对比度拉伸变换的一个连续函数

2024-09-01

对比度拉伸（一些基本的灰度变换函数）基本原理及Python实现

1. 基本原理对比度拉伸是扩展图像灰度级动态范围的处理.通过在灰度级中确定两个点来控制变换函数的形状.下面是对比度拉伸函数中阈值处理的代码示例,阈值为平均值. 2. 测试结果图源自skimage 3. 代码 def contrast_stretch(input_image): ''' 对比度拉伸(此实现为阈值处理,阈值为均值) :param input_image: 输入图像 :return: 对比图拉伸后的图像 ''' input_image_cp = np.copy(input_imag

第六篇：在SOUI中用九宫格拉伸方式显示一个图片资源

SOUI的初学者刚开始可能难以搞清楚在SOUI中显示一个图片资源的流程,这里做一个简单的示范. 首先我们准备好一张图,以下图为例. 第一步,我们首先把这个图片文件复制到demo的uires目录下,新建一个目录jpg,下面只有这一个文件9.jpg 第二步,我们需要在uires.idx中引入该图片资源 <jpg> <file name="girl" path="jpg\9.jpg"/> </jpg> 我们给这个资源命名为"g

String Method的字符串变换的一个例子

<!DOCTYPE html> <html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <title>Document</title></head><body> <button onclick="myFunction()">Try it</button> <p id="demo

Digital Image Processing 学习笔记3

第三章灰度变换与空间滤波 3.1 背景知识 3.1.1 灰度变换和空间滤波基础本章节所讨论的图像处理技术都是在空间域进行的.可以表示为下式: $$g(x, y) = T[f(x,y)]$$ 其中$f(x,y)$是输入的图像,$g(x,y)$是处理后的图像,$T$是在点$(x,y)$的邻域上定义的关于$f$的一种算子. 对于图像处理由以下几步组成:邻域原点从一个像素向另一个像素移动,对邻域中的像素应用算子T,并在该位置产生输出.对于边界情况,则根据算子的相关定义处理. 这样的过程称之为空间滤波

【图像处理Matlab】2 灰度变换 imadjust stretchlim

f=imread('123.tif'); % 读入一幅图片 g=imadjust(f,[ ],[ ]); % 负片显示 [imadjust] imadjust(f, [low_in high_in],[low_out high_out],gama) 此处low_out=1 > high_out=0 所以输出的灰度被反转,故而是负片注意:除了f .gama 所有输入值都被限定在0 1之间下图显示gama在输入和输出灰度之间的指数关系 [imcomplement]补充 s=imcompleme

opencv----彩色图像对比度增强

图像对比度增强的方法可以分成两类:一类是直接对比度增强方法;另一类是间接对比度增强方法. 直方图拉伸和直方图均衡化是两种最常见的间接对比度增强方法. 直方图拉伸是通过对比度拉伸对直方图进行调整,从而“扩大”前景和背景灰度的差别,以达到增强对比度的目的,这种方法可以利用线性或非线性的方法来实现; 直方图均衡化则通过使用累积函数对灰度值进行“调整”以实现对比度的增强. 1.直方图拉伸就是扩大将图像灰度的域值的一个过程,但是经常是基于灰度图像进行处理,以前在MATlab上对比度增强调用直方图函数就几

图像增强算法（直方图均衡化、拉普拉斯、Log、伽马变换）

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

PIE SDK彩色空间变换

1. 算法功能简介使用彩色空间变换工具可以将三波段红.绿.蓝图像变换到一个特定的彩色空间,并且能从所选彩色空间变换回 RGB.两次变换之间,通过对比度拉伸,可以生成一个色彩增强的彩色合成图像.此外,颜色亮度值波段或亮度波段可以被另一个波段(通常具有较高的空间分辨率)代替,生成一幅合成图像(将一幅图像的色彩特征与另一幅图像的空间特征相结合). 彩色变换的一般工作流程:选择波段进行 RGB 合成显示→进行彩色变换→进行其他的图像处理→进行彩色逆变换→RGB 合成显示. PIE SDK支持算法功能的

图像增强 | CLAHE 限制对比度自适应直方图均衡化

1 基本概述 CLAHE是一个比较有意思的图像增强的方法,主要用在医学图像上面.之前的比赛中,用到了这个,但是对其算法原理不甚了解.在这里做一个复盘. CLAHE起到的作用简单来说就是增强图像的对比度的同时可以抑制噪声 CLAHE的英文是Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization 限制对比度的自适应直方图均衡.在学习这个之前,我们要先学习一下下面的前置算法: [Contrast Stretching]:对比度拉伸: [HE]:直方图均衡: [

【图像增强】CLAHE 限制对比度自适应直方图均衡化

文章目录: 目录 1 基本概述 2 竞赛中的CLAHE实现 3 openCV绘制直方图 4 对比度Contrast 5 Contrast Stretching 6 Histogram Equalization 7 CLAHE 7.1 Contrast Limited HE 7.2 Adaptive HE 8 结果对比与openCV实现 1 基本概述 CLAHE是一个比较有意思的图像增强的方法,主要用在医学图像上面.之前的比赛中,用到了这个,但是对其算法原理不甚了解.在这里做一个复盘. CLAHE

OpenCV计算机视觉学习（3）——图像灰度线性变换与非线性变换（对数变换，伽马变换）

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

理解SVG坐标系统和变换： transform属性

SVG元素可以通过缩放,移动,倾斜和旋转来变换-类似HTML元素使用CSS transform来变换.然而,当涉及到坐标系时这些变换所产生的影响必然有一定差别.在这篇文章中我们讨论SVG的transform属性和CSS属性,包括如何使用,以及你必须知道的关于SVG坐标系变换的知识. 这是我写的SVG坐标系统和变换部分的第二篇.在第一篇中,包括了任何要理解SVG坐标系统基础的需要知道的内容:更具体的是, SVG viewport, viewBox 和 preserveAspectRatio 属性.

C++ Opencv createTrackbar()创建滑动条实现对比度、亮度调节及注意事项

一.对比度.亮度概念普及 1.1对比度对比度指的是一幅图像中明暗区域最亮的白和最暗的黑之间不同亮度层级的测量,差异范围越大代表对比越大,差异范围越小代表对比越小.对比度对视觉效果的影响非常关键,一般来说对比度越大,图像越清晰醒目,色彩也越鲜明艳丽:而对比度小,则会让整个画面都灰蒙蒙的.高对比度对于图像的清晰度.细节表现.灰度层次表现都有很大帮助.相对而言,对比度对灰度图的影响要比彩图大. 提高图像对比度的方法:让白色区域更亮,黑色区域更暗. 1.2亮度亮度是一个相对概念,取决于视觉感受.对数

《Real Time Rendering》第四章图形变换

图形变换是一个将例如点.向量或者颜色等实体进行某种转换的操作.对于计算机图形学的先驱者,掌握图形变换是极为重要的.有了他们,你就可以对象.光源以及摄像机进行定位,变形以及动画添加.你也可以确认所有的计算都是在同一个坐标系统下面进行的,而物体以不同的方式投影到平面上.在图形变换只有少数操作运行,但它们足以证明图形变换在实时图形学中的重要性,甚至可以说是任何一种计算机图形学. 线性变换是一种保留了向量加法和标量乘法的变换.具体如下: f(x) + f(y) = f(x+y), kf(x) = f(k

计算机视觉2D几何基元及其变换介绍和OpenCV WarpPerspective源码分析

2D图像几何基元一般的,表示一个2d几何基元只用两个维度(比如x,y)就可以表示了,但是在计算机视觉研究中,为了统一对2d几何基元的操作(后面讲到的仿射,透射变换),一般会以增广矢量的方式表示几何基元. 齐次坐标将原本n维的坐标用一个n+1维的坐标表示,其两个基本作用为: 1. 区分n维空间的点和向量,一个点的第n+1维为非零值,而向量的n+1维为0 2. 统一几何基元的旋转,平移,拉伸,投影等操作(只用一个矩阵就可以表示) 2D点:2D点的齐次坐标表示为:,其中仅在尺度上不同

WebGL简易教程(五)：图形变换(模型、视图、投影变换)

[toc] 1. 概述通过之前的教程,对WebGL中可编程渲染管线的流程有了一定的认识.但是只有前面的知识还不足以绘制真正的三维场景,可以发现之前我们绘制的点.三角形的坐标都是[-1,1]之间,Z值的坐标都是采用的默认0值,而一般的三维场景都是很复杂的三维坐标.为了在二维视图中绘制复杂的三维场景,需要进行相应的的图形变换:这一篇教程,就是详细讲解WebGL的图形变换的过程,这个过程同样也适合OpenGL/OpenGL ES,甚至其他3D图形接口. 可以用照相机拍摄照片来模拟这个图形变换的过程,

JavaScript图形实例：图形的扇形变换和环形变换

1.1 扇形变换将如图1所示的上边长方形的图形变换为下边的扇形图形的变换称为扇形变换. 设长方形图形中任一点P1(X1,Y1)变换为扇形图形上的点P2(X2,Y2),长方形的长为X,扇形圆心坐标为(X0,Y0),扇形半径为L,扇形与X轴的最小夹角为B,扇形弧对应夹角为C,则点P2的坐标计算公式为: X2=(L+Y1)*COS(θ)+X0 Y2=-(L+Y1)*SIN(θ)+Y0 其中: θ=C*(X-X1)/X1+B 图1 扇形变换生成一个六瓣花型图案的基本数据,将长方形中的8个六瓣花型

傅立叶变换—DFT

背景:最近看到实验室其他同学在用傅立叶变换解决问题,我也想通过并行来解决这个问题,所以看了一下傅立叶变换的东西,感觉涵盖的东西还能多,我只是初步做了一下了解(一定很片面,但是我主要是为了应用它,主要了解它的实现原理),据我理解:傅立叶分析使用一系列sin函数和cos函数表示一个连续函数.傅立叶变化就是一个将时间域的函数序列f(k)映射到频率域上的函数序列F(j).序列f(k)表示一组信号采样的时间函数,序列F(j)表示傅立叶系数的分布,这个分布是关于频率的函数. 傅立叶原理表明:任何连续测量的时

OpenGL变换

概述 OpenGL变换矩阵实例:GL_MODELVIEW矩阵实例:GL_PROJECTION矩阵概述 OpenGL管线中,在光栅化操作之前,包括顶点位置与法线向量的几何数据经顶点操作与图元装配操作进行变换. 模型坐标它是模型对象的局部坐标系,同时也是任何变换之前模型对象的初始位置与朝向.为了变换模型对象,可以使用glRotatef().glTranslatef().glScalef(). 观察坐标它由模型坐标乘以GL_MODELVIEW矩阵产生.在OpenGL中,可以使用GL_MODE

UI-UIImageView的图片填充方式(contentMode)_图片作为控件背景图的拉伸方式(stretch)介绍

常用图片填充方式这里只介绍三个最常用的图片填充方式 UIViewContentModeScaleToFill模式会导致图片变形.例如: UIViewContentModeScaleAspectFit会保证图片比例不变,而且全部显示在ImageView中,这意味着ImageView会有部分空白.例如: UIViewContentModeScaleAspectFill也会证图片比例不变,但是是填充整个ImageView的,可能只有部分图片显示出来.例如: 图片作为控件背景图的拉伸方式当一个图片作

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