自适应图像增强完整OpenCV代码下载 [问题点数:0分]

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Opencv 学习---8种常用图像增强算法
常见的8种<em>图像增强</em>算法及其opencv实现 1.直方图均衡化        直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法。    这种方法通常用来增加许多图像的局部对比度。这种方法对于背景和前景都太亮或者太暗的图像非常有用,这种方法尤其是可以带来X光图像中更好的骨骼结构显示以及曝光过度或者曝光不足照片中更好的细节。这种方法的一个主要优势是它是一个相当直观的技术并且是可逆操作...
图像增强方法
<em>图像增强</em>的目的是采用某种技术手段,改善图像的视觉效果,或者将图像转换成更适合人眼观察和机器识别的形式。<em>图像增强</em>的基本方法主要有灰度变换、灰度均衡、伪彩色增强、平滑、锐化、滤波等。灰度变换、灰度均衡。 线性滤波:方框滤波、均值滤波、高斯滤波 非线性滤波:中值滤波、双边滤波 <em>图像增强</em>可以分为两种: 领域处理技术。对像素点及其周围的点进行处理,即使用卷积核。 点处理技术。只...
OpenCV-图像增强
opencv edgeEnhance图像线性变换Mat src,dst; src.convertTo(dst,0,alpha,beta);12函数原型: void convertTo( OutputArray m, int rtype, double alpha=1, double beta=0 ) rtype:变换类型,不知道有几个待选参数 变换公式:dst=src*alpha+beta alp...
自适应对比度增强(ACE)算法原理及实现
前注: ACE在图像处理方面可以有两种表示,一种是在http://blog.csdn.net/piaoxuezhong/article/details/78357815说的:Automatic Color Equalization,即自动彩色均衡;还有一种是本篇要说的:Adaptive Contrast Enhancement,即<em>自适应</em>对比度增强 。不要搞混了~_~ 医学图像由于本身及成像
OpenCV--Python 图像增强
<em>图像增强</em>主要解决由于图像的灰度级范围较小造成的对比度较低的问题,目的就是将输出图像的灰度级放大到指定的程度,使得图像中的细节看起来增加清晰。对比度增强有几种常用的方法,如线性变换、分段线性变换、伽马变换、直方图正规化、直方图均衡化、局部<em>自适应</em>直方图均衡化等。 1.灰度直方图 在讲解<em>图像增强</em>的方法之前先来认识一下灰度直方图,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...
opencv图像增强技术之一
处理图像避免不了<em>图像增强</em>技术,何为<em>图像增强</em>呢,简单来说就是要改变视觉效果,图片还是同一副图片,但是给人的感官不一样,有目的地强调图像的整体或局部特性,将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征,扩大图像中不同物体特征之间的差别,抑制不感兴趣的特征,使之改善图像质量、丰富信息量,加强图像判读和识别效果,满足某些特殊分析的需要。在opencv中有多种<em>图像增强</em>的技术,可以分为基于频...
拉普拉斯-Laplacian
使用中心为5的8邻域拉普拉斯算子与图像卷积可以达到锐化增强图像的目的,拉普拉斯算子如下图所示: Mat image = imread("test.jpg", 1); imshow("原图像", image); Mat imageEnhance; Mat kernel = (Mat_&lt;uchar&gt;(3, 3) &lt;&lt; 0, -1, 0, 0, 5, 0, 0, ...
opencv+python入门之七(图像增强专题)
本文参考了该作者的笔记,如果想更深入地了解,可以去看原作:https://note.youdao.com/ynoteshare1/index.html?id=2b60df50f548a84923e7e201798dd390&amp;type=note#/ 一、基本灰度变换函数 1.常用的基本函数有三类:线性函数,对数函数(对数和反对数)和幂律函数(n次幂和n次根),正如下图所示,下图刚看可能会...
OpenCV图像增强算法实现(直方图均衡化、拉普拉斯、Log、Gamma)
1. 基于直方图均衡化的<em>图像增强</em> 直方图均衡化是通过调整图像的灰阶分布,使得在0~255灰阶上的分布更加均衡,提高了图像的对比度,达到改善图像主观视觉效果的目的。对比度较低的图像适合使用直方图均衡化方法来增强图像细节。 彩色图像的直方图均衡化实现: #include &lt;opencv2/highgui/highgui.hpp&gt; #inclu...
opencv图像增强demo
opencv<em>图像增强</em>demo https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/54706279 #include &amp;lt;QCoreApplication&amp;gt; #include&amp;lt;opencv2/highgui/highgui.hpp&amp;gt; #include&amp;lt;opencv2/core/core.hpp&amp;gt; #include&amp;l...
openCV------理解----图像增强
<em>OpenCV</em><em>图像增强</em>算法实现(直方图均衡化、拉普拉斯、Log、Gamma)https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/53677739ACE<em>图像增强</em>算法Opencv实现https://blog.csdn.net/m_buddy/article/details/53365473Retinex<em>图像增强</em>算法(SSR, MSR, MSRCR)详解及其<em>OpenCV</em>...
OpenCV图像增强(二)——Retinex图像增强
前言 1.Retinex<em>图像增强</em>是一种高动态范围图像的新色调映射技术。而基础理论是,物体的颜色是由物体对长波(红色)、中波(绿色)、短波(蓝色)光线的反射能力来决定的,而不是由反射光强度的绝对值来决定的,物体的色彩不受光照非均匀性的影响,具有一致性,即retinex是以色感一致性(颜色恒常性)为基础的。不同于传统的线性、非线性的只能增强图像某一类特征的方法,Retinex可以在动态范围压缩、边缘增...
【openCV】图像增强
<em>图像增强</em> 包括直方图修改处理,图像平滑化处理,图像尖锐化处理,彩色处理技术 分为两大类:频域处理法(卷积定理)、空域处理法(灰度映射变换) 1. 低频&amp;高频:亮度或灰度变化激烈的地方对应高频成分,如边缘;变化不大的地方对于低频成分,如大片色块区 2. 图像平滑化处理: 强调图像中的低频分量 空域:邻域平均法(类似积分) 频域:低通滤波法(滤除高频部分) ...
【图像处理】彩色图像自适应对比度增强(OpenCV实现)
【fishing-pan:https://blog.csdn.net/u013921430 转载请注明出处】   提到<em>图像增强</em>,第一印象就是直方图均衡与直方图规定化,这是最常见的也是非常有效的全局<em>图像增强</em>方法。在前不久的一次组会讨论中,课题组的一位同学提到了“<em>自适应</em><em>图像增强</em>”,虽然自己以前也用过,但是一时间忘记了原理,就去复习了一下,其实他使用的方法的全称应该叫<em>自适应</em>直方图均衡,对应的是Matla...
图像亮度自适应调整
全局亮度调整
OpenCV图像处理》 第三章 校正和增强图像
1、简介 <em>图像增强</em>操作的作用是提高重要的图像细节,包括:降噪、平滑和边缘增强。图像校正是修复一副受损的图像。 图像滤波:图像平滑、图像锐化、图像金字塔(image pyramid) 形态学运算的应用:膨胀、腐蚀、开运算、闭运算 几何变换:仿射、透视变换 修复:重构图像的受损部分 2、图像滤波 滤波是一种邻域运算。 ①平滑 将在(xi,yi)周围的输入像素值的加权和计算值作为(xi,y...
学习OpenCV-Python——图像增强
<em>图像增强</em> <em>图像增强</em>可以分为两种: 领域处理技术。对像素点及其周围的点进行处理,即使用卷积核。 点处理技术。只对单个像素进行处理。 归一化 cv2.normalize(src, dst, alpha, beta, norm_type, dtype, mask) → dst src: 原图像对象 dst: 经过转化后的图像对象 alpha: 归一化后灰度像素最小值,一般为0 beta: 归一化后灰...
OpenCV3.3—图像增强(方法:伽马变换)
1. 伽马变换 伽马变换主要用于图像的校正,将灰度过高或者灰度过低的图片进行修正,增强对比度。变换公式就是对原图像上每一个像素值做乘积运算: 伽马变换对图像的修正作用其实就是通过增强低灰度或高灰度的细节实现的,从伽马曲线可以直观理解: γ值以1为分界,值越小,对图像低灰度部分的扩展作用就越强,值越大,对图像高灰度部分的扩展作用就越强,通过不同的γ值,就可以达到增强低灰度或高灰度部分细...
图像增强
一、函数brighten()的使用 % 通过函数brighten()调整图像的亮度 % 在MATLAB中还可以通过函数brighten()改变灰度图像的亮度。 % 在使用函数brighten()改变图像的亮度时,通常放到图像显示函数imshow()的后面。 % brighten(beta):该函数改变图像的亮度,如果0&lt;beta&lt;1,则图像变亮,如果-1&lt;beta&lt;0,...
自适应图像增强完整OpenCV代码
自己编写的彩色图像<em>自适应</em>增强的<em>完整</em><em>代码</em>,<em>下载</em>后配置环境即可运行。无C币的可以直接在我博客留言,我会发送给你。https://blog.csdn.net/u013921430/article/detai
图像增强的几个方法以及Matlab代码
1. 灰度线性变换 灰度线性变换, 是一种空域的方法, 直接对每一个像素的灰度值进行操作 假设图像为III 则其中每一个像素点的灰度值为I(x,y)I(x,y)I(x,y) 我们利用简单的线性变换可以得到: I(x,y)∗=k∗I(x,y)+bI(x,y)^*=k*I(x,y)+bI(x,y)∗=k∗I(x,y)+b 取k=1,b=16k=1,b=16k=1,b=16可以得到 这里给出关键代...
OpenCV—python 图像增强
<em>图像增强</em> import os import cv2 import random import numpy as np def random_crop(img, area_ratio, hw_vari): &amp;amp;amp;amp;quot;&amp;amp;amp;amp;quot;&amp;amp;amp;amp;quot; :param img: :param area_ratio: 裁剪画面占原画面比例(0,0.5) :param hw
otsu结合OpenCV实现灰度图像自动阈值处理
简单的说,这种算法假设一副图像由前景色和背景色组成,通过统计学的方法来选取一个阈值,使得这个阈值可以将前景色和背景色尽可能的分开。 或者更准确的说是在某种判据下最优。与数理统计领域的 fisher 线性判别算法其实是等价的。 otsu算法中这个判据就是最大类间方差 (intra-class variance or the variance within the class)。下面就来详细说说什
颜色增强算法Opencv
opencv实现图像颜色增强算法,vs2013+opencv2.4.13 实现。、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、
OPENCV图像处理提高(一)图像增强
在图像处理学习中会涉及到直方图,直方图很好地表现了图像的灰度信息;同时我们注意到在暗图像中,直方图的分量集中在灰度级的低端;亮图像的灰度值集中在直方图灰度值的高端;低对比度的图像有较窄的直方图,并集中于直方图的中间部分;高对比度的图像中直方图的分量覆盖很宽的范围,而且像素的分布没有太不均匀,只能看到少量垂线比其他高许多。通过<em>图像增强</em>可以...
关于图像增强的一些代码
光照不均匀<em>图像增强</em>, 同态滤波<em>图像增强</em>,Retinex<em>图像增强</em>,单尺度Retinex
opencv图像模糊降噪
// 图像模糊处理.cpp: 定义控制台应用程序的入口点。 // #include "stdafx.h" #include "opencv2/opencv.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp" using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat src, dest1, dest2;
OpenCV 局部自适应对比度增强ACE算法 C++
图像的对比度增强算法在很多场合都有着重要的应用,特别是在医学图像上,这是因为在众多疾病的诊断中,医学图像的视觉检查时很有必要的。而医学图像由于本身及成像条件的限制,图像的对比度很低。因此,在这个方面已经开展了很多的研究。这种增强算法一般都遵循一定的视觉原则。众所周知,人眼对高频信号(边缘处等)比较敏感。虽然细节信息往往是高频信号,但是他们时常嵌入在大量的低频背景信号中,从而使得其视觉可见性降...
opencv学习---图像增强的两种补充方法及图像质量评价指标
1.Retinex<em>图像增强</em>算法(SSR, MSR, MSRCR)详解及其<em>OpenCV</em>源码      Retinex是一种常用的建立在科学实验和科学分析基础上的<em>图像增强</em>方法。不同于传统的线性、非线性的只能增强图像某一类特征的方法,Retinex可以在动态范围压缩、边缘增强和颜色恒常三个方面达到平衡,因此可以对各种不同类型的图像进行<em>自适应</em>的增强。针对虹膜和光线比较有效。 参考地址 来自博客园的图...
已实现的图像增强算法 OpenCV C++
在做人脸识别过程中,由于早上或晚上光线不足,需要对<em>图像增强</em>。实现了实际中方法,当做记录 1、Y 混合空间增强 2、opencv detailEnhance 3、Y 直方图均衡化 4、Y 模糊处理 提高对比度 5、拉普拉斯算子增强 6、Y 伽马增强 均值判断 &gt;85 &lt;160 对应伽马值 0.4, 2.5 7、CLAHE 限制对比度<em>自适应</em>直方图均衡 ...
OpenCV videocapture类接口函数set曝光
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自适应图像对比度增强算法
简介   本篇主要记录下一个图像<em>自适应</em>对比度增强算法实现。参考论文:a_fast_and_adaptive_method_for_image_contrast_enhancement 实现流程   详细算法原理请参考论文资料。   1、拿到待处理图像,以每个待处理像素为中心,3x3或者其他大小的windows,计算出对应窗口下最大值、最小值、平均值。 注意:直接对原图
对比度受限的自适应直方图均衡化(CLAHE)
直方图均衡化(HE)是一种很常用的直方图类方法,基本思想是通过图像的灰度分布直方图确定一条映射曲线,用来对图像进行灰度变换,以达到提高图像 对比度的目的。该映射曲线其实就是图像的累计分布直方图(CDF)(严格来说是呈正比例关系)。然而HE是对图像全局进行调整的方法,不能有效地提高局部 对比度,而且某些场合效果会非常差。如: 上述原图和HE结果图的直方图分别为: 因为从原图的直方
OpenCV3基础——几种基本的图像处理
虽然单单要做车牌号识别的话不需要特别多种类的图像处理,但是我们不能只是为了这么一个目标去学习,所以这次就讲一些<em>OpenCV</em>里基本的图像处理,大家以后可以根据需求使用不同的图像处理。 一、图像显示 这一步在上次的博客里面已经出现过了,但是保证这次博客的<em>完整</em>性,所以就再来一遍。 【打开Visual Studio】→【新建项目】→【Win32控制台应用项目(修改名称后点确定)】→【下一步】→【空项...
OPENCV 拉普拉斯算子 图像增强
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图像的Gamma(伽玛)校正的原理及OpenCV代码实现!
Gamma校正的原理很简单,就一个很简单的表达式,如下图所示: 其中V_in的取值范围是0~1,最重要的参数就是公式中的γ参数! γ的值决定了输入图像和输出图像之间的灰度映射方式,即决定了是增强低灰度值区域还是增高灰度值区域。 γ&amp;gt;1时,图像的高灰度区域对比度得到增强。 γ&amp;lt;1时,图像的低灰度区域对比度得到增强。 γ=1时,不改变原图像。 下面给出源码: <em>代码</em>请查看博文 h...
opencv图像去噪点问题
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自适应图像降噪滤波器的设计与实现
几乎所有真正有价值的图像降噪方法都在试图让程序可以<em>自适应</em>地区隔无用的噪声和有用的图像纹理细节,然后再采取不同的处理方式,从而实现details preserving(或者edge preserving)。目前这样的方法已有很多,例如比较有名的双边滤波、各向异性扩散滤波和基于TV的去噪方法等等,而且它们在医学图像处理或者美颜嫩肤算法等领域中都有重要应用
Java基于opencv实现图像数字识别(四)—图像降噪
Java基于opencv实现图像数字识别(四)—图像降噪 我们每一步的工作都是基于前一步的,我们先把我们前面的几个函数封装成一个工具类,以后我们所有的函数都基于这个工具类 这个工具类呢,就一个成员变量Mat,非常的简单,这里给出<em>代码</em> public class ImageUtils { private static final int BLACK = 0; private ...
14.图像增强与图像去噪,图像分割之边缘检测(傅里叶变换)--- OpenCV从零开始到图像(人脸 + 物体)识别系列
14.<em>图像增强</em>与图像去噪,图像分割之边缘检测(傅里叶变换)— <em>OpenCV</em>从零开始到图像(人脸 + 物体)识别系列 本文作者:小嗷 微信公众号:aoxiaoji 2.1 傅里叶变换简单说: 二维图片等于无数个正弦或者余弦组合而成 -&amp;gt; 而每个正弦或余弦函数,都有一个振幅值。我们单独抽出来搞成一副振幅频图(相位频图也一样),这就是傅里叶变换的表达。 2.2...
Opencv与Numba对于同一张图片进行边缘检测哪个更快?
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Python-OpenCV中的Gamma变换(校正)
【参考资料】https://blog.csdn.net/lichengyu/article/details/8457425 http://www.jb51.net/article/137566.htm 一、什么是Gamma变换 Gamma变换是对输入图像灰度值进行的非线性操作,使输出图像灰度值与输入图像灰度值呈指数关系: 这个指数即为Ga...
基于opencv的简单亮度校正功能实现
今天找到了个简单亮度校正功能的方法感觉效果还可以,使用于简单背景 <em>代码</em>如下 int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { IplImage* src; // 第一条命令行参数确定了图像的文件名。 char* filename = (char*)"C:\\Users\\chenchao\\Desktop\\结晶\\25.bmp"; if( (src =
有关opencv的学习(14)—使用自适应阈值处理图像
使用<em>自适应</em>阈值处理图像:adaptiveThreshold()    对矩阵采用<em>自适应</em>阈值操作, <em>自适应</em>阈值是根据像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值 函数原型:  CV_EXPORTS_W void adaptiveThreshold( InputArray src,                                          Out
关于图像对比度【5】——局部自适应对比度调整
关于图像对比度【5】——局部<em>自适应</em>对比度调整之前说的对比度都是对整幅图像来说的,在进行对比度调整的时候,也是对整幅图像使用了相同的参数,比如用线性变换的方法来做对比度调整,即y=kx+b,对于所有的像素点k和b的值都是相同的。但是有时候,显然这不满足我们的需求,有时候图像有暗区和亮区,从整幅图像来说,亮暗对比很明显,似乎图像的对比度很好,但是这不是我们想要的结果。因为在图像的暗区,一些细节我们看不清
Opencv 图像增强算法 图像检测结果
本code通过直方图变换增强了图像对比度,实现了单通道<em>图像增强</em>。将图像灰度阈值拉伸到0-255,图像检测结果见底部 Keywords: <em>图像增强</em> 增强对比度 直方图变换 int ImageStretchByHistogram(IplImage *src1,IplImage *dst1) /************************************************* F
彩色图像增强opencv
版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处。 https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/53677739 &lt;/div&gt; &lt;link rel="stylesheet" href="https://csdnimg.cn/release/phoenix/template/css/ck...
OpenCV图像增强之图像反转 C++
<em>图像增强</em>:增强处理是对图像进行加工,使其经过对于特定的应用比原始图形更适合的一种处理。 特定一词是指面向特定问题的。例如,对于增强X射线图像非常有用的方法,可能并不是适用于增强红外线。 <em>图像增强</em>是视觉上最具吸引力的图像处理领域之一; <em>图像增强</em>常用三类基本函数: 线性函数(反转和恒等变换)、对数函数(对数和反对数变换)、幂律函数(n次幂和n次根变换) 图像反转用于增强嵌入在一幅图像的暗区域中的白...
[OpenCV-Python] OpenCV 中的图像处理 部分 IV (五)
22 直方图 22.1 直方图的计算,绘制与分析 目标   • 使用 <em>OpenCV</em> 或 Numpy 函数计算直方图   • 使用 Opencv 或者 Matplotlib 函数绘制直方图   • 将要学习的函数有:cv2.calcHist(),np.histogram() 原理   什么是直方图呢?通过直方图你可以对整幅图像的灰度分布有一个整体的了解。直方图的 x 轴是灰度值(0 到 255),...
opencv图像处理中常用函数汇总
opencv图像处理中常用函数汇总,包括显示图像,保存图像,图像灰度化,边缘检测等函数使用方式
openCV第五章/图像处理 -- 阈值化(自适应
改进了的阈值技术,其中阈值本身就是一个变量。 void cvAdaptiveThreshold(CvArr* src,CvArr* dst,double max_val,int adaptive_method = CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,int threshold_type = CV_THRESH_BINARY,int block_size = 3,double
opencv 图像矫正
现在利用opencv中的函数得到了内参数矩阵和外参数矩阵,而且已经利用内参数校正了镜头畸变,怎么利用外参数校正几何畸变???
CLAHE限制对比度自适应直方图增强算法
基于opencv4.10的clahe限制对比度<em>自适应</em>直方图增强算法的<em>代码</em>。
限制对比度自适应直方图均衡(CLAHE算法)
这个算法还是挺需要编程技巧的,写程序水平也都是随着解决问题难度而无形中提高的。本程序主要改写自下面的C<em>代码</em>,经过二次加工后感觉可读性高了一些。
Retinex图像增强算法(SSR, MSR, MSRCR)详解及其OpenCV源码
Retinex<em>图像增强</em>算法(SSR, MSR, MSRCR)详解及其<em>OpenCV</em>源码Retinex是一种常用的建立在科学实验和科学分析基础上的<em>图像增强</em>方法,它是Edwin.H.Land于1963年提出的。就跟Matlab是由Matrix和Laboratory合成的一样,Retinex也是由两个单词合成的一个词语,他们分别是retina 和cortex,即:视网膜和皮层。Land的retinex模式是
低照度图像增强(opencv和C++)
低照度<em>图像增强</em>,opencv3.2+vs2017,C++<em>代码</em>。 针对全局较暗的图像能有很好的增强效果。 <em>代码</em>注释的很详细,也比较简单。 提供了两张图片以供测试。 若有问题,可以找我。
OpenCV图像处理
在用<em>OpenCV</em>做裂纹检测,通过边缘检测算法以及阈值化得到一幅二值的裂纹图像.接下来需要提取出裂纹的数量和长度,如何实现啊?本人初学<em>OpenCV</em>,还望各位高手相助,感激不尽!!!
【OPENCV】图像增强效果评价及实现
基于误差统计量 思路: 通过设计特征来比较失真图像和参考图像的局部差异,然后在整幅图像上求出一个总的平均统计量。常用质量评价算法均方差(Mean Squared Error,MSE)和峰值信噪比(Peak Signal -Noise Ratio,PSNR)。                 MSE表示当前图像X和参考图像Y的均方误差;PSNR中n为每像素的比特数,一般取8,即灰度阶数
一种低照度图像增强方法
方案思想源于CV2016 paper给出matlab的P加密<em>代码</em>, 自己实现效果如下: 和论文上加密<em>代码</em>跑出的结果还有些差距,先给出效果图看看,后续在优化;
低照度图像增强(附步骤及源码)
本文提到的低照度<em>图像增强</em>的算法,这个算法很简单,但是效果尚可。当时在查阅相关资料时,无意中看到一个使用Photoshop拉亮低照度图像的方法,按照教程介绍,自己使用Photoshop操作一遍,觉得效果还可以。对,做图像算法还是要掌握一点Photoshop用法的,因为有时候图像算法就是把Photoshop上面的处理图像步骤程序化一下。
OpenCV之增强图像对比度与亮度
通过一个一元一次方程的参数控制增强亮度与对比度。#include &amp;lt;iostream&amp;gt;#include &amp;lt;opencv2/opencv.hpp&amp;gt;using namespace std;using namespace cv;int main(int argc, char* argv[]){ Mat src,dest; src = imread(&quot;D:/test/b.jpg&quot;)...
低照度图像增强
以前看到一篇文章用去雾做低照度图像处理,就是把图像求反然后去雾,最近我也做了尝试,贴几幅图吧 首先看看最近去雾的效果 然后就是低照度图像求反去雾再求反 最后来一幅对正常图片做低照度增强 通过去雾的方法做低照度<em>图像增强</em>的好处: 还原低照度图像更多的细节 增强后图像的亮度层次明显 举个挖掘机的例子 左边是通过这篇文章进行低照度增强,右边是去雾的方式 显然通过去雾的方式也有...
OpenCV笔记-用于OCR的图像增强算法
黑色增强 void filteredblack(const Mat &amp;amp;amp;inputImage) { Mat hsvImage; Mat jiangzao, jiangzao2, jiangzao3; inputImage.copyTo(hsvImage); double H = 0.0, S = 0.0, V = 0.0; for (int i = 0; i &amp;amp;lt; hsvI...
基于Retinex的图像增强算法-Opencv-C++
一种常见<em>图像增强</em>算法,基于Retinex理论。本<em>代码</em>通过vs2015编译通过,Opencv3.1.0,C++
基于opencv的图像增强
基于opencv的<em>图像增强</em>,先利用非线性变换实现对比度增强,在直方图均衡,写成了一个函数,可以直接调用。
opencv图像增强(直方图均衡化、拉普拉斯、Log、Gamma)
https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/53677739
QT+opencv学习笔记(3)——图像增强
开发环境为:win10+QT5.8+opencv3.2        <em>图像增强</em>的目的是采用某种技术手段,改善图像的视觉效果,或者将图像转换成更适合人眼观察和机器识别的形式。<em>图像增强</em>的基本方法主要有灰度变换、灰度均衡、伪彩色增强、平滑、锐化、滤波等。灰度变换、灰度均衡见QT+opencv学习笔记(1)——图像点运算,本文主要实现伪彩色增强、平滑、锐化和滤波。一、读取图像         读取图像见Q...
opencv 图像处理 ------ 高亮图片处理
import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.highgui.HighGui; import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs; /** * 高亮图片处理 * */ public class Hightlight_remove { static voi...
OpenCV3.3—图像增强(方法:直方图均衡化 equalizeHist )
1. 直方图均衡化 直方图均衡化是通过调整图像的灰阶分布,使得在0~255灰阶上的分布更加均衡,提高了图像的对比度,达到改善图像主观视觉效果的目的。对比度较低的图像适合使用直方图均衡化方法来增强图像细节。 均衡化处理后的图像只能是近似均匀分布,均衡化图像的动态范围扩大了。但是本是扩大了量化间隔,量化级别减少。原来灰度不同的像素经过处理后可能变的相同,形成了一片相同的灰度区域; <em>OpenCV</em>函...
图像颜色增强算法Opencv
算法来源于GIMP中的Color-enhance插件,主要思路就是对HSV空间的V值进行重新量化。其<em>代码</em>是开源的,但用起来不太方便,所以我用Opencv重新改写了一下。 一、算法主要步骤: 1.图像转换到CMY空间,每个像素点(三通道,包含C、M、Y三个值)各减去最小值,即C -=min(C,M,Y),M -=min(C,M,Y),Y -=min(C,M,Y)。 2.1中得到的图像转换到HS
图像增强算法代码优化
有关于小波变换阈值函数选取的改进算法,对传统函数进行改进,更好的<em>图像增强</em>
opencv-python 图像数据增强
翻转,旋转,椒盐噪声,高斯噪声,亮度调节def SaltAndPepper(src,percetage): SP_NoiseImg=src.copy() SP_NoiseNum=int(percetage*src.shape[0]*src.shape[1]) for i in range(SP_NoiseNum): randR=np.random.r...
opencv 彩色图像对比度增强
一般地,图像对比度都是在灰度图上进行增强,这在我的一篇文章中已经给出了实现方法(http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7401921),最通常的办法就是直方图均衡化,而彩色图像的对比度增强其实道理相同。这里给出我的实现方法: 首先将RGB图像转到YCbCr分量,然后对Y分量上的图像进行直方图均衡化,最后进行图像合成。详见<em>代码</em>~(*^__
一种新的红外图像自适应增强算法
该文献通俗易懂,对于学习数字<em>图像增强</em>很有帮助。
图像增强Java代码
【数字图像处理技术】<em>图像增强</em>Java<em>代码</em>
JAVA+OpenCV图像增强——直方图均衡、自适应直方图均衡、拉普拉斯局部增强、对数变换增强、伽马增强
<em>图像增强</em> 图片太亮、太暗等问题。 环境:JAVA+Opencv4 直方图均衡 /** * 增强对比度 * * @param src BGR格式图像 * @return */ public static Mat histEqualize(Mat src) { Mat dst = src.clone(); ...
opencv专题:图像增强中的亮度调整
这是2018年写的第一篇关于opencv的文章,考虑到<em>图像增强</em>对于初学者来说比较容易理解,因此从该方向入手,通过一些程序案例,分析<em>图像增强</em>的原理并展示效果。 首先,什么是<em>图像增强</em>? <em>图像增强</em>就是通过对像素值局部或整体的变换,使得原来特征不明显的部分显得更加突出,并且抑制一些用户不感兴趣的特征,这样图像的价值将会更加明显。 举个例子:小明喜欢拍照,逆光拍摄了一组照片,结果照片整体很暗,勉强可以看
基于opencv的图像增强函数(c++)
基于opencv的<em>图像增强</em>函数,Demo用vc6.0实现。 如果您对安装opencv或在vc6.0下配置opencv有疑问,请访问opencv中文网站: http://www.opencv.org.c
OpenCV模糊集合实现图像增强 C++
模糊集合原理        在计算机编程的时候,常常会使用一种“干脆的”集合。在判断某件事,或者某个变量的时候,常常使用的是布尔值(因为某件事,不是真就是假)。通过一个阈值,去判断这件事,而这样的一个阈值的设定,会产生一个问题。 下图                                         当一个人的年龄超过20岁,那么这个人就不再属于年轻人范畴。这样来说,未免有些...
mfc中使用OpenCV做图像处理
各位用过<em>OpenCV</em>或者mfc的大神们,我最近在用<em>OpenCV</em>做图像处理,是基于图像检测隧道内部有没有车,其中保存图像时出现图像卡片的现象,有同学说是<em>OpenCV</em>保存图像时内存是自动分配的,可能是内存
opencv专题:图像增强之拉普拉斯锐化
这次记录下拉普拉斯锐化是如何增强图像的,首先介绍什么是拉普拉斯锐化? 对于二维图像公式: 从中可以看出是梯度的公式,那么扩展开表示为: 最终拉普拉斯变化的表达式为: 最后的锐化公式为: 其中,g是输出,f为原始图像,c是系数,表示细节权重g是输出,f为原始图像,c是系数,表示细节权重。下图为拉普拉斯锐化的效果: 原始图像: 锐化图像: 可以看出,亮度增强了很多,尤其是纹理
OpenCV学习笔记-图像二值化
图像的二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,这样将使整个图像呈现出明显的黑白效果。在数字图像处理中,二值图像占有非常重要的地位,图像的二值化使图像中数据量大为减少,从而能凸显出目标的轮廓。 图像二值化的类型有以下几种: 0: THRESH_BINARY 当前点值大于阈值时,取Maxval,也就是第四个参数,下面再不说明,否则设置为0 1: THRESH_BINAR...
OpenCv VS C++ 图像处理(上)
欢迎大家访问我的github:https://github.com/Iamttp 有问题一起讨论呀! VS OpenCv配置: 首先是VS的OpenCv配置,外部库目录指定和外部包含文件的指定。 指定建立的工程为空白工程: 建立完工程之后,我们选中解决方案栏中的ResourceFiles目录(即源码目录),然后新建一个C++源码文件: 设置源码的文件名,例如:Mai...
OpenCV,常用图像增强算法的实现
原文地址 http://blog.csdn.net/kezunhai/article/details/41553097 好资料,没收了!!! 1、对数<em>图像增强</em>算法       对数<em>图像增强</em>是<em>图像增强</em>的一种常见方法,其公式为: S = c log(r+1),其中c是常数(以下算法c=255/(log(256)),这样可以实现整个画面的亮度增大。 void LogEnhance(I
自适应对比度
<em>自适应</em>对比度增强原理: ACE原理是将一幅图像分成两个部分:一是低频部分,可以通过图像的低通滤波(平滑模糊)获得;二是高频部分,可以由原图减去低频部分得到。而算法的目标是增强代表细节的高频部分,即对高频部分乘以某个增益值,然后重组得到增强的图像。所以ACE算法的核心就是高频部分增益系数的计算,一种方案是将增益设为一个固定值,另一种方案是将增益值表示为与方差相关的量,后面在附加的公式中再说明。 ...
OpenCV 图像处理(直方图均衡化、拉普拉斯算子图像增强、Gamma校正)
本文主要通过<em>OpenCV</em>实现一些基础的图像处理过程,包括直方图均衡化、拉普拉斯算子<em>图像增强</em>、Gamma校正过程。 图像的对比度:灰度的动态范围来衡量。 一、直方图均衡化 直方图均衡化是通过调整图像的灰阶分布,使得在0~255灰阶上的分布更加均衡,提高了图像的对比度,达到改善图像主观视觉效果的目的。对比度较低的图像适合使用直方图均衡化方法来增强图像细节。 实质上是对图像进行非线性拉伸,重
循序渐进之(四)空间域图像增强自适应对比度增强(ACE)
循序渐进之(四)空间域<em>图像增强</em>之<em>自适应</em>对比度增强(ACE) 文字摘自:使用局部标准差实现图像的局部对比度增强算法。 ACE算法采用了反锐化掩模技术,我们对此过程解释如下:首先图像被分成两个部分。一是低频的反锐化掩模(unsharp mask)部分,可以通过图像的低通滤波(平滑,模糊技术)获得。二是高频成分,可以过原图减去反锐化掩模获取...
求助:图像亮度自适应
如何对图像进行亮度<em>自适应</em>处理,有哪些算法? 谢谢!
对比度增强算法
版权声明:本文为EbowTang原创文章,后续可能继续更新本文。如果转载,请务必复制本文末尾的信息! https://blog.csdn.net/EbowTang/article/details/38236441 关于<em>图像增强</em>必须清楚的基本概念 1.<em>图像增强</em>的目的: 1)改善图像的视觉效果, 2)转换为更适合于人或机器分析处理的形式 3)突出对人或机器分析有意义的信息 4)抑制无用信息,提高...
opencv-图像增强
图像线性变换 Mat src,dst; src.convertTo(dst,0,alpha,beta); 函数原型: void convertTo( OutputArray m, int rtype, double alpha=1, double beta=0 ) rtype:变换类型,不知道有几个待选参数 变换公式:dst=src*alpha+beta alpha改变对比度,be
图像增强代码
%usage: y = LRordEnhance(x,contrast_factor,gain,Mask,gainMode,Rank,Niter,colorspace,sat)
OpenCV图像增强——通过扩展灰度范围来增加对比度
<em>OpenCV</em><em>图像增强</em>——通过扩展灰度范围来增加对比度
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我花了一夜用数据结构给女朋友写个H5走迷宫游戏
起因 又到深夜了,我按照以往在csdn和公众号写着数据结构!这占用了我大量的时间!我的超越妹妹严重缺乏陪伴而 怨气满满! 而女朋友时常埋怨,认为数据结构这么抽象难懂的东西没啥作用,常会问道:天天写这玩意,有啥作用。而我答道:能干事情多了,比如写个迷宫小游戏啥的! 当我码完字准备睡觉时:写不好别睡觉! 分析 如果用数据结构与算法造出东西来呢? ...
MagicISO Maker V5.5 Build 0281 绿色多语特别版_CD DVD镜像编辑的工具下载
MagicISO Maker V5.5 Build 0281 绿色多语特别版_CD DVD镜像编辑的工具 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/ygw217/2918749?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/ygw217/2918749?utm_source=bbsseo[/url]
C# 编写的记事本下载
C#编写的记事本包含了安装与部署,还有朗读的功能 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/yl32940/3626735?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/yl32940/3626735?utm_source=bbsseo[/url]
谭浩强c语言学习资料 20181128下载
谭浩强c语言学习资料 (不是原版书籍 在龙族论坛里闲逛时,发现了kaido兄发的贴子--"谭浩强c语言word版全本",不过贴子是一篇篇散的,看起来很乱。一时兴起,整理了一下。希望大家喜欢) 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/ok690/10813340?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/ok690/10813340?utm_source=bbsseo[/url]
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我们是很有底线的