Bayer色彩滤波阵列 拜耳色彩滤波阵列(Bayer Color Filter Array,CFA)是非常有名的彩色图片的数字采集格式.色彩滤波器的模式如上图所示,由一半的G,1/4的R,1/4的B组成. 拜耳色彩滤波器的模式.序列.滤波器有很多种,但最常见的模式是由Kodak提出的2*2模式. 当Image Sensor往外逐行输出数据时,像素的序列为GRGRGR.../BGBGBG...(顺序RGB).这样阵列的Sensor设计,使得RGB传感器减少到了全色传感器的1/3,如下所示. 图像传

彻底理解数字图像处理中的卷积-以Sobel算子为例 作者:FreeBlues 修订记录 2016.08.04 初稿完成 概述 卷积在信号处理领域有极其广泛的应用, 也有严格的物理和数学定义. 本文只讨论卷积在数字图像处理中的应用. 在数字图像处理中, 有一种基本的处理方法:线性滤波. 待处理的平面数字图像可被看做一个大矩阵, 图像的每个像素对应着矩阵的每个元素, 假设我们平面的分辨率是 1024*768, 那么对应的大矩阵的行数= 1024, 列数=768. 用于滤波的是一个滤波器小矩阵(也叫卷

初探FFT在数字图像处理中的应用 一般FFT在通信等领域都做的一维变换就能够了.可是在图像处理方面,须要做二维变换,这个时候就须要用到FFT2. 在利用Octave(或者matlab)里面的fft2()函数的时候,观察频率领域的图像还是要点额外的技巧的.以下的图像是我们想要的,也是我们人类才干够理解的(图片的中心表示低频区域,越是远离中心.频率越高,这里以下图片中,中心区域非常亮,value非常高,中心周围越来越暗,表示低频信号强,高频信号慢慢减弱) >> result = fft2(dark

像素之间的邻接性: 4邻接.如果q在集合N4(p)中,则具有V中数值的两个像素p和q是4邻接的. 8邻接.如果q在集合N8(p)中,则具有V中数值的两个像素p和q是8邻接的. m邻接(混合邻接).如果(i)q在N4(p)中,或(ii)q在ND(p)中,且集合N4(p)N4(q)中没有来自V中的像素,则具有V中数值的两个像素p和q是m邻接的. 在网上搜到的一个很好的解释,我觉得比概念更直观一些,更加容易理解.它这样写道:当像素间同时存在4邻接和8邻接时,优先采用4邻接,屏蔽两个和同一像素存在4邻接

膨胀.腐蚀.开.闭运算是数学形态学最基本的变换.本文主要针对二值图像的形态学膨胀:把二值图像各1像素连接成分的边界扩大一层(填充边缘或0像素内部的孔):腐蚀:把二值图像各1像素连接成分的边界点去掉从而缩小一层(可提取骨干信息,去掉毛刺,去掉孤立的0像素):开:先腐蚀再膨胀,可以去掉目标外的孤立点闭:先膨胀再腐蚀,可以去掉目标内的孔.以下参考论文:<数学形态学在图像处理中的应用> 二值形态学        数学形态学中二值图像的形态变换是一种针对集合的处理过程.其形态算子的实质是表达物体或形状的

通过Photoshop的拾色器,我们知道表征颜色的模型的不止一种,本文将系统并且详细讨论这四种模型(HSV.LAB.RGB和CMYK)之间的联系以及应用.本文部分章节整合了多位优秀博主的博客(链接见本文末尾),并对其表示感谢.文章中模型转换使用的是C式伪代码而不是数学公式,这样更便于编程人士理解. 图1.Photoshop cc的拾色器数字图像处理中,最常用的使用也是最容易理解的是RGB模型,常用于颜色显示和图像处理,是三维坐标的模型形式.下面先介绍RGB模型(图1),该模型可以使用vec3(r

卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)在数字图像处理领域取得了巨大的成功,从而掀起了深度学习在自然语言处理领域(Natural Language Processing, NLP)的狂潮.2015年以来,有关深度学习在NLP领域的论文层出不穷.尽管其中必定有很多附庸风雅的水文,但是也存在很多经典的应用型文章.笔者在2016年也发表过一篇关于CNN在文本分类方面的论文,今天写这篇博客的目的,是希望能对CNN的结构做一个比较清晰的阐述,同时就目前的研究现状做一个

C#数字图像处理算法学习笔记(二)--点运算与直方图 在数字图像处理中,点运算是一种简单而重要的技术.点运算只是根据对象的像素的输入灰度值来决定像素的输出灰度值的图像处理运算.它有时也被称为对比度增强.对比度拉伸或灰度变换.点运算没有改变图像的空间运算,它是按照一定的方式改变了图像的灰度直方图. 灰度直方图是一种最简单且最有用的工具,它概括了一幅图像的灰度级内容. 灰度直方图的定义: 灰度直方图是灰度的函数,描述的是图像中的具有该灰度级的像素个数.如果用直角坐标系来表示,则它的横坐标是灰度级,纵

第二章 2.1视觉感知要素 2.1.1 人眼的结构 眼睛由角膜与巩膜外壳.脉络膜和视网膜包围,晶状体由通信的纤维细胞层组成,并由附在睫状体上的纤维悬挂:视网膜上分布两类光感受器(锥状体和杆状体),他们主要位于中央凹附近,对颜色高度敏感.其中锥状体视觉称为白昼视觉或亮视觉:杆状体没有色彩感觉,对低照明度敏感,当只有杆状体受刺激时(月光下),称为暗视觉或微光视觉. *低照明水平下,主要有杆状体执行:高照明水平下,主要有锥状体执行. 2.1.2 眼睛中图像的形成 光接收器的相对刺激作用产生感知,把辐射

数字图像处理方法的重要性源于两个主要应用领域: 改善图像信息以便解释. 为存储.传输和表示而对图像数据进行处理,以便于机器自动理解. 图像处理(image processing): 用计算机对图像进行分析,以达到所需结果的技术.又称影像处理.一般指数字图像处理.数字图像是指用工业相机.摄像机.扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组,该数组的元素称为像素,其值称为灰度值.图像处理技术一般包括图像压缩,增强和复原,匹配.描述和识别3个部分. 常用方法: 图像变换:由于图像阵列很大,直接在空间域中

学习的参考书基本是按照GL编程指南,如果有消息机制概念,对于GLUT的理解是很自然的.下面就按照自己写的第一个程序详细解释一下GL,还是比较容易上手的. 程序实现的功能是,根据当前随即种子摇出来的结果来动态改变绿色十字架的线宽.坐标.颜色……不断绘制显示在屏幕. 注意,对于图形建模比如画线.画多边形等这些细节可以查阅书籍,不再重复点出来,网上千篇一律的东西还是很多的.下面的注解是个人的理解,包括参考.查阅其他资料. 需要提点的就是我目前用的是图书馆借出来的第四版GL编程指南,有些东西比较落后了,

之前想过要做个地铁驾驶的游戏,其中想把一些原本是矩形图片弄成一个梯形,但是发现GID+上面没有类似的方法.于是在谷歌谷了一下.没有!只能找到令人垂涎的,并没有源码.按照自己的想法尝试了一两天,有点效果,但实际上不是那样.后来知道那个在数字图像处理中叫“透视变换”.于是上网找了相关资料,原理找了,看了不明白.代码没多少,有ActionScript的,不明:有C的,不明.真笨啊!后来在CodeProject上面看到一份外国人的博文,全英文看不太明白,但看了一幅图,大概知道他意思了.下了份源码看看,C

1.掩膜(mask)概念 用选定的图像,图形或物体,对处理的图像(全部或局部)进行遮挡,来控制图像处理的区域或处理过程.用于覆盖的特定图像或物体称为掩模或模板.光学图像处理中,掩模可以足胶片,滤光片等.掩模是由0和1组成的一个二进制图像.当在某一功能中应用掩模时,1值区域被处理,被屏蔽的0值区域不被包括在计算中.通过指定的数据值,数据范围,有限或无限值,感兴趣区和注释文件来定义图像掩模,也可以应用上述选项的任意组合作为输入来建立掩模. 2.掩膜的作用 数字图像处理中,掩模为二维矩阵数组,有时也用

一.概述 前面一个系列,我们对车牌识别的相关技术进行了研究,但是车牌识别相对来说还是比较简单的,后续本人会对人脸检测.人脸识别,人脸姿态估计和人眼识别做一定的学习和研究.其中人脸检测相对来说比较简单,譬如Dlib库中直接封装了现成的库函数 frontal_face_detector 供相关人员使用,但是Dlib的运行速率并不是很高,另外于仕琪老师的 libfaceDetection 库具有较高的识别率和相对较快的运行速度,具体可以从github 上获取 https://github.com/Sh

o 在数字图像处理中,针对不同的图像格式有其特定的处理算法.所以,在做图像处理之前,我们需要考虑清楚自己要基于哪种格式的图像进行算法设计及其实现.本文基于这个需求,使用python中的图像处理库PIL来实现不同图像格式的转换. 对于彩色图像,不管其图像格式是PNG,还是BMP,或者JPG,在PIL中,使用Image模块的open()函数打开后,返回的图像对象的模式都是“RGB”.而对于灰度图像,不管其图像格式是PNG,还是BMP,或者JPG,打开后,其模式为“L”. 通过之前的博客对Image模

1. Canny介绍 Canny算子与Marr(LoG)边缘检测方法类似,也属于是先平滑后求导数的方法.John Canny研究了最优边缘检测方法所需的特性,给出了评价边缘检测性能优劣的三个指标: 1  好的信噪比,即将非边缘点判定为边缘点的概率要低,将边缘点判为非边缘点的概率要低: 2  高的定位性能,即检测出的边缘点要尽可能在实际边缘的中心: 3  对单一边缘仅有唯一响应,即单个边缘产生多个响应的概率要低,并且虚假响应边缘应该得到最大抑制. 2. Canny检测实现过程 第一步:灰度化  第

中值滤波(median filter)在数字图像处理中属于空域平滑滤波的内容(spatial filtering).对消除椒盐噪声具有很好的效果. 数学原理 为了讲述的便捷,我们以灰度图为例.RGB三通道的彩色图可以通过每一个通道各自的中值滤波联合得到. 数字图像是以矩阵的方式存储的,具体存储方式可以参见OpenCV手册.中值滤波是通过所谓的mask operation操作进行的.以3x3的mask为例.设图像的矩阵形式如下: 0,0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 1,0 1,1 1,

基于FPGA的5寸LCD显示屏的显示控制 作者:lee神 1,图像处理基础知识 数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程.图像处理最早出现于 20 世纪 50 年代,当时的电子计算机已经发展到一定水平,人们开始利用计算机来处理图形和图像信息.数字图像处理作为一门学科大约形成于 20 世纪 60 年代初期.早期的图像处理的目的是改善图像的质量,它以人为对象,以改善人的视觉效果为目的.图像处理中,输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像,常用的图像处理方法有图像增

导言:本系列博客目的在于能够在vs快速上手opencv,理论知识涉及较少,大家有兴趣可以查阅其他博客深入了解相关的理论知识,本博客后续也会对图像方向的理论进一步分析,敬请期待:) PS:官方文档永远是最好的入门资料,逐步提高英文阅读能力也很重要:) 官方文档传送门: [英]http://www.docs.opencv.org/2.4.6/# [中]http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/tutorials.html

    色图(color map)是MATLAB系统引入的概念.在MATLAB中,每个图形窗口只能有一个色图.        色图是m×3 的数值矩阵,它的每一行是RGB三元组.色图矩阵可以人为地生成,也可以调用MATLAB提供的函数来定义色图矩阵.         色图代表的就是一个映射(彩色映射),它不是连续函数类型的映射,而是用一个有三列的矩阵来代表,这三列分别代表颜色的R.G.B分量.   1.数字图像处理中的应用:生成伪彩色图像     索引图像(伪彩色图像)有两个分量,即整数矩阵X和

在数字图像处理中,针对不同的图像格式有其特定的处理算法. 所以,在做图像处理之前,我们须要考虑清楚自己要基于哪种格式的图像进行算法设计及事实上现.本文基于这个需求.使用python中的图像处理库PIL来实现不同图像格式的转换. 对于彩色图像,无论其图像格式是PNG,还是BMP,或者JPG,在PIL中,使用Image模块的open()函数打开后,返回的图像对象的模式都是"RGB".而对于灰度图像,无论其图像格式是PNG,还是BMP,或者JPG,打开后,其模式为"L".