一个常数,对数变换,将源图像中范围较窄的低灰度值映射到范围较宽的灰度区间,同时将范围较宽的高灰度值区间映射为较窄的灰度区间,从而扩展了暗像素的值,压缩了高灰度的值,能够对图像中低灰度细节进行增强。 对数变换曲线如下图。
图像增强能够有目的地强调图像地整体或是局部特征,将不清晰地图像变得更为清晰,或是强调某些感兴趣的特征,使其改善图像质量,加强图像判别和识别的效果。
首先介绍术语空间域:指在图像平面本身,对图像每个像素直接进行计算处理。灰度变换也称亮度变换,顾名思义,该处理改变图像的亮度,一般与图像增强操作相关,灰度变换可以改变图像的质量和亮度的对比度。常见的灰度变换函数包括: 线性函数 (图像反转) 对数函数:对数和反对数变换 幂律函数:n次幂和n次开方变换
4.4 BM3D降噪算法(Block Matching 3D Filter Algorithm)7
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。
在视频处理中,为了能够实时调节图像的对比对,通常需要对直方图进行拉伸处理。直方图拉伸是指将图像灰度直方图较窄的灰度级区间向两端拉伸,增强整幅图像像素的灰度级对比度,达到增强图像的效果。
对于原始对比度较低的图像,我们可以提高对比度来增强图像的辨识度,改善图像的视觉效果,转换为更适合人或者机器处理的形式,去除无用的信息,提高使用价值。典型的比如CT图像增强,去雾去雨,静脉增强等算法。
OpenCV是一个C++库,目前流行的计算机视觉编程库,用于实时处理计算机视觉方面的问题,它涵盖了很多计算机视觉领域的模块。在Python中常使用OpenCV库实现图像处理。
数字图像的诞生并不是与计算机的发展完全相关,第一次世界大战结束后的第二年,数字图像被发明并用于报纸行业。为了当时传输此图像,发明了Bartlane电缆图像传输系统。主要是为了从英国伦敦连接到美国纽约。
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、图像分类应用。希望文章对您有所帮助,如果有不足之处,还请海涵~
CLAHE是一个比较有意思的图像增强的方法,主要用在医学图像上面。之前的比赛中,用到了这个,但是对其算法原理不甚了解。在这里做一个复盘。
如:光照不够均匀,这会造成图像灰度过于集中; 由CCD(摄像头)获得图像时经A/D(数模)转换、线路传送时产生噪声污染,也会影响图像质量。
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。
上期我们一起揭开了图像处理中的卷积操作的疑惑, 机器视觉算法(第12期)----图像处理中的卷积操作真的是在做卷积吗? 今天,我们一起看下直方图处理中的两大神器:直方图均衡与直方图匹配。
图像增强方法在数字图像处理中占有重要地位,它能够有效提高图像的视觉效果,增强图像的细节信息,从而在医学、遥感、工业检测等多个领域发挥重要作用
当大家发现导入了影像,然后影像图莫名其妙变色的时候,可以在“影像源类型”里面进行调整:
图像增强是图像模式识别中非常重要的图像预处理过程。 图像增强的目的是通过对图像中的信息进行处理,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,扩大图像中不同物体特征之间的差别,为图像的信息提取及其识别奠定良好的基础。图像增强按实现方法不同可分为点增强、空域增强和频域增强。
直方图均衡化方法属于图像增强的范畴,是一种对图像进行灰度级修正的方法。简而言之,就是对一个灰度图像进行处理,使他的特征更加明显。通常情况下,在对图像进行进一步的处理之前,直方图均衡化是一种对灰度进行归一化处理的好方法,而且也可以增强图像的对比度。
在日常做CV的过程中,慢慢的就得去琢磨怎么使用一些直观的方式来展现数据,甚至来展现一些图片的区别。在Python中,我们经常会用到matplotlib这个2D绘图库来绘制图形。在matplotlib能够绘制的种类很多,在这篇文章中,我会通过绘制直方图来去展现一些常用的绘图技巧和方式。写很长的东西不一定专业,只能帮助你对一个概念有一个快速入门,知识体系能稍微系统一点而已。抛砖引玉,大家共同学习。
虽然互联网上有很多关于 OpenCV 的 Haar Cascade 对象检测模块这方面的技术资料,但这篇文章的重点是通俗易懂地解释这些概念,希望这能帮助初学者以简单的方式理解 Python 的 OpenCV 库。
图像增强是图像模式识别中非常重要的图像预处理过程。图像增强的目的是通过对图像中的信息进行处理,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,扩大图像中不同物体特征之间的差别,为图像的信息提取及其识别奠定良好的基础。
先从 QGIS 中下载了苏州市部分主城区的天地图图像,参考系为3857,空间分辨率为0.5米,共1.6G。
最后不少朋友问,OpenGL ES 入门后怎么学习写一些滤镜 ?怎么学习 shader ?
图像直方图由于其计算代价较小,且具有图像平移、旋转、缩放不变性等众多优点,广泛地应用于图像处理的各个领域,特别是灰度图像的阈值分割、基于颜色的图像检索以及图像分类。
原图来自于Ihalcon论坛,条条大路通罗马,目前有动态阈值、频域分析等算法思路,都可以尝试,在此提出另一种思路--人为构造光滑的二次区域与原图对比,进行脏污的检测。
SVD(Singular Value Decomposition, 奇异值分解)是线性代数中既优雅又强大的工具, 它揭示了矩阵最本质的变换. 使用SVD对矩阵进行分解, 能得到代表矩阵最本质变化的矩阵元素. 这就好比一个合数能表示为若干质数之积, 分解合数能得到表示该合数的质因数; 复杂周期信号可以表示为若干简单的正弦波和余弦波之和, 使用傅里叶变换能得到表示该信号的简单波; 复杂矩阵所代表的线性变换可由若干个简单矩阵所代表的线性变换组合起来, 使用SVD能找到这些简单矩阵. 本文由以下章节, 对SVD进行阐述:
面部是人体的独特标识,每个人都有着独特的面部特征。通过一个人的面部可以识别出其身份,不过双胞胎可能有点困难。那么什么是面部识别系统?简单来说,面部识别系统是一种通过人的面部轮廓比较和分析来从数字图像或视频源中识别人的身份的技术。人脸识别已经成为深度学习的重要方向。
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。
有的道友已经对整个框架进行了重构,经过这次更新,相信各位道友可以根据自己需求自行添加工具箱了,多读多写,方能成就大道。
【导读】专知成员Hui上一次为大家介绍Numpy包的使用,介绍了Numpy库的一些基本函数和一些简单用法,以及图像灰度变换,这一次为大家详细讲解图像的缩放、图像均匀操作和直方图均衡化。 图像的缩放、均
除去NARF这种和特征检测联系比较紧密的方法外,一般来说特征检测都会对曲率变化比较剧烈的点更敏感。Harris算法是图像检测识别算法中非常重要的一个算法,其对物体姿态变化鲁棒性好,对旋转不敏感,可以很好的检测出物体的角点。甚至对于标定算法而言,HARRIS角点检测是使之能成功进行的基础。
最近邻插值,是指将目标图像中的点,对应到源图像中后,找到最相邻的整数点,作为插值后的输出。
基本原理来源于何凯明大神的CVPR09的论文Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior
这是OpenCV图像处理专栏的第七篇文章,主要为大家介绍一下直方图均衡化算法的原理以及提供一个我的C++代码实现。
RGB = imread('sy.jpg'); % 读入图像 imshow(RGB), % 显示原始图像 GRAY = rgb2gray(RGB); % 图像灰度转换 imshow(GRAY), % 显示处理后的图像 threshold = graythresh(GRAY); % 阈值 BW = im2bw(GRAY, threshold); % 图像黑白转换 imshow(BW), % 显示处理后的图像 BW = ~ BW; % 图像反色 imshow(BW), % 显示处理后的图像 1.图像反转 MATLAB程序实现如下: I=imread('xian.bmp'); J=double(I); J=-J+(256-1); %图像反转线性变换 H=uint8(J); subplot(1,2,1),imshow(I); subplot(1,2,2),imshow(H); 2.灰度线性变换 MATLAB程序实现如下: I=imread('xian.bmp'); subplot(2,2,1),imshow(I); title('原始图像'); axis([50,250,50,200]); axis on; %显示坐标系 I1=rgb2gray(I); subplot(2,2,2),imshow(I1); title('灰度图像'); axis([50,250,50,200]); axis on; %显示坐标系 J=imadjust(I1,[0.1 0.5],[]); %局部拉伸,把[0.1 0.5]内的灰度拉伸为[0 1] subplot(2,2,3),imshow(J); title('线性变换图像[0.1 0.5]'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 K=imadjust(I1,[0.3 0.7],[]); %局部拉伸,把[0.3 0.7]内的灰度拉伸为[0 1] subplot(2,2,4),imshow(K); title('线性变换图像[0.3 0.7]'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 3.非线性变换 MATLAB程序实现如下: I=imread('xian.bmp'); I1=rgb2gray(I); subplot(1,2,1),imshow(I1); title('灰度图像'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 J=double(I1); J=40*(log(J+1)); H=uint8(J); subplot(1,2,2),imshow(H); title('对数变换图像'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 4.直方图均衡化 MATLAB程序实现如下: I=imread('xian.bmp'); I=rgb2gray(I); figure; subplot(2,2,1); imshow(I); subplot(2,2,2); imhist(I); I1=histeq(I); figure; subplot(2,2,1); imshow(I1); subplot(2,2,2); imhist(I1); 5.线性平滑滤波器 用MATLAB实现领域平均法抑制噪声程序: I=im
灰度图 ,Gray Scale Image 或是Grey Scale Image,又称灰阶图。把白色与黑色之间按对数关系分为若干等级,称为灰度。8位像素灰度分为256阶。用灰度表示的图像称作灰度图。除了常见的卫星图像、航空照片外,许多地球物理观测数据也以灰度表示。除了常见的卫星图像、航空照片外,许多地球物理观测数据也以灰度表示。以位场图像为例,把位场表示为灰度图,需要将位场观测值灰度量化,即将场的变化范围转换成256阶的灰度范围。由于位场的动态变化范围非常大,磁场可达数万个纳特,重力场也可能在数百个重力单位内变化,所以在显示为图像前通常需要对位场观测值进行拉伸或压缩。
均衡化:经过均衡化处理的图像,像素占有更多的灰度级并且分布更均匀,这样的图像具有更高的对比度
本文主要对GEE中的数据图层可视化代码嵌入操作加以介绍。本文是谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)系列教学文章的第四篇,更多GEE文章请参考专栏:GEE学习与应用(https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/category_11081040.html)。
对于图像处理,我现在也是一知半解的程度,毕业后基本就没接触这些东西了,如果有理解的不对的地方,欢迎指出~
灰度直方图是图像灰度级的函数,用来描述每个灰度级在图像矩阵中的像素个数或者占有率。直方图显示图像数据时会以左暗右亮的分布曲线形式呈现出来。横坐标是灰度级,纵坐标是该灰度级出现的频率。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。
先说3D,其实3D就是指的三维建模,简单说:一个物体具有x轴、y轴、z轴的都可以称为3D。
来源:DeepHub IMBA本文共7500字,建议阅读15+分钟我们将探讨特征工程的不同方式如何有助于提高卷积神经网络的分类性能。 并非所有彩色的图像都应该是彩色的,或者换句话说并非所有使用 RGB(红、绿、蓝)编码的图像都应该使用这些颜色!在本文中,我们将探讨特征工程的不同方式(将原始颜色值进行展开)如何有助于提高卷积神经网络的分类性能。 有多种方法可以更改和调整 RGB 图像的颜色编码(例如,将 RGB 转换为 HSV、LAB 或 XYZ 值;scikit-image 提供了许多很棒的例程来执行此操作
二值图像指的是只有黑色和白色两种颜色的图像。每个像素点可以用 0/1 表示,0 表示黑色,1 表示白色。 OpenCV提供了cv2.threshold,可以对图像进行二值化处理。
图像直方图用作数字图像中色调分布的图形表示。它绘制了每个色调值的像素数。通过查看特定图像的直方图,观看者将能够一目了然地判断整个色调分布。
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:
遥感图像往往尺寸较大,无法用默认的图像浏览器加载。 GDAL是空间数据处理的开源包,支持多种数据格式的读写。 遥感图像是一种带大地坐标的栅格数据,因此,可以借用GDAL对遥感图像进行读写,本文就来记录一些相关操作。
本文介绍基于Python语言中ArcPy模块,实现ArcMap自动批量出图,并对地图要素进行自定义批量设置的方法。
V={0,1,2}时,D4=无穷大,D8=无穷大,Dm=无穷大;V={2,3,4}时,D4=无穷大,D8=4,Dm=5。
在数字图像处理学习笔记(八)中,已对图像增强之线性变换、对数变换、幂律变换、分段线性变换、灰度级分层等做过详细理论论述,本文将对上述理论知识做实践方面的实现。
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