请问彩色图像进行JPEG压缩的时候 RGB转到YCBCR后需要取整嘛 [问题点数:20分]

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RGB HSI YCbCr颜色空间的转换及图像滤波处理
本程序功能强大,实现了图片读取,滤波处理,RGB HIS YCbCr颜色空间的转换,并实现了肤色分割。开发平台是MATLAB! 主要功能如下 1、完成RGBHSI 之间的转换; 2、完成RGBYCbCr 之间的转换, 并显示直方图; 3、利用直方图的统计结果,设定合适的阈值实现人物图像中的肤色分割. 本程序可以直接运行!
【图像处理】彩色直方图均衡
sourcePic=imread('D:\Images\pic_loc\1870358810205041517.jpg'); [m,n,o]=size(sourcePic); grayPic=<em>rgb</em>2gray(sourcePic); figure,imshow(sourcePic); figure,imshow(grayPic); gp=zeros(1,256); %计算各灰度出现的概率 fo...
Matlab图像压缩
一.作业内容 读取一幅灰度或者<em>彩色图像</em>,实现下列算法:  首先将图像分成许多8X8的子图像,对每个子图像<em>进行</em>DCT,对每个子图像的64个系数,按照每个系数的大小来排序后, 舍去小的变换系数,只保留16个系数,实现图像4:1的<em>压缩</em>。 二.作业分析 cr = 0.25; i = imread('lena.jpg'); i = <em>rgb</em>2gray(i); i1 = im2double(i); %i
JPEG图像编码解码
JPEG图像<em>压缩</em>编解码的设计与实现 ——程序设计实践报告 目录   一.工作总结 ..............................................................................................................................2 9月 3-4 日:.................
将RGB数组在内存中压缩成JPEG文件
将RGB数组在内存中<em>压缩</em>成JPEG文件 0.   环境 1)       <em>jpeg</em>库: <em>jpeg</em>sr9a  下载地址:http://www.ijg.org/ 2)       编译环境: vs2008 3)       Opencv 2.1.0 1.   RGB数组来自BMP文件,直接输出在文件系统上 1.1 代码 void bmptojpg24(const char *st
图像色彩编码YUV(YCbCr)的基本知识
参考地址 https://www.cnblogs.com/lifan3a/articles/4930182.html YUV与YCbCr的定义 YCbCr是DVD、摄像机、数字电视等消费类视频产品中,常用的色彩编码方案。YCbCr 有时会称为 YCC。YCbCr 在模拟分量视频(analog component video)中也常被称为 YPbPr。YCbCr不是一种绝对色彩空间,是YUV压...
RGB、YUV、YCbCr几种颜色空间的区别
首先要说明RGB、YUV和YCbCr都是人为规定的彩色模型或颜色空间(有时也叫彩色系统或彩色空间)。它的用途是在某些标准下用通常可接受的方式对彩色加以描述。本质上,彩色模型是坐标系统和子空间的阐述。 【1】RGB    RGB(红绿蓝)是依据人眼识别的颜色定义出的空间,可表示大部分颜色。但在科学研究一般不采用RGB颜色空间,因为它的细节难以<em>进行</em>数字化的调整。它将色调,亮度,饱和度三个量放在一起
jpeg图像的压缩编码与解码
时至今日,jpg图像文件成为了一般网络传递的首选图片格式。相比于bmp文件,jpg像素是有损失的。 下面我们开始了解<em>jpeg</em>文件的<em>压缩</em>编码过程。 首先我们得了解DCT离散余弦变换和霍夫曼编码以及其他一些常用的编码方式。 JPEG的<em>压缩</em>编码过程如下: 1.颜色模型转换 这一步是将常见的RGB颜色模型转变为YCrCb模型, 转换公式如下: Y=0.299R+0.587G+0.114B;
彩色图像--图像分割 彩色空间分割
学习DIP最后一天 内容搬迁至 http://www.tony4ai.com/DIP-10-4-<em>彩色图像</em>-图像分割-彩色空间分割/
jpeglib库实现MJPEG图像的压缩与解压缩
linux提供了<em>jpeg</em>lib库用于MJPEG图像的<em>压缩</em>与解<em>压缩</em>等,编译的<em>时候</em>加上选项-l<em>jpeg</em>表示使用<em>jpeg</em>库中的API函数 一、<em>压缩</em>步骤 1、申请并初始化<em>jpeg</em><em>压缩</em>对象,同时要指定错误处理器  struct <em>jpeg</em>_compress_struct cinfo;  struct <em>jpeg</em>_error_mgr jerr; // 声明错误处理器,并赋值给cinfo.err域
使用Matlab实现JPEG压缩
一、 图像<em>压缩</em>原理图像分成 8*8 小块 –> DCT 变换 –>用量化表对其量化 –>编码生成<em>压缩</em>数据二、 具体<em>压缩</em>过程 1、将原始图像分为 8 * 8 的小块, 每个 block 里有 64 个像素。 2、 将图像中每个 8 * 8 的 block <em>进行</em> DCT 变换。8 * 8 的图象经过 DCT 变换后,其低频分量都集中在左上角,高频分量分布在右下角。由于该低频分量包含了图象的主要信息(如亮
RGB 与 (RGB转 YCbCr再转为 RGB)的图像
RGB 与 (RGB转 YCbCr再转为 RGB)的图像   不可逆,可以从 矩阵的逆运算看出来。 附上 matlab 代码:         clc,clear; Source=imread('1.jpg');%读入原始RGB图像 figure(1); subplot(1,2,1); imshow(Source):title('original image');%显示图像 [r c d]=
理解JPEG图像压缩算法,DCT变换
理解JEPG原理 JEPG不是一种文件格式,而是一类图像<em>压缩</em>算法. 1.<em>彩色图像</em> 灰度图像 灰度,一个pixel取值0-255. <em>彩色图像</em> <em>需要</em>比灰度图像更多的存储空间, 事实上, 所有颜色都可以用红绿蓝三原色的组合表示, <em>彩色图像</em>可用RGB三通道表示. YCbCr 研究发现对于图像<em>压缩</em>, RGB的表示不是最佳的. 人脑对亮度(luminance)和色差(...
彩色图像的直方图均衡化--基于OpenCV中EqualizeHist_Demo实现
 本文给出基于<em>彩色图像</em>直方图均衡化的OpenCV代码与结果示例! 具体内容包含: 1. 灰度图像直方图均衡化 2. 对RGB三通道各自均衡化后,再组合输出结果 3. RGB图像转化为HSI,YUV,YCbCr颜色空间后,对亮度通道<em>进行</em>均衡化运算后再转回RGB空间 [cpp] view plaincopyprint? /**  * @function Equ
RGB数据转bmp、jpeg格式
最近在做身份证读头读取数据,但疼的第三方只给了个so
RGB与Ycbcr空间的互相转换
一、RGB与Ycbcr转换的公式 1.RGB表示三原色:红绿蓝 Y:表示明亮度,也就是灰阶值。“亮度”是透过RGB输入信号来建立的,方法是将RGB信号的特定部分叠加到一起。 Cb:反映的是RGB输入信号蓝色部分与RGB信号亮度值之间的差异。 Cr:反映了RGB输入信号红色部分与RGB信号亮度值之间的差异。 在以下两个公式中RGB和YCbCr各分量的值的范围均为0-255。
RGB与YCbCr颜色空间的互相转换公式
Y:明亮度(Luminance或Luma),也就是灰阶值。“亮度”是透过RGB输入信号来建立的,方法是将RGB信号的特定部分叠加到一起。 Cb:反映的是RGB输入信号蓝色部分与RGB信号亮度值之间的差异。 Cr:反映了RGB输入信号红色部分与RGB信号亮度值之间的差异。 在以下两个公式中RGB和YCbCr各分量的值的范围均为0-255。 RGB转换为YCbCr
【超分辨率】python中的图像空间的转换 RGB--YCBCR
由于人眼对颜色不敏感,而对光亮通道更加敏感。因此在超分辨率任务中,我们通常<em>需要</em>将RGB通道转换为Ycbcr通道。在Python的代码实现中,我发现opencv的RGB转Ycbcr的计算方式和Matlab的实现方式有些不同,而NTIRE的评估往往是在matlab平台的。因此,这里<em>需要</em>注意。 Python RGB转Ycbcr通道 对于Set5中的baby图像 Code: img = cv2....
MATLAB JPEG图像压缩
对<em>彩色图像</em><em>进行</em>JPEG<em>压缩</em>
RGB、YUV像素数据处理
RGB、YUV像素数据处理1.RGB  RGB色彩模式是工业界的一种颜色标准,是通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的,RGB即是代表红、绿、蓝三个通道的颜色,这个标准几乎包括了人类视力所能感知的所有颜色,是目前运用最广的颜色系统之一。 采用这种编码方法,每种颜色都可用三个变量来表示-红色绿色以及蓝色的强度。记录及显示<em>彩色图像</em>时,RGB是最
图像识别(YCbCr和Y'CbCr颜色模型)----董靓
通常会用于影片中的影像连续处理,或是数字摄影系统中。Y'为颜色的亮度(luma)成分、而CB和CR则为蓝色和红色的浓度偏移量成份。Y'和Y是不同的,而Y就是所谓的流明(luminance),表示光的浓度且为非线性,使用伽马修正(gamma correction)编码处理。以上来自百度百科:https://baike.baidu.com/item/YCbCr/10012133            ...
JPEG图像压缩
1算法思想: JPEG算法主要负责定制静态图像的编码方法,其核心是DCT变换,经过DCT变换将时域图像转换为频率域的图像,变换后的矩阵中左上角的系数比较大,而右下角的系数比较小,基本接近于0。根据这个特性,经过量化以及编码过程,我们可以去除图像中的空间冗余,以达到<em>压缩</em>的效果。并且根据人眼对亮度以及色度的敏感度的不同,对亮度以及色度<em>进行</em>不同程度的<em>压缩</em>,从而在保证图像品质的条件下得到更高的<em>压缩</em>率。
JPEG彩色图像分块压缩量化编码matlab代码
基于JPRG的<em>彩色图像</em>分块,量化,zigzag,编码<em>压缩</em>matlab代码,适合初学者学习
RGB转化为YCbCr
1、问题起因         在学习工作中有<em>时候</em>因为色彩空间的不同,对图像处理的结果也会有所不同,因此<em>需要</em>对图像的色彩空间<em>进行</em>转换。对于火焰识别来说,色度对火焰的识别结果产生极大的影响,因此<em>需要</em>将RGB空间的色彩模式转换为YCbCr。 2、RGB和YCbCr色彩模式的不同 (1) RGB简介 RGB色彩模式是工业界的一种颜色标准,是通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它
RGB 转换 Ycbcr 调用 C++和MATLAB中的函数,得到了两种不同的运算结果
在用MATLAB 做完算法测试后,得到了图片较为理想的白平衡处理效果,但是在将算法移植到 C++过程中,得到的结果却很不理想, 逐过程 比较发现,是对<em>彩色图像</em>RGB 转换为 YCbCr过程中  调用的两个算法 的计算公式 是不一样的 。 <em>需要</em>注意的 :  1、 c++ 用opencv中读入的<em>彩色图像</em> 是 BGR色彩格式的。 MATLAB 读入的图像是 RGB格式的。 2、C++中的算法是
彩色图像直方图均衡化 --- 基于OpenCV中EqualizeHist_Demo实现
本文给出基于<em>彩色图像</em>直方图均衡化的OpenCV代码与结果示例! 具体内容包含: 1. 灰度图像直方图均衡化 2. 对RGB三通道各自均衡化后,再组合输出结果 3. RGB图像转化为HSI,YUV,YCbCr颜色空间后,对亮度通道<em>进行</em>均衡化运算后再转回RGB空间 /** * @function EqualizeHist_Demo.cpp * @brief Demo code for
转:RGB与YCbCr颜色空间的转换(高精度测试)
RGB与YCbCr颜色空间的转换     在人脸检测中会用到YCbCr颜色空间,因此就要<em>进行</em>RGB与YCbCr颜色空间的转换,刚开始以为这个很简单,只不是加减乘除的问题,根据公式就可以了,但事实是有很多的公式,我在Baidu上找的,几乎没有什么可以能用的,一般的只有RGB转YCbCr,但是反过来就不行了,算不到正确的结果。     我在图书馆找到一篇文章《数字RGB与YCbCr颜色空间转换的精
将RGB图像数据压缩成jpg格式图片的代码实现
#include #define JPEG_QUALITY 100 //图片质量 int savejpg(uchar *pdata, char *jpg_file, int width, int height) { //分别为RGB数据,要保存的jpg文件名,图片长宽 int depth = 3; JSAMPROW row_pointer[1];//指向一行图像数据的指针
libjpeg:实现jpeg内存解压缩塈转换色彩空间/压缩分辨率
前一篇博客《lib<em>jpeg</em>:实现<em>jpeg</em>内存<em>压缩</em>暨error_exit错误异常处理和个性化参数设置》实现了<em>jpeg</em>图像的内存<em>压缩</em>,本文来讨论<em>jpeg</em>图像内存解<em>压缩</em>的过程 先贴出完整代码,再做讲解 <em>jpeg</em>_mem.h /* 图像矩阵基本参数 */ typedef struct _image_matrix_pram{ int32_t width;
YCbCr与RGB的转换
YCbCrY:明亮度,也就是灰阶值。“亮度”是透过RGB输入信号来建立的,方法是将RGB信号的特定部分叠加到一起。Cb:反映的是RGB输入信号蓝色部分与RGB信号亮度值之间的差异。Cr:反映了RGB输入信号红色部分与RGB信号亮度值之间的差异。YCbCr与RGB的转换转换公式一定要依据ITU的标准,常看到的是ITU.BT-601和ITU.BT-709。 把上述矩阵展开成方程式,如下Y = 0.29...
JPEG系列三 JPEG图像压缩
本文介绍JPEG图片<em>压缩</em>算法,主要介绍了图片分割、余弦变换、量化、行程编码、哈夫曼编码,最后是一个JPEG<em>压缩</em>图片实例分析。
彩色图像处理
Matlab ch6<em>彩色图像</em>处理练习            这一章主要是熟悉一些彩色空间处理的基本操作,对色彩学有进一步的认识。其主要内容包括<em>rgb</em>图像和索引图像,各种彩色空间之间的转换,彩色变换和彩色空间滤波,包过彩色平滑和锐化,最后<em>进行</em>彩色边缘检测和<em>rgb</em>向量空间的图像分割。代码如下: %% 生成RGB立方体 clc clear <em>rgb</em>cube(-10,-10,
RGB_TO_YCBCR
RGB TO YCBCR RGB TO YCBCR RGB TO YCBCR RGB TO YCBCR RGB TO YCBCR RGB TO YCBCR RGB TO YCBCR
YUV、RGB和YCbCr之间的转换
1.YUV和RGB的转换 Y  =  0.299R + 0.587G + 0.114B U = -0.147R - 0.289G + 0.436B V  = 0.615R - 0.515G -  0.100B 2.YCrCb和RGB的转换 Y   =  0.299R + 0.587G + 0.114B Cr = (0.500R - 0.4187G - 0.0813B) + 128
opencv彩色图像(RGB)转灰度图像及其优化
1. <em>彩色图像</em>转灰度图像 RGB转灰度,通常会使用下面的一个心理学公式:(Matlab和OpenCV中使用的也是该公式) Gray = 0.2989*R + 0.5870*G + 0.1140*B 实现代码如下 #include //通过上述计算公式得到灰度图像 void grayImageShow(cv::Mat &input, cv::Mat &output)
JPEG压缩编码方法与实现
JPEG<em>压缩</em>编码方法与实现                             电子信息学院   戴玉超   学号:056080460一.        数据<em>压缩</em>问题的描述信息的本质,要求交流和传播。一个统一的数字传输系统系统模型如图1所示。图1.数字传输系统模型数据<em>压缩</em>,就是以最少的数码表示信源所发的信号,减少容纳给定消息集合或数据采样集合的信号空间。所谓信号空间即被<em>压缩</em>
【图像处理】彩色图像与灰度图像融合(二):YCbCr、Lab颜色空间比较
一、YCbCr   YCbCr 是在世界数字组织视频标准研制过程中作为ITU - R BT1601 建议的一部分, 其实是YUV经过缩放和偏移的翻版。其中Y与YUV 中的Y含义一致, Cb , Cr 同样都指色彩, 只是在表示方法上不同而已。 在YUV 家族中, YCbCr 是在计算机系统中应用最多的成员, 其应用领域很广泛,JPEG、MPEG均采用此格式。一般人们所讲的YUV大多是指YCb...
jpeg图像压缩原理
step1.颜色模式转换 JPEG只支持YUV颜色模式(准确说是YCbCr颜色模式)的数据结构,而不支持RGB图像数据结构,所以在将<em>彩色图像</em><em>进行</em><em>压缩</em>之前,必须先对颜色模式<em>进行</em>数据转换。YUV色彩模型来源于RGB模型,Y表示明度信息,U、V表示色度信息。RGB和YUV之间的转换可以通过相应的转换公式计算得出(不必详细知道公式,只需知道Y、U、V都是R、G、B的线性组合)。 转换完成之后还<em>需要</em><em>进行</em>
离散余弦变换 DCT
MPEG采用了Ahmed(一个巨牛的数学家) 等人于70年代提出的离散余弦变换(DCT-Discrete Cosine Transform)<em>压缩</em>算法,降低视频信号的空间冗余度。DCT将运动补偿误差或原画面信息块转换成代表不同频率分量的系数集,这有两个优点:其一,信号常将其能量的大部分集中于频率域的1个小范围内,这样一来,描述不重要的分量只<em>需要</em>很少的比特数;其二,频率域分解映射了人类视觉系统的处理
JPEG图像压缩性能分析(附Matlab完整代码)
注:本实验不涉及、不存储具体编码,只计算编码长度、PSNR和<em>压缩</em>比等。一、实验准备    实验环境:Matlab R2017b    实验准备:lenaXING.mat含:    ①codelength.mat:霍夫曼编码码长矩阵(AC、DC亮度编码表),个人整理;      ②lena512.mat from https://www.ece.rice.edu/~wakin/images/;   ...
《数据压缩》实验报告五·JPEG编解码
一.JPEG编解码实验原理 JPEG是第一个国际图像<em>压缩</em>标准,用于连续色调静态图像(即包括灰度图像和<em>彩色图像</em>)。JPEG是联合图像专家组(Joint Photographic Experts Group)的缩写,这个图像<em>压缩</em>标准是国际电信联盟(International Telecommunication Union,ITU)、国际标准化组织(International Organiza
基于DCT的JPEG图像压缩编码过程及举例
本博客主要是自己看的,看了下面这些文章后就会很容易理解JPEG<em>压缩</em>编码的过程。 书籍: 多媒体技术基础(第二版)林福宗————5.6  JPEG<em>压缩</em>编码 论文: 基于DCT的JPEG图像<em>压缩</em>的研究_马媛媛.pdf基于MATLAB的DCT变换在JPEG图像<em>压缩</em>中的应用_李秀敏.pdf基于DCT的JPEG图像<em>压缩</em>编码算法的MATLAB实现_钱裕禄.pdf基于Matlab的JPEG图像压
OpenCV Using Python——RGB颜色空间和YCbCr颜色空间的混合肤色检测
RGB颜色空间和YCbCr颜色空间的混合肤色检测 1. 颜色空间混合肤色检测简介         Kukharev等人为了提高模型的稳定性,将多个颜色空间结合,提出RGB颜色空间和YCbCr颜色空间的混合肤色检测器。像素值满足如下条件: 2. 实现代码         操纵图像的方法是在前面文章的基础上修改得到的,只是将RGB颜色空间3通道的值和YCbCr颜色空间3通道的值结合
YUV、YCbCr与RGB的区别
YUV、YCbCr与RGB的区别 一、概念介绍 1、YUV:中“Y”表示明亮度(Luminance或Luma),也就是灰阶值;而“U”和“V” 表示的则是色度(Chrominance或Chroma),作用是描述影像色彩及饱和度,用于指定像素的颜色。采用YUV色彩空间的重要性是它的亮度信号Y和色度信号U、V是分离的。如果只有Y信号分量而没有U、V分量,那么这样表示的图像就是黑白灰度图像。彩色电视
RGB,CMY(K),YUV,YIQ,YCbCr颜色的转换算法(java实现)
import java.lang.Math; import java.awt.*; public class ColorConverter{ public ColorConverter(){ } //RGB转换CMYk public int[] <em>rgb</em>2cmyk(int R,int G,int B){    int cmyk []= new int[4];    cmy
Linux 下V4l2摄像头采集图片,实现yuyv转RGB,RGB转BMP,RGB伸缩,jpeglib 库实现压缩RGB到内存中,JPEG经UDP发送功
最近自己所在小组做了一个智能家居xi'tong
RGB、YUV和YCbCr三种颜色空间
[转载] http://blog.sina.com.cn/s/blog_a85e142101010h8n.html [转载] http://blog.sina.com.cn/s/blog_5713096b0100059i.html [转载] http://www.fourcc.org/fccyv<em>rgb</em>.php [参考] 数字图像处理 Java语言算法描述清华大学出版社(美)伯格
RGB和YCbCr颜色空间之间的转换及优化算法
RGB转换为YCbCr这个公式来自:Genesis Microchip. gm6010/gm6015 Programming Guide[M]. California US: Genesis Microchip Company, 2002:85-90|Y |    |16 |          |65.738   129.057  25.06 | |R| |Cb| = |128| +  
评价图像质量的新方式SSIM
【引言】在研究图像<em>压缩</em>算法的<em>时候</em>,最终<em>需要</em>对<em>压缩</em>的质量<em>进行</em>评价,现有的评价质量的方法是按照PSNR或者<em>压缩</em>前后图像的最大误差值来判定,PSNR起源于香浓理论,表达信息的相对多少,最大误差值仅能看出图像局部信息丢失的多少;但是在实际应用中,人们评价被处理后的图像,看中的却不是信息量的多少,如针对<em>压缩</em>,我们更关注的是<em>压缩</em>后图像会有变化吗?人的眼睛能感受到该变化吗?该变化人们在其应用上是否能够接受吗?等
Bitmap转jpeg源码
bitmap转<em>jpeg</em>源码,包括RGB转YCbCr,DCT,Quantization, zig-zag, huffman,<em>jpeg</em>头文件的封装。
使用CUDA8.0封装的JPEG压缩接口
使用CUDA8.0封装的JPEG<em>压缩</em>接口,其中实现了JPEG的CPU和GPU两种方式<em>压缩</em>,其中GPU的<em>压缩</em>效率还<em>需要</em>优化,不过实现方法可以借鉴。
CUDA 实现JPEG图像解码为RGB数据
了解JPEG数据格式的人应该容易想到,其对图像以8*8像素块大小<em>进行</em>分割<em>压缩</em>的方法很好用并行处理的思想来实现。而事实上英伟达的CUDA自v5.5开始也提供了JPEG编解码的示例。该示例存储在CUDA的SDK中,即CUDA的默认安装路径“C:\ProgramData\NVDIA Corporation\CUDA Samples\v7.0\7_CUDALibraries\<em>jpeg</em>NPP”(v后面的
关于YCbCr与RGB间转换公式推导
YCbCr与RGB间转换公式推导.解释不通推导致的公式系数变化情况。
RGB 矢量空间中处理(彩色边缘检测和区域分割)
RGB 矢量空间中处理(彩色边缘检测和区域分割) 1、彩色边缘检测 (1)代码 %矢量空间彩色边缘检测 clc; clear all; close all; f=imread('0.jpg'); figure;imshow(f);title('原图像'); %显示原图像 %% %f 是RGB 图像,T是[0,1]范围内的阈值选项(默认为0);VG是RGB向量梯度F(
YPbPr 和 YCbCr的区别
这几天在做分量视频输入,涉及分量视频表示,接触到YPbPr和YCbCr的概念,发现不光自己的项目上,对这两个概念错乱,就是网上也充斥着大量错误的说法。 分量接口有两种名称YPbPr和YCbCr,这是两个完全不同的概念,YCbCr概念早于YPbPr。 历史 早期DVD是隔行显示的,使用YUV(YCbCr)色彩空间<em>进行</em>数据存储和传输,相比于RGB的好处是减少存储空间和数据传输带宽,同时能够方
使用libjpeg处理图像(libjpeg的使用压缩与解压缩jpg格式)
转载篇: 标题:利用lib<em>jpeg</em>处理图像 作者:赵新国 Email:zhao3728@sina.com 关键字: <em>jpeg</em>, 图像<em>压缩</em> 摘要:文章介绍了采用lib<em>jpeg</em>处理图像的方法 前一段时间做了一个项目,项目中有一部分是关于图像采集的,相关硬件有:高速数字相机(我们采用Basler A312f),工控机,服务器。其中相机通过1394视频线连接到工控机的1
数字图像处理之彩色图像的直方图均衡化
关于灰度图像的直方图均衡化,我已经写过,不知道的童鞋可以点连接http://blog.csdn.net/qq_34119437/article/details/53086799 那么如何<em>进行</em><em>彩色图像</em>的直方图均衡化。 我们知道jpg图像是由RGB三色通道,那么我们可以对一幅图像三个通道<em>进行</em>提取,然后分别<em>进行</em>直方图均衡化。最后合并即可。话不多说上代码 function coloraverag
GDI+ 保存图片jpeg压缩
int GetEncoderClsid(const WCHAR* format, CLSID* pClsid) { UINT num = 0; UINT size = 0; ImageCodecInfo* pImageCodecInfo = NULL; GetImageEncodersSize(&amp;amp;num, &amp;amp;size); if(size == 0...
彩色图像平滑处理
空间域平滑单色图像的一种方法是定义相应的系数是1的模板,用空间模板的系数去乘所有像素的值,并用模板中元素的总数去除。平滑处理(以RGB空间为例)以处理灰度图像时采用的方式并以公式来表达,除了代替单像素外,我们现在还处理6.3节中的向量值。 令Sxy表示<em>彩色图像</em>中以(x,y)为中心的邻域的一组坐标。在该邻域中,RGB向量的平均值是:   其中,K是邻域中像素点的数量。根据6.3
彩色图像RGB通道分别读到三个灰度图像
这个刚开始不知道怎么弄,后来问了下网友,原来一个spit函数搞定! #include #include //#include int main() { IplImage* src = cvLoadImage( "F:\\hehua.jpg", 1 ); IplImage * RedChannel = cvCreateImage( cvGetSize(src), 8, 1);
数据压缩实验五:JPEG解码
一、基本原理1.编码原理JPEG规定了4种运行模式,以满足不同<em>需要</em>: 基于DPCM的无损编码模式:<em>压缩</em>比可达2:1 基于DCT的有损顺序编码模式:<em>压缩</em>比可达10:1以上 基于DCT的递增编码模式 基于DCT的分层编码模式 本文分析第二种,其损失都来自量化 常常将输入从RGB彩色空间<em>转到</em>YUV Level offset:零偏置,对于灰度级是2n的像素,通过减去2n-1,将无符号的整数值变成有符号数,对
YCbCr2转换成RGB的verilog解析
module YCbCr2RGB ( 2   input        iCLK, 3   input        iRESET, 4   input        iDVAL, 5   input  [7:0] iY, 6   input  [7:0] iCb, 7   input  [7:0] iCr, 8   output reg  
利用libjpeg-turbo库压缩图像(RGB、YUV等)为jpg
简介 lib<em>jpeg</em>-turbo是lib<em>jpeg</em>的升级版,它 的价值是利用SIMD指令集,加速了编解码过程。官网上的介绍中提到某个案例中从原来的0.3左右降低到0.1,时间只有原来的1/3,在我的工程中,时间减少到原来LibJpeg的一半左右。而它的使用与之前的LibJpeg完全相同,只是添加完善了部分功能,完全可以直接替换,使用很方便。 代码:(这是我封装的一个函数,直接使用的turbo...
MATLAB 不同颜色空间的图像存储的数据类型
TEST=imread('test.jpg'); img=im2double(imresize(TEST,0.5)); imgRGB = uint8(255.*img); >> TEST=imread('test.jpg'); img=im2double(imresize(TEST,0.5)); lab_transform = makecform('s<em>rgb</em>2lab'); imgLAB =
色度空间转换CSC(RGB转换YCBCR)的可综合verilog代码编写
转载请注明来源。 色度空间转换RGB空间到YCrCb,按以下公式实现转换: Y  = (0.299R + 0.587G + 0.114B); Cr = (0.511R - 0.428G - 0.083B) + 128; Cb = (-0.172R - 0.339G + 0.511B) + 128; 1、定义10组RGB值作为测试向量(文件名:<em>rgb</em>_in.file),编写matlab
C# 后台 对于JPEG图片的压缩
最近<em>需要</em>做一个方法,将比较大的图片转换为较小的图片。 /// /// 获得原始图片地址,并且<em>压缩</em> /// /// /// /// private byte[] getResized
颜色空间总结
颜色空间总结RGB、HSV、YUV什么是颜色Wiki是这样说的:颜色或色彩是通过眼、脑和我们的生活经验所产生的一种对光的视觉效应。嗯,简单点说,颜色就是人对光的一种感觉,由大脑产生的一种感觉。感觉是一个很主观的东西,你怎么确定你看到的红色和我看到的是一样的呢?这个视频解释的很不错。我们<em>需要</em>先假设正常人对于同一种光产生的感觉基本是一致的,讨论才能继续下去。人的视网膜上布满了感光细胞,当有光线传入人眼时
基于opencv的jpeg压缩
在vs2005+opencv2.0平台下,借助opencv的cvLoadImage函数读入图片,得到图像的<em>rgb</em>数据,然后<em>进行</em><em>压缩</em>并保存成<em>jpeg</em>格式,
实现RGB颜色空间到HSV和YCbCr颜色空间的转换
实现RGB颜色空间到HSV和YCbCr颜色空间的转换
linux libjpeg对图像进行压缩
lib<em>jpeg</em> 是一个完全用C语言编写的库,包含了被广泛使用的JPEG解码、JPEG编码和其他的JPEG功能的实现。Lib<em>jpeg</em>不仅可以把bmp格式转化成jpg格式,还支持其他格式的转化成jpg格式(例如ppm,gif,targa,rle等)。  转化流程如下: (1) 分配和初始化一个JPEG<em>压缩</em>对象 在lib<em>jpeg</em>中,JPEG<em>压缩</em>对象被定义为“struct  <em>jpeg</em>_compr
图像处理--RGB到HSI的彩色转换--图像分割(MFC VC++)
颜色空间 (1 )RGB 模型 [1] RGB 颜色模型是最常见的一种颜色空间,基本原理是自然界任何一种颜色度可以由红( R) 、绿(G) 和蓝 (B) 三基色加权混合而成。 颜色方程 :C=R(R) +G(G) +B(B)o (2) HSI模型 [1] HSI 模型包括三个分量:色调 H( hue) 、饱和度S ( saturation) 、亮度 1 ( intensity)
YCbCr与RGB转换
YCbCr与RGB转换有些平台上的颜色要求是YCbCr的. 通常对颜色值上,RGB用的比较多. 下列是一个转换示例. 核心是两个函数中的各3行. 怎么封装可自行订制.struct osd_<em>rgb</em> { int r; int g; int b; }; struct osd_<em>ycbcr</em> { int y; int cb; int cr; };int
未完成的图像信息隐藏
基于JpeG图像隐藏,将RGB域转换为Ycbcr,在Cb面dct转换后嵌入隐藏信息
libjpeg-turbo解压与压缩JPEG图像原理
lib<em>jpeg</em>-turbo 相对于 lib<em>jpeg</em> 性能有很大的提升,可以参考 https://bbs.archlinux.org/viewtopic.php?id=99147 lib<em>jpeg</em>-turbo 官方网站 http://www.lib<em>jpeg</em>-turbo.org/Main/HomePage 注:本文部分参考其他网页资源:http://www.cnblogs.com/hzhida/ar
使用libjpeg 压缩yuv420到jpg (内存方式)
#include #include extern "C" { #include } #define WIDTH 352 #define HEIGHT 288 #define QUALITY 80 #define BUFFER_SZIE (WIDTH*HEIGHT*2) /* The following declarations and 5 functions are j
基于DCT变换的JPEG图像压缩原理
众所周知,当今人类社会具有三大支柱,即物质、能量、信息。当下已由物质过渡到信息,从农业现代化到工业现代化,再到当今的信息化时代。信息具有通用性、抽象性、无限性。其通用性表现在信息的无所不在和无时不在特点上;抽象性表现在信息不是一个具体的物理物质,没有重量,没有长度;而无限性表现在物质的不可分性,也可以理解为通信网络发展的不可预测,以及电话线模式的不断发展,
灰度图象的jpeg压缩 matlab
灰度图象的<em>jpeg</em><em>压缩</em> matlab
Jpeg编码完整流程解析
本文结合github yinjinchao给出的<em>jpeg</em>编码源码demo<em>进行</em>讲解,另外编码原理部分有任何问题,大家可以参照其他的博客,这里主要讲代码实现 github链接为github源码 当我们已经获取到一幅图像的所有像素<em>rgb</em>值时,第一步要做的就是<em>rgb</em>转yuv了,当然以下的过程我们也都仅考虑分解过后单个8 * 8 block的实现 1,颜色空间转换(以RGB到YUV为例) voi
图像颜色空间和音频保存方式(整理)
1、 RGB颜色空间          RGB颜色空间 RGB(Red,Green,Blue)是显示和保存<em>彩色图像</em>的最常见的色彩空间,它通过CIE规定的三基色,即红、绿、蓝三种基色的加权混合得到各种颜色。这里可用图1的单位立方体和图2的加法混色原理图来说明。三维空间的3个轴分别与R(红)、G(绿)和 B(蓝)3个分量相对应。原点对应黑色,与原点最远的顶点对应白色。在这个模型中,从黑到白的灰度值分
JPEG压缩原理与DCT离散余弦变换
入门介绍----JPEG<em>压缩</em>原理与DCT离散余弦变换,能让你有个大致的理解。
RGB和YCbCr颜色空间的转换及优化算法
RGB和YCbCr颜色空间转换和优化 转载于颜色空间系列3: RGB和YCbCr颜色空间的转换及优化算法    在常用的几种颜色空间中,YCbCr颜色空间在学术论文中出现的频率是相当高的,常用于肤色检测等等。其和RGB空间之间的相互转换公式在网上也有多种,我们这里取http://en.wikipedia.org/wiki/YCbCr 描述的JPG转换时使用的计算公式:   JPEG conv
JPEG图像压缩详解
转载自 www.thecodeway.com http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-<em>jpeg</em>/   JPEG<em>压缩</em>算法之前已有很多前辈详细讲解过,我就不在这里画蛇添足了(主要是我懒。。),转载两篇JPEG<em>压缩</em>算法介绍,拼为一篇。侵删。     JPEG图像<em>压缩</em>算法           图片<em>压缩</em>有多重要,可能很多人可能并没有一...
图像中将彩色图像分别转化为三个RGB通道
该程序是关于将一幅<em>彩色图像</em>转化成三个RGB通道,对学图像处理的同学有好处
RGB到HSV的彩色空间变化 Matlab
clear; clc; RGB = imread('0.jpg'); HSV = <em>rgb</em>2hsv(RGB); H = HSV(:,:,1); S = HSV(:,:,2); V = HSV(:,:,3); R = RGB(:,:,1); G = RGB(:,:,2); B = RGB(:,:,3); subplot(4,3,1);imshow(H);title('H分量'); subplot(...
opencv学习笔记(一):基于YCrCb颜色空间的肤色检测
环境:Windows+VisualStudio2015+ C++ +OpenCV2.7.9 之前尝试写过基于HSV颜色空间的肤色识别程序,发现效果不甚理想,环境噪声比较大,而且光照变化时的检测效果不好。 正好看到了一篇论文《基于HSV与YCrCb颜色空间<em>进行</em>肤色检测的研究》。里面针对HSV和YCrCb空间的各个通道统计了一组不同光照条件下的肤色图像,得到了如下结果 可
深度学习:CNN中RGB图像的卷积
参考:http://blog.csdn.net/u014381600/article/details/60883856             http://blog.csdn.net/u014114990/article/details/51125776             https://www.leiphone.com/news/201709/AzBc9Sg44fs57hyY.htm...
YUV格式、RGB格式、JPEG格式、MJPEG格式之间的转换(C程序)之一
1. Convert YUV420p to YUV422sp 2. Convert YUV422sp to YUV420sp 3. Convert YUV420sp to YUV420p 4. Convert YUV422sp to YUV420p /* Convert YUV420p to YUV422sp */ void convert_yuv420p_to_yu
基于matlab分别对彩色图像的RGB通道进行边缘检测
用matlab对<em>彩色图像</em>的RGB通道分别<em>进行</em>了提取,在对每个通道<em>进行</em>了用sobel算子<em>进行</em>了边缘检测
彩色图像的锐化处理
<em>彩色图像</em>的锐化处理 1、使用拉普拉斯滤波图像增强 (1)代码 %<em>彩色图像</em>的锐化处理 clc; clear all; close all; f=imread('0.jpg'); %加载原图像 figure;imshow(f);title('原始图像'); fb=tofloat(f);   %将图像转化为浮点型 lapmask=[1 1 1;1 -8 1;1 1 1]; %拉普
Python图像处理库PIL中图像格式转换(二)
二、其他不同模式转换为“RGB”模式 模式“RGB”为24位<em>彩色图像</em>,它的每个像素用24个bit表示,分别表示红色、绿色和蓝色三个通道。 在PIL中,对于<em>彩色图像</em>,open后都会转换为“RGB”模式,然后该模式可以转换为其他模式,比如“1”、“L”、“P”和“RGBA”,这几种模式也可以转换为“RGB”模式。 1、 模式“1”转换为模式“RGB” 模式“RGB”转换为模式“1”以后,像素点
请问彩色图像进行JPEG压缩,怎么表示压缩程度的大小?
我想对一幅<em>彩色图像</em><em>进行</em>JPEG<em>压缩</em>,比如格式为tiff的<em>彩色图像</em>I,MATLAB中的imwrite函数可以直接<em>进行</em><em>压缩</em>,格式为rnimwrite(I,'1.jpg','jpg','quality',q)rn但是其中的参数quality,q具体是什么意思呢?rn我看有的书上用的是<em>压缩</em>比,有的书上用的是质量因子(或品质因子,Q因子),不知道两者有什么不同?<em>压缩</em>的是图像的大小还是像素的数目,我实在是搞不清楚。哪位大虾帮帮我啊,谢谢
OpenCV 彩色图像均衡化
处理<em>彩色图像</em>时,正确的方法是仅对亮度数据应用局部均衡。首先,将原始图像的RGB格式图像转换到HIS或Lab空间,然后修改亮度值,再后与原始色相饱和度值组合,以便计算新的RGB值,进而能够显示结果(Buzuloiu et al.,2001)。 此处采用现将RGB图像转换为YCbCr格式,然后对Y(亮度)通道均衡化,再合并显示,具体代码如下: Mat result; // Convert Bg
JPEG算法概要
JPEG(Joint Photographic Experts Group)是一个由ISO和IEC两个组织机构联合组成的一个专家组,负责制定静态的数字图像数据<em>压缩</em>编码标准,这个专家组开发的算法称为JPEG算法,并且成为国际上通用的标准,因此又称为JPEG标准。JPEG是一个适用范围很广的静态图像数据<em>压缩</em>标准,既可用于灰度图像又可用于<em>彩色图像</em>。  JPEG专家组开发了两种基本的<em>压缩</em>算法,一种是采用
JPEG图像压缩原理与DCT离散余弦变换
原文网址:http://blog.csdn.net/newchenxf/article/details/51719597 转载请注明出处喔 1 前言 JPEG是joint Photographic Experts Group(联合图像专家组)的缩写,文件后辍名为”.jpg”或”...
彩色直方图均衡化
直方图均衡化(其实是求助帖~~) 直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图像转换为另一幅具有均衡直方图,即在每个灰度级上都具有相同的象素点数过程。使用该方法可以加强图像的局部对比度,尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的<em>时候</em>。通过这种方法,亮度可以更好的在直方图上分布。 直方图均衡化的基本思想是把原始图像的直方图变换为均匀分布的形式。这样增加了灰度值的动态范围,从而达到增强图像整体对比度的效果
RGB图像归一化
通过对图像的RGB色彩空间<em>进行</em>归一化处理,在某些情况下是去除光照和阴影影响的一种简单和有效的方法。 假设RGB代表原图像某点的像素值,<em>rgb</em>表示归一化之后的值,则 r = R / (R+G+B);g = G / (R+G+B);b = B / (R+G+B);   实现归一化RGB的方法如下: // 对输入的原始RGB图像获取对应的归一化图像 IplImage*
颜色选择器颜色转换算法类,rgb2ycbcrrgb2gray
一、基础    对于彩色转灰度,有一个很著名的心理学公式:                           Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114 二、整数算法   而实际应用时,希望避免低速的浮点运算,所以<em>需要</em>整数算法。   注意到系数都是3位精度的没有,我们可以将它们缩放1000倍来实现整数运算算法:                
C++ 图像RGB直方图特征提取
int ImageDeal::imgRGBHist( std::vector &features, IplImage* src, int R_bins, int G_bins, int B_bins ){ int jobflag = 2; IplImage* r_plane = cvCreateImage( cvGetSize(src), 8, 1 ); IplImage*
Android使用JPEG实现图片压缩上传
Android使用JPEG实现图片<em>压缩</em>上传1.介绍Android中常用<em>压缩</em>方法分为2种:一种是降采样率<em>压缩</em>,另外一种是质量<em>压缩</em>。第一种: BitmapFactory.Options o = new BitmapFactory.Options(); o.inJustDecodeBounds = true; BitmapFactory.decodeFile(path, o); o.inSample
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