1. 实验类别 设计型实验:MATLAB设计并实现基于DCT的图像数字水印算法. 2. 实验目的 了解基于DCT的图像数字水印技术,掌握基于DCT系数关系的图像水印算法原理,设计并实现一种基于DCT的数字水印算法. 3. 实验条件 (1) Windows 2000或Windows Xp以上操作系统: (2) MATLAB 6.5以上版本软件: (3)图像文件 4. 实验原理  基于DCT的图像数字水印 在信号的频域(变换域)中隐藏信息要比在时域中嵌入信息具有更好的鲁棒性.一幅图像经过时域到频域的

[原创]继续我的项目研究,现在采用Libjpeg库函数来进行处理,看了库函数之后发现C语言被这些人用的太牛了,五体投地啊...废话不多说,下面就进入正题. Libjpeg库在网上下载还是挺方便的,这里就不附上来了,当然如果找不到的话,也可以发邮件给我,我的邮箱是gungnir2011@gmail.com. 打开库函数会看到有很多很多的文件,里面有两个解决方案,一个是apps,一个是jpeg.apps里面有5个工程,分别是用于压缩,解压,转换,读取JPEG中COM段,写入JPEG中COM段,COM

本文的主要内容来自2009 Advanced Video and Signal Based Surveillance会议的一篇论文“Real-Time Moving Object Detection for Video Surveillance”,要看原文内容请参考文后给出的链接.申明二点:① 本文是根据提到的论文翻译过来的,但不完全与原文相同:②代码实现部分,在detect函数部分,逻辑有问题,没达到预期的要求,勿吐槽.废话少说,下面开始来介绍该论文. 初步查阅该文献,是由于网上的一篇博文,对

title: "Python实现图像边缘检测算法" date: 2018-06-12T17:06:53+08:00 tags: ["图形学"] categories: ["python"] 实现效果 代码 #!/usr/bin/env python3 # coding=utf-8 from PIL import Image import numpy as np img_name = input("输入要处理的图片\n") #

万丈高楼平地起 C语言大作业 一.学习笔记篇 1.学习MarkDown MarkDown注重写作本身,而非花俏的界面 编辑器:vscode 插件:Markdown,Markdown Preview 2.bmp文件格式 BMP(全称Bitmap)是Windows操作系统中的标准图像文件格式, 可以分成两类:设备有向量相关位图(DDB)和设备无向量相关位图(DIB). 1.进制表示 H 表示该数是十六进制,B 表示二进制:O 表示八进制. 2.BMP文件组成 文件头,信息头,调色版,数据文件 这些维

简单介绍: 基于互信息的图像配准算法以其较高的配准精度和广泛的适用性而成为图像配准领域研究的热点之中的一个.而基于互信息的医学图像配准方法被觉得是最好的配准方法之中的一个.基于此.本文将介绍简单的基于互信息的图像配准算法. 预备知识 熵 熵(entropy)是信息论中的重要概念,用来描写叙述系统不确定性的測度,反映一个系统本身所能提供的信息总量.除去枯燥的概念.信息熵的数学表达式为: 当然,对于一幅图像来说,其熵的计算表达式例如以下:        hi表示图像Y中灰度值为i的像素点总数,N表示

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.45图像雾化效果算法 [函数名称]   图像雾化         AtomizationProcess(WriteableBitmap src,int v) [算法说明] <strong> /// <summary> /// Atomization process. /// </summary> /// <param name="src">The source image.</p

1.算法功能简介 图像重采样是指对采样后形成的由离散数据组成的数字图像按所需的像元位置或像元问距重新采样,以构成几何变换后的新图像.重采样过程本质上是图像恢复过程,它用输入的离散数字图像重建代表原始图像二维连续函数,再按新的像元间距和像元位置进行采样.其数学过程是根据重建的连续函数(曲面),用周围若干像元点的值估计或内插出新采样点的值.图像重采样在图像处理中应用非常广泛,如SIFT特征提取. 图像重采样后图像的维数会发生改变.当重采样图像小于原图像维数时,称为降采样:当重采样图像维数大于原图像时

基于灰度世界.完美反射.动态阈值等图像自动白平衡算法的原理.实现及效果      白平衡是电视摄像领域一个非常重要的概念,通过它可以解决色彩还原和色调处理的一系列问题.白平衡是随着电子影像再现色彩真实而产生的,在专业摄像领域白平衡应用的较早,现在家用电子产品(家用摄像机.数码照相机)中也广泛地使用,然而技术的发展使得白平衡调整变得越来越简单容易,但许多使用者还不甚了解白平衡的工作原理,理解上存在诸多误区.它是实现摄像机图像能精确反映被摄物的色彩状况,有手动白平衡和自动白平衡等方式,本文简要的介绍

目录 1. 概述 2. 实现 2.1. 准备 2.2. 核心 2.2.1. 均值坐标(Mean-Value Coordinates) 2.2.2. ROI边界栅格化 2.2.3. 核心实现 2.2.4. 实现中的问题 3. 效果 3.1. 使用过程 3.2. 效率 4. 参考 1. 概述 泊松融合是图像融合处理效果最好的算法,其来自于2004年Siggraph的经典paper:<Poisson Image Editing>.以这篇文章为发端,很多大神提出了一系列的优化算法.2009年, Zee

目录 1. 概述 2. 实现 2.1. 原理 2.2. 核心代码 2.3. 第二种优化 3. 结果 1. 概述 我在之前的文章<基于均值坐标(Mean-Value Coordinates)的图像融合算法的具体实现>中,根据<Coordinates for Instant Image Cloning>这篇论文,详细论述了图像融合中泊松融合算法的优化算法--均值坐标(Mean-Value Coordinates)融合算法的具体实现.其实在这篇论文中,还提出了两种优化实现,能够进一步提升

一.图像梯度算法 1.图像梯度-Sobel算子 dst = cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy, ksize) ddepth:图像的深度 dx和dy分别表示水平和竖直方向 ksize是Sobel算子的大小 # *******************图像梯度算法**********************开始 import cv2 # import numpy as np img = cv2.imread('pie.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) cv

摘要:近日,CVPR 2022放榜,基于CANN的AI论文<Interactive Image Synthesis with Panoptic Layout Generation>强势上榜. 本文分享自华为云社区<昇腾CANN论文上榜CVPR,全景图像生成算法交互性再增强!>,作者:昇腾CANN . 近日,CVPR 2022放榜,基于CANN的AI论文<Interactive Image Synthesis with Panoptic Layout Generation>

又有很久没有动笔了,主要是最近没研究什么东西,而且现在主流的趋势都是研究深度学习去了,但自己没这方面的需求,同时也就很少有动力再去看传统算法,今天一个人在家,还是抽空分享一个简单的算法吧. 前段日子在看水下图像处理方面的资料时,在github搜到一个链接,里面居然有好几篇文章附带的代码,除了水下图像的文章外,我看到了一篇<Adaptive Local Tone Mapping Based on Retinex for High Dynamic Range Images  >的文章,也还不算老,

一.序言   陆陆续续的如果累计起来,我估计至少有二十来位左右的朋友加我QQ,向我咨询有关抠图方面的算法,可惜的是,我对这方面之前一直是没有研究过的.除了利用和Photoshop中的魔棒一样的技术或者Photoshop中的选区菜单中的色彩范围类似的算法(这两个我有何PS至少90%一致的代码)是实现简单的抠图外,现在一些state of art 方面的算法我都不了解.因此,也浪费了不少的将知识转换为资产的机会.年30那天,偶然的一个机会,有位朋友推荐我看了一篇关于抠图的文章,并有配套的实现代码,于

本科毕设做的是医学CT图像特征提取方法研究,主要是肺部CT图像的特征提取.由于医学图像基本为灰度图像,因此我将特征主要分为三类:纹理特征,形态特征以及代数特征,每种特征都有对应的算法进行特征提取. 如上图所示,三类特征都有对应方法进行特征提取,在毕设中,利用matlab编程实现了三类算法,并且利用matlab的GUI做出了一个简单的界面系统,用于特征提取.

大清早的我们就来做一个简单有趣的图像处理算法实现,作为对图像处理算法学习的开端吧.之所以有趣就在于笔者把算法处理的各个方式的处理效果拿出来做了对比,给你看到原图和各种处理后的图像你是否能够知道那幅图对应那种算法模式呢?嘻嘻,拭目以待吧 平滑的意义: 图像平滑image smoothing:压制.弱化或消除图像中的细节.突变.边缘和噪声,就是图像平滑化. 图像平滑是对图像作低通滤波,可在空间域或频率域实现.空间域图像平滑方法主要用低通卷积滤波.中值滤波等:频率域图像平滑常用的低通滤波器有低通梯形滤

在2015年8月份的时候,决心学习图像算法. 几乎把当时市面上的图像算法相关书籍都看了一遍, 资金有限,采取淘宝买二手书,长期驻留深圳图书馆的做法, 进度总是很慢,学习算法不得其法. 虽然把手上所有书籍都看完了,有那么一点点头绪, 但是感觉没有任何实战经验,或者说实际的产出. 那时候恰巧看到ImageShop的一篇文章,<一种具有细节保留功能的磨皮算法.> 羡慕至极,在此情况下,鉴于本人安全出身,逆向功底还算扎实. 对这个算法进行了,长达1个月的逆向工作. 当然其实更多时间,还是对算法流程的理

这个算法是参考自 阿发伯 的博客: http://blog.csdn.net/maozefa 黑白调整 Photoshop CS的图像黑白调整功能,是通过对红.黄.绿.青.蓝和洋红等6种颜色的比例调节来完成的.能更精细地将彩色图片转换为高质量的黑白照片. Photoshop CS图像黑白调整功能的计算公式为: gray= (max - mid) * ratio_max + (mid - min) * ratio_max_mid + min 公式中:gray为像素灰度值,max.mid和min分别

PS里面这个算法,先将图像转成灰度图像,然后根据给定的阈值,大于该阈值的像素赋值为1,小于该阈值的赋值为0. if x>T, x=1; if x<T, x=0; 原图: 效果图:阈值为 128

算法参考自 阿发伯 的博客. http://blog.csdn.net/maozefa 饱和度调整 图像的饱和度调整有很多方法,最简单的就是判断每个象素的R.G.B值是否大于或小于128,大于加上调整值,小于则减去调整值:也可将象素RGB转换为HSV或者HSL,然后调整其S部分,从而达到线性调整图象饱和度的目的.这几种方法我都测试过,效果均不太好,简单的就不说了,利用HSV和HSL调整饱和度,其调节范围很窄,饱和度没达到,难看的色斑却出现了.而Photoshop的饱和度调整调节范围大多了,效果也