由Photoshop高反差保留算法原理联想到的一些图像增强算法。

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由Photoshop高反差保留算法原理联想到的一些图像增强算法。

关于高反差保留的用处说明呢,从百度里复制了一段文字,我觉得写得蛮好的: 高反差保留就是保留图像的高反差部分,再说得真白些,就是保留图像上像素与周围反差比较大的部分,其它的部分都变为灰色.拿一个人物照片来举例,反差比较大的部分有人的眼睛,嘴,以及身体轮廓.如果执行了就反差保留,这些信息将留下来(与灰色形成鲜明对比).它的主要作用就是加强图像中高反差部分.还以人物照片为例子,一般为了使人物皮肤美观,通常需要执行模糊,执行模糊后人物的线条也被模糊了.在执行模糊之前复制图像两个副本,其中一个执行模糊,另…

PhotoShop算法原理解析系列 - 像素化---》碎片。

接着上一篇文章的热度,继续讲讲一些稍微简单的算法吧. 本文来讲讲碎片算法,先贴几个效果图吧: 这是个破坏性的滤镜,拿美女来说事是因为搞图像的人90%是男人,色色的男人. 关于碎片滤镜的原理,网络上可找到的资料为:将图像创建四个相互偏移的副本,产生类似重影的效果. 就凭上述一句话,我们就可以动手了. 分析:通过上述几幅图像的比较,特别是眼睛部位,可以看出处理的图应该看得出像是单眼变成了4个眼睛,因此,网络上的说法可靠. 那么偏移的中心在哪里,偏移的数量又是多少呢,4个偏移,…

BIRCH聚类算法原理

在K-Means聚类算法原理中,我们讲到了K-Means和Mini Batch K-Means的聚类原理.这里我们再来看看另外一种常见的聚类算法BIRCH.BIRCH算法比较适合于数据量大,类别数K也比较多的情况.它运行速度很快,只需要单遍扫描数据集就能进行聚类,当然需要用到一些技巧,下面我们就对BIRCH算法做一个总结. 1. BIRCH概述 BIRCH的全称是利用层次方法的平衡迭代规约和聚类(Balanced Iterative Reducing and Clustering Using H…

Bagging与随机森林算法原理小结

在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习有两个流派,一个是boosting派系,它的特点是各个弱学习器之间有依赖关系.另一种是bagging流派,它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系,可以并行拟合.本文就对集成学习中Bagging与随机森林算法做一个总结. 随机森林是集成学习中可以和梯度提升树GBDT分庭抗礼的算法,尤其是它可以很方便的并行训练,在如今大数据大样本的的时代很有诱惑力. 1. bagging的原理在集成学习原理小结中,我们给Bagging画了下面一张原理图. 从上图可以看出,…

RSA算法原理

一直以来对linux中的ssh认证.SSL.TLS这些安全认证似懂非懂的.看到阮一峰博客中对RSA算法的原理做了非常详细的解释,看完之后茅塞顿开,关于RSA的相关文章如下 RSA算法原理(一) RSA算法原理(二) RAS算法原理…

LruCache算法原理及实现

LruCache算法原理及实现 LruCache算法原理 LRU为Least Recently Used的缩写,意思也就是近期最少使用算法.LruCache将LinkedHashMap的顺序设置为LRU顺序来实现LRU缓存,每次调用get并获取到值(也就是从内存缓存中命中),则将该对象移到链表的尾端.调用put插入新的对象也是存储在链表尾端,这样当内存缓存达到设定的最大值时,将链表头部的对象(近期最少用到的)移除. 基于LinkedHashMap的LRUCache的实现,关键是重写LinkedH…