☞ ░ 前往老猿Python博文目录 ░ 本文转自博客园:淇淇宝贝的文章<图像处理之gamma校正>,原文链接:https://www.cnblogs.com/qiqibaby/p/5325193.html 一.gamma校正背景 在电视和图形监视器中,显像管发生的电子束及其生成的图像亮度并不是随显像管的输入电压线性变化,电子流与输入电压相比是按照指数曲线变化的,输入电压的指数要大于电子束的指数.这说明暗区的信号要比实际情况更暗,而亮区要比实际情况更高.所以,要重现摄像机拍摄的画面,电视和监视

https://blog.csdn.net/huqiang_823/article/details/80767019 1.算法原理    伽马变换(幂律变换)是常用的灰度变换,是一种简单的图像增强算法.数学公式如下:(1)    式(1)中,r为输入的灰度值,取值范围为[0, 1].C称为灰度缩放系数,用于整体拉伸图像灰度,通常取值为1.gamma取值灰度输入输出曲线图如下:图(1) gamma曲线图    从图(1)可知:当gamma>1.0时,伽马变换将拉低图像灰度值,图像视觉上变暗:当ga

直方图正规化: 图像为I,宽为W,高为H,I(r,c)代表I的第r行第c列的灰度值:输出图像记为O,为使得输出图像的灰度值在[Omin,Omax]范围里,可用如下公式:                                                           (1) (2) 其中0≤r<H,0≤c<W.公式(1)是一个比列关系,变换后可为公式(2),即可求输出图像O(r,c). 而Imin与Omin对应,此点(Imin,Omin)在线性方程上,则斜率:  将 (Imi

一.图像增强算法原理 图像增强算法常见于对图像的亮度.对比度.饱和度.色调等进行调节,增加其清晰度,减少噪点等.图像增强往往经过多个算法的组合,完成上述功能,比如图像去燥等同于低通滤波器,增加清晰度则为高通滤波器,当然增强一副图像是为最后获取图像有用信息服务为主.一般的算法流程可为:图像去燥.增加清晰度(对比度).灰度化或者获取图像边缘特征或者对图像进行卷积.二值化等,上述四个步骤往往可以通过不同的步骤进行实现,后续将针对此方面内容进行专题实验,列举其应用场景和处理特点. 本文章是一篇综合性文章

相信看过冈萨雷斯第三版数字图像处理的童鞋都知道,里面涉及到了很多的基础图像处理的算法,今天,就专门借用其中一个混合空间增强的案例,来将常见的几种图像处理算法集合起来,看能发生什么样的化学反应 首先,通过一张图来看下,我们即将需要完成的工作目标 同时,我们也借用书中的人体全身骨骼图像来进行模拟实现这些算法,这样,我们可以通过和书中展示的效果来评判我们实现的算法是否正确,那接下来,我们就来一步一步的实现吧. 第一步:拉普拉斯锐化 这里就不讲解具体的原理了,拉普拉斯是一个二阶微分的算子,这样的算子通过

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 下面主要学习图像灰度化的知识,结合OpenCV调用 cv2.cvtColor()函数实现图像灰度化,使用像素处理方法对图像进行灰度化处理. 1.  图像灰度化 1.1  图像灰度化原理 图像灰度化是将一幅彩色图像转换为灰度化图像的过程.彩色图像通常包括R.G.B三个分量,分别显示出红绿蓝等各种颜色,灰度

1. 基本原理 变换形式 $$s=cr^{\gamma}$$ c与$\gamma$均为常数 可通过调整$\gamma$来调整该变换,最常用于伽马校正与对比度增强 2. 测试结果 图源自skimage 3. 代码 def gamma_transformation(input_image, c, gamma): ''' 伽马变换 :param input_image: 原图像 :param c: 伽马变换超参数 :param gamma: 伽马值 :return: 伽马变换后的图像 ''' inpu

N-gram的原理.用途和研究 N-gram的基本原理 转自:http://blog.sciencenet.cn/blog-713101-797384.html N-gram是计算机语言学和概率论范畴内的概念,是指给定的一段文本或语音中N个项目(item)的序列.项目(item)可以是音节.字母.单词或碱基对.通常N-grams取自文本或语料库. N=1时称为unigram,N=2称为bigram,N=3称为trigram,以此类推. 举例来说:将“informationretrieval”视为

Hough变换原理 一.简单介绍 Hough变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一.Hough变换的基本原理在于利用点与线的对偶性,将原始图像空间的给定的曲线通过曲线表达形式变为参数空间的一个点.这样就把原始图像中给定曲线的检测问题转化为寻找参数空间中的峰值问题.也即把检测整体特性转化为检测局部特性.比如直线.椭圆.圆.弧线等. 二.Hough变换的基本思想 设已知一黑白图像上画了一条直线,要求出这条直线所在的位置.我们知道,直线的方程可以用y=k*x+b 来表示,其中k和b是参数,

对于 Vue.nextTick 方法,自己有些疑惑.在查询了各种资料后,总结了一下其原理和用途,如有错误,请不吝赐教. 概览 官方文档说明: 用法: 在下次 DOM 更新循环结束之后执行延迟回调.在修改数据之后立即使用这个方法,获取更新后的 DOM. 疑问: DOM 更新循环是指什么? 下次更新循环是什么时候? 修改数据之后使用,是加快了数据更新进度吗? 在什么情况下要用到? 原理 异步说明 Vue 实现响应式并不是数据发生变化之后 DOM 立即变化,而是按一定的策略进行 DOM 的更新. 在

对于 Vue.nextTick 方法,自己有些疑惑.在查询了各种资料后,总结了一下其原理和用途,如有错误,请不吝赐教. 概览 官方文档说明: 用法: 在下次 DOM 更新循环结束之后执行延迟回调.在修改数据之后立即使用这个方法,获取更新后的 DOM. 疑问: DOM 更新循环是指什么? 下次更新循环是什么时候? 修改数据之后使用,是加快了数据更新进度吗? 在什么情况下要用到? 原理 异步说明 Vue 实现响应式并不是数据发生变化之后 DOM 立即变化,而是按一定的策略进行 DOM 的更新. 在

转载自https://segmentfault.com/a/1190000012861862 概览 官方文档说明: 用法: 在下次 DOM 更新循环结束之后执行延迟回调.在修改数据之后立即使用这个方法,获取更新后的 DOM. 疑问: DOM 更新循环是指什么? 下次更新循环是什么时候? 修改数据之后使用,是加快了数据更新进度吗? 在什么情况下要用到? 原理 异步说明 Vue 实现响应式并不是数据发生变化之后 DOM 立即变化,而是按一定的策略进行 DOM 的更新. 在 Vue 的文档中,说明 V

霍夫线变换的原理 一条直线在图像二维空间可由两个变量表示,有以下两种情况: ① 在笛卡尔坐标系中:可由参数斜率和截距(k,b)表示. ② 在极坐标系中:可由参数极经和极角(r,θ)表示. 对于霍夫线变换,我们将采用第二种方式极坐标系来表示直线,因此直线的表达式可为: 化简便可得到: 对于(x0,y0),我们可以将通过这一点的所有直线统一定义为: 这就意味着每一对  代表一条通过点  的直线. 对于一个给定点   ,我们可以在直角坐标系中,绘出所有通过它的直线(θ 为 x 轴,r 为 y 轴).最

上次讲到了DCT变换的推导过程,这次主要给大家讲下IDCT反变换的推导过程.建议大家先看上次讲的DCT变换公式推导过程.这样在看这篇文章时会容易很多!话不多说,让我们开始IDCT的旅程吧! IDCT反换可以表示为:X = AT Y A = CTBTYBC.展开如下

DCT变换是一种与FFT变换紧密相连的数学运算,当函数为偶函数是,其傅立叶展开式只有余弦项,因些称为余弦变换,其离散化的过程称为DCT(离散余弦)变换.下面我们就推导下H.264的4x4整数DCT公式. 首先给出DCT变换的定义,其变换公式可以写成:Y = AXAT,这里A为单位正交距阵,满足:I = AAT,距阵A的公式如下:

Nginx是一个轻量级的服务器,是一个俄罗斯的开发者开发的开源软件.Nginx具有占内存小.并发能力高的特点,底层采用epoll(Linux2.6+)和kqueue(FREEBSD)网络I/O模型,相比于采用select的Apache要高效很多,epoll/poll/select将会在未来的博客中详细描述. 正是由于Nginx的轻量高效的原因,它成为反向代理服务器的首选.本文将阐述我在认识反向代理的学习过程和总结. ----------------------------------------

上面两篇博客,解释了概率有向图(贝叶斯网),和用其解释条件独立.本篇将研究马尔可夫随机场(Markov random fields),也叫无向图模型,或称为马尔科夫网(Markov network) 下面附上,上述实验的matlab代码.没有插入matlab选项,大家复制到matlab里面看吧.下次我用python实现吧 % PRML image de-noising clc; clear; close all; A=imread('a.jpg');%读入名字为a.jpg的图片 imshow(A

http://blog.csdn.net/candycat1992/article/details/46228771/ 写在前面 我相信几乎所有做图像处理方面的人都听过伽马校正(Gamma Correction)这一个名词,但真正明白它是什么.为什么要有它.以及怎么用它的人其实不多.我也不例外. 最初我查过一些资料,但很多文章的说法都不一样,有些很晦涩难懂.直到我最近在看<Real Time Rendering,3rd Edition>这本书的时候,才开始慢慢对它有所理解. 本人才疏学浅,写的

我相信几乎所有做图像处理方面的人都听过伽马校正(Gamma Correction)这一个名词,但真正明白它是什么.为什么要有它.以及怎么用它的人其实不多.我也不例外.  最初我查过一些资料,但很多文章的说法都不一样,有些很晦涩难懂.直到我最近在看<Real Time Rendering,3rd Edition>这本书的时候,才开始慢慢对它有所理解.  本人才疏学浅,写的这篇文章很可能成为网上另一篇误导你的"伽马传说",但我尽可能把目前了解的资料和可能存在的疏漏写在这里.如有

dennis gabor 题目:从傅里叶(Fourier)变换到伽柏(Gabor)变换再到小波(Wavelet)变换 本文是边学习边总结和摘抄各参考文献内容而成的,是一篇综述性入门文档,重点在于梳理傅里叶变换到伽柏变换再到小波变换的前因后果,对于一些概念但求多而全,所以可能会有些理解的不准确,后续计划分别再展开学习研究.通过本文可以了解到: 1)傅里叶变换的缺点:2)Gabor变换的概念及优缺点:3)什么是小波:4)小波变换的概念及优点. 一.前言         首先,我必须说一下,在此之前,

内存马 简介 ​ Webshell内存马,是在内存中写入恶意后门和木马并执行,达到远程控制Web服务器的一类内存马,其瞄准了企业的对外窗口:网站.应用.但传统的Webshell都是基于文件类型的,黑客可以利用上传工具或网站漏洞植入木马,区别在于Webshell内存马是无文件马,利用中间件的进程执行某些恶意代码,不会有文件落地,给检测带来巨大难度. 类型 ​ 目前分为三种: Servlet-API型 通过命令执行等方式动态注册一个新的listener.filter或者servlet,从而实现命令执