1.Color Filter Array — CFA 随着数码相机.手机的普及,CCD/CMOS 图像传感器近年来得到广泛的关注和应用. 图像传感器一般都采用一定的模式来采集图像数据,常用的有 BGR 模式和 CFA 模式.BGR 模式是一种可直接进行显示和压缩等处理的图像数据模式,它由 R( 红).G( 绿) .B( 蓝) 三原色值来共同确定 1 个像素点,例如富士数码相机采用的 SUPER CCD 图像传感器就采用这种模式,其优点是图像传感器产生的图像数据无需插值就可直接进行显示等后续处理,…

Atitit 图像处理 深刻理解梯度原理计算.v1 qc8 1.1. 图像处理  梯度计算  基本梯度 内部梯度 外部梯度 方向梯度1 2. 图像梯度就是图像边缘吗?2 1.1. 图像处理  梯度计算  基本梯度 内部梯度 外部梯度 方向梯度  源代码基于OpenCV实现,原因是太懒了,不想再用Java从头写了! 一:概念介绍 形态学操作膨胀与腐蚀图像形态学中最基本的两个形态学操作.常常被组合起来一起使用实现一些复杂的图像形态学操作,计算图像的形态学梯度是形态学重要操作之一是有膨胀和腐蚀基础操作…

欢迎关注我的博客专栏"图像处理中的数学原理具体解释" 全文文件夹请见 图像处理中的数学原理具体解释(总纲) http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/48467225 假设你对PCA的推导和概念还不是非常清楚.建议阅读本文的前导文章 http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/50372906 6.4.3 主成分变换的实现 本小节通过一个算例验证一下之前的推导.在前面给出的…

欢迎关注我的博客专栏"图像处理中的数学原理具体解释" 全文文件夹请见 图像处理中的数学原理具体解释(总纲) http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/48467225 阅读本文须要最主要的线性代数知识和概率论基础:) 6.4.2 主成分变换的推导 前面提到的一国经济增长与城市化水平关系的问题是典型二维问题,而协方差也仅仅能处理二维问题.那维数多了自然就须要计算多个协方差.所以自然会想到使用矩阵来组织这些数据.为了帮助读者理解上面…

1        前言 做为拍照手机的核心模块之一,camera sensor效果的调整,涉及到众多的参数,如果对基本的光学原理及sensor软/硬件对图像处理的原理能有深入的理解和把握的话,对我们的工作将会起到事半功倍的效果.否则,缺乏了理论的指导,只能是凭感觉和经验去碰,往往无法准确的把握问题的关键,不能掌握sensor调试的核心技术,无法根本的解决问题. 所以,这里笔者结合自己出于对摄影的爱好所学习的一些图像处理相关的原理,试图通过分析一些与Sensor图像处理相关的因素,和大家分享一下自…

1)Color Filter Array---CFA 图像传感器都采用一定的模式来采集图像数据,常用的有 BGR 模式和 CFA 模式.BGR 模式是一种可直接进行显示和压缩等处理的图像数据模式,它 由 R( 红).G( 绿) .B( 蓝) 三原色值来共同确定 1 个像素点,例如富士数码相机采用的 SUPER CCD 图像传感器就采用这种模式,其优点是图像传感器产 生的图像数据无需插值就可直接进行显示等后续处理,图像效果最好,但是成本高,常用于专业相机中. 为了减少成本,缩小体积,市场上的数码相…

简单介绍 转载:https://blog.csdn.net/ShareUs/article/details/94295628 成像与光学.计算机视觉,图像处理,数字成像.自动驾驶与视觉. 镜头设计:人成像(相机),机器视觉 计算机视觉 -- 光学与 camera,书籍 <应用光学>,<几何光学> Camera(摄像头)算法的书,FPGA或DSP实现的.如ISP功能实现.3A.3D降噪.边缘增强.色彩还原.图像增强.防抖.去雾.隐私遮挡等的, 张芙蓉,<基于DM642的H.26…

转载自http://www.cnblogs.com/thjfk/p/4086001.html camera基本代码架构 Camera原理:外部光线穿过lens后,经过color filter滤波后照射到sensor面上,sensor将从lens上传到过来的光线转换成电信号,再通过内部的AD转换为数字信号,如果sensor没有集成DSP,则通过DVP的方式传输到baseband,此时的数据格式是RAW DATA.必须通过平台的isp来处理.如果集成了DSP,这RAW DATA数据经过AWB,col…

  上图讲述的两组数据,可以看到左图的数据离散度比较大,相关性比较弱,右图数据的相关性比较强:我们在使用PCA的时候,就是要将相关性强的数据进行降维,以减少处理的数据量. 那么怎么描述数据的相关性呢?使用期望,协方差以及相关系数:下面分别是左图和右图的数字特征:   其实其关键性做得是R,R说明了点间的相关性,但是想要知道R你必须要知道Sigma(X),想要知道Sigma(X)你有必须要知道期望,所以获取点间的关系,必须要求得期望和协方差. 协方差的价值有量个: 1.协方差大于零说明两套数据变化…

实验环境 本实验均在笔记本电脑完成,电脑的配置如表1所示: 系统 Windows 10 家庭版 处理器 英特尔 Core i5-6200 @ 2.30GHz 双核 主板 宏碁 Zoro_SL 内存 16G(金士顿 DDR3 1600MHz) 主硬盘 西数 WDC WD10JPVX-22JC3T0 显卡 NVIDIA GeForce 940M(4G) 显示器 奇美 CMN15C4(15.5英寸) 表1:电脑配置 本实验使用Opencv对图像处理,使用MFC对图像显示,具体介绍如表2所示: Visu…