1. 基本原理 对比度拉伸是扩展图像灰度级动态范围的处理.通过在灰度级中确定两个点来控制变换函数的形状.下面是对比度拉伸函数中阈值处理的代码示例,阈值为平均值. 2. 测试结果 图源自skimage 3. 代码 def contrast_stretch(input_image): ''' 对比度拉伸(此实现为阈值处理,阈值为均值) :param input_image: 输入图像 :return: 对比图拉伸后的图像 ''' input_image_cp = np.copy(input_imag

第三章 灰度变换与空间滤波 3.1 背景知识 3.1.1 灰度变换和空间滤波基础 本章节所讨论的图像处理技术都是在空间域进行的.可以表示为下式: $$g(x, y) = T[f(x,y)]$$ 其中$f(x,y)$是输入的图像,$g(x,y)$是处理后的图像,$T$是在点$(x,y)$的邻域上定义的关于$f$的一种算子. 对于图像处理由以下几步组成:邻域原点从一个像素向另一个像素移动,对邻域中的像素应用算子T,并在该位置产生输出.对于边界情况,则根据算子的相关定义处理. 这样的过程称之为空间滤波

一.图像增强算法原理 图像增强算法常见于对图像的亮度.对比度.饱和度.色调等进行调节,增加其清晰度,减少噪点等.图像增强往往经过多个算法的组合,完成上述功能,比如图像去燥等同于低通滤波器,增加清晰度则为高通滤波器,当然增强一副图像是为最后获取图像有用信息服务为主.一般的算法流程可为:图像去燥.增加清晰度(对比度).灰度化或者获取图像边缘特征或者对图像进行卷积.二值化等,上述四个步骤往往可以通过不同的步骤进行实现,后续将针对此方面内容进行专题实验,列举其应用场景和处理特点. 本文章是一篇综合性文章

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 下面主要学习图像灰度化的知识,结合OpenCV调用 cv2.cvtColor()函数实现图像灰度化,使用像素处理方法对图像进行灰度化处理. 1.  图像灰度化 1.1  图像灰度化原理 图像灰度化是将一幅彩色图像转换为灰度化图像的过程.彩色图像通常包括R.G.B三个分量,分别显示出红绿蓝等各种颜色,灰度

图像对比度增强的方法可以分成两类:一类是直接对比度增强方法;另一类是间接对比度增强方法. 直方图拉伸和直方图均衡化是两种最常见的间接对比度增强方法. 直方图拉伸是通过对比度拉伸对直方图进行调整,从而“扩大”前景和背景灰度的差别,以达到增强对比度的目的,这种方法可以利用线性或非线性的方法来实现; 直方图均衡化则通过使用累积函数对灰度值进行“调整”以实现对比度的增强. 1.直方图拉伸 就是扩大将图像灰度的域值的一个过程,但是经常是基于灰度图像进行处理,以前在MATlab上对比度增强调用直方图函数就几

1. 算法功能简介 使用彩色空间变换工具可以将三波段红.绿.蓝图像变换到一个特定的彩色空间,并且能从所选彩色空间变换回 RGB.两次变换之间,通过对比度拉伸,可以生成一个色彩增强的彩色合成图像.此外,颜色亮度值波段或亮度波段可以被另一个波段(通常具有较高的空间分辨率)代替,生成一幅合成图像(将一幅图像的色彩特征与另一幅图像的空间特征相结合). 彩色变换的一般工作流程:选择波段进行 RGB 合成显示→进行彩色变换→进行其他的图像处理→进行彩色逆变换→RGB 合成显示. PIE SDK支持算法功能的

1 基本概述 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. 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: [

文章目录: 目录 1 基本概述 2 竞赛中的CLAHE实现 3 openCV绘制直方图 4 对比度Contrast 5 Contrast Stretching 6 Histogram Equalization 7 CLAHE 7.1 Contrast Limited HE 7.2 Adaptive HE 8 结果对比与openCV实现 1 基本概述 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. CLAHE

一.对比度.亮度概念普及 1.1对比度 对比度指的是一幅图像中明暗区域最亮的白和最暗的黑之间不同亮度层级的测量,差异范围越大代表对比越大,差异范围越小代表对比越小.对比度对视觉效果的影响非常关键,一般来说对比度越大,图像越清晰醒目,色彩也越鲜明艳丽:而对比度小,则会让整个画面都灰蒙蒙的.高对比度对于图像的清晰度.细节表现.灰度层次表现都有很大帮助.相对而言,对比度对灰度图的影响要比彩图大. 提高图像对比度的方法:让白色区域更亮,黑色区域更暗. 1.2亮度 亮度是一个相对概念,取决于视觉感受.对数

原文:Win8Metro(C#)数字图像处理--2.31灰度拉伸算法  [函数名称] 灰度拉伸函数GrayStretchProcess(WriteableBitmap src) [算法说明]   直方图灰度拉伸也叫做对比度拉伸,是一种特殊的线性点运算,使用的是分段线性变换函数,它的主要思想是提高图像灰度级的动态范围:它的作用是扩展图像的直方图,使其充满整个灰度等级的范围内,从而改善输出图像.   如图Fig.1所示,变换函数的运算结果是将原图在a-b之间的灰度级拉伸到c-d之间.如果一幅图像

简介 编辑 Box-Cox变换的一般形式为: 式中    为经Box-Cox变换后得到的新变量,    为原始连续因变量,    为变换参数.以上变换要求原始变量    取值为正,若取值为负时,可先对所有原始数据同加一个常数    使其    为正值,然后再进行以上的变换.对不同的    所作的变换不同.在    时该变换为对数变换,    时为倒数变换,而在    时为平方根变换.Box-Cox变换中参数    的估计有两种方法:(1)最大似然估计:(2)Bayes方法.通过求解    值,就

灰度拉伸也属于线性点运算的一种,也可以通过上一节的程序得到.但由于它在点运算的特殊性,所以把它单独列出来进行介绍. 灰度拉伸定义 如果一幅图像的灰度值分布在全等级灰度范围内,即在0~255之间,那么它更容易被区别确认出来. 灰度拉伸,也称对比度拉伸,是一种简单的线性点运算.它扩展图像的直方图,使其充满整个灰度等级范围内. 设f(x,y)为输入图像,它的最小灰度级A和最大灰度级B的定义为: A=min[f(x,y) B=max[f(x,y)] 我们的目标是按照公式   g(x, y)=pf(x,y

机器学习系统设计(Building Machine Learning Systems with Python)- Willi Richert Luis Pedro Coelho 总述 本书是 2014 的,看完以后才发现有第二版的更新,2016.建议阅读最新版,有能力的建议阅读英文版,中文翻译有些地方比较别扭(但英文版的书确实是有些贵). 我读书的目的:泛读主要是想窥视他人思考的方式. 作者写书的目标:面向初学者,但有时间看看也不错.作者说"我希望它能激发你的好奇心,并足以让你保持渴望,不断探索

1.灰度变换的基本概念 灰度变换指对图像的单个像素进行操作,主要以对比度和阈值处理为目的.其变换形式如下: s=T(r) 其中,T是灰度变换函数:r是变换前的灰度:s是变换后的像素.图像灰度变换的有以下作用: 改善图像的质量,使图像能够显示更多的细节,提高图像的对比度(对比度拉伸) 有选择的突出图像感兴趣的特征或者抑制图像中不需要的特征 可以有效的改变图像的直方图分布,使像素的分布更为均匀 2常用的灰度变换说明 灰度变换函数描述了输入灰度值和输出灰度值之间变换关系,一旦灰度变换函数确定下来了,那

 试验报告 一.试验原理: 图像点处理是图像处理系列的基础,主要用于让我们熟悉Matlab图像处理的编程环境.灰度线性变换和灰度拉伸是对像素灰度值的变换操作,直方图是对像素灰度值的统计,直方图均衡是对灰度值分布的变换. 1.灰度线性变换 (1)线性变换函数 原图向灰度值为g,通过线性函数f(x)=kx+b转换为f(g)得到灰度的线性变换. (2)代码实现 Matlab中支持矩阵作为函数参数传入,定义一个线性转换函数,利用Matlab矩阵操作,用一行代码即可对整个二维图像矩阵中所有点的灰度进行线.

机器学习中遗忘的数学知识 最大似然估计( Maximum likelihood ) 最大似然估计,也称为最大概似估计,是一种统计方法,它用来求一个样本集的相关概率密度函数的参数.这个方法最早是遗传学家以及统计学家罗纳德·费雪爵士在1912年至1922年间开始使用的. 最大似然估计的原理 给定一个概率分布,假定其概率密度函数(连续分布)或概率质量函数(离散分布)为,以及一个分布参数,我们可以从这个分布中抽出一个具有个值的采样,通过利用,我们就能计算出其概率: 但是,我们可能不知道的值,尽管我们知道

imadjust从用法到原理-Matlab灰度变换函数之一 转摘网址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_14d1511ee0102ww6s.html imadjust函数是MATLAB的一个工具箱函数,一般的语法调用格式为: f1=imadjust(f,[low_in  high_in],[low_out  high_out],gamma) (注:本文所述图像数据均为Uint8,对于Matlab,矩阵中的一个元素即是一个像素点) 该函数的意义如图1所示,把图像f 灰度

Chapter_3 Intensity Transsformations and Spatial Filtering 灰度变换与空间滤波 Intensity transformation function s = T(r) (size of the neighborhood is 1*1) Some Basic Intensity Transformation Functions 1.Image Negatives 图像反转 $ s = T(r) = L - 1 - r $ 2.Log Tran

随着“平安城市”的广泛建设,各大城市已经建有大量的视频监控系统,虽然监控系统己经广泛地存在于银行.商场.车站和交通路口等公共场所,但是在公安工作中,由于设备或者其他条件的限制,案情发生后的图像回放都存在图像不清晰,数据不完整的问题,无法为案件的及时侦破提供有效线索.经常出现嫌疑人面部特征不清晰,难以辨认,嫌疑车辆车牌模糊无法辨认等问题.这给公安部门破案.法院的取证都带来了极大的麻烦.随着平安城市的推广.各地各类监控系统建设的进一步推进,此类问题会越来越突出. 一．模糊图像产生的原因 1.  系统

1．MATLAB支持的几种图像文件格式: ⑴JPEG(Joint Photogyaphic Expeyts Group):一种称为联合图像专家组的图像压缩格式. ⑵BMP(Windows Bitmap):有1位.4位.8位.24位非压缩图像,8位RLE(Run length Encoded)的图像.文件内容包括文件头(一个BITMAP FILEHEADER数据结构).位图信息数据块(位图信息头BITMAP INFOHEADER和一个颜色表)和图像数据. ⑶PCX(Windows Paintbru