经典对比度增强算法: http://blog.csdn.net/ebowtang/article/details/38236441

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

2014-03-17  14:37:04 周一 在设计过程中参考论文<一种改进的视频画质增强算法及VLSI设计>电子学报 在YUV色彩空间对输入图像的信息进行判断分类和对比度调整,然后对调整后的图像在RGB色彩空间下进行动态范围调整,并在HSV色彩空间下进行必要的亮度修正和饱和度补偿.涉及硬件电路和可实现性. 1.YUV空间:在YUV格式中对Y分量进行直方图统计,判断该图像属于偏暗.正常.偏亮三种情况中哪一种,然后用对应的对比度调整函数进行调整.详细可以参考<Dynamic Gamma.

概述ADV7280/ADV7280-M是功能丰富的单芯片.多格式视频解码器.ADV7280/ADV7280-M可自动检测标准模拟基带视频信号,兼容复合.S视频和分量视频形式的NTSC.PAL和SECAM全球标准信号.ADV7280可将模拟视频信号转换为YCrCb 4:2:2视频数据流,其与8位ITU-R BT.656接口标准兼容.ADV7280-M可将模拟视频信号转换为8位.YCrCb 4:2:2视频数据流,可通过兼容移动工业处理器接口(MIPI®)的CSI-2接口输出.ADV7280/ADV7

转自:http://www.cnblogs.com/Imageshop/archive/2013/04/07/3006334.html 一.自适应直方图均衡化(Adaptive histgram equalization/AHE) 1.简述 自适应直方图均衡化(AHE)用来提升图像的对比度的一种计算机图像处理技术.和普通的直方图均衡算法不同,AHE算法通过计算图像的局部直方图,然后重新分布亮度来来改变图像对比度.因此,该算法更适合于改进图像的局部对比度以及获得更多的图像细节. 不过,AHE有过度

直方图均衡化(HE)是一种很常用的直方图类方法,基本思想是通过图像的灰度分布直方图确定一条映射曲线,用来对图像进行灰度变换,以达到提高图像 对比度的目的.该映射曲线其实就是图像的累计分布直方图(CDF)(严格来说是呈正比例关系).然而HE是对图像全局进行调整的方法,不能有效地提高局部 对比度,而且某些场合效果会非常差.如: 上述原图和HE结果图的直方图分别为: 因为从原图的直方图中求取的映射函数(CDF)形状为: 将它作用于原图像会导致直方图被整体右移,没有充分利用整个灰度动态范围. 为了提高图

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: [

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

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5462656.html Ptr<CLAHE> clahe = createCLAHE(); clahe->setClipLimit(); clahe->apply(ucmatGaborResize, ucmatGaborResize);

什么是ISP,他的工作原理是怎样的? ISP是Image Signal Processor的缩写,全称是影像处理器.在相机成像的整个环节中,它负责接收感光元件(Sensor)的原始信号数据,可以理解为整个相机拍照.录像的第一步处理流程,对图像质量起着非常重要的作用. ISP的功能比较杂,基本上跟图像效果有关的它都有份.它内部包含多个图像算法处理模块,其中比较有代表性的是:扣暗电流(去掉底电流噪声),线性化(解决数据非线性问题),shading(解决镜头带来的亮度衰减与颜色变化),去坏点(去掉se

在讲述本文之前,我尽量以一个什么也不清楚的初学到入门的用词来阐述什么是 ISP 调试,以及为什么需要调试. 如果你从来都没有接触过什么是摄像头 ISP 调试,我想这个文章可以给你一些启发和关键词. 因为这破事,最近我都无法分享和贡献任何开源代码了.(摊手) 参考资料:http://www.voycn.com/article/5fenzhonglijiexiangjiisptuxiangxinhaochuli 参考资料:https://www.cnblogs.com/wujianming-1101

http://blog.csdn.net/xw20084898/article/details/17564957 一.工具:VC+OpenCV 二.语言:C++ 三.原理 otsu法(最大类间方差法,有时也称之为大津算法)使用的是聚类的思想,把图像的灰度数按灰度级分成2个部分,使得两个部分之间的灰度值差异最大,每个部分之间的灰度差异最小,通过方差的计算来寻找一个合适的灰度级别 来划分. 所以 可以在二值化的时候 采用otsu算法来自动选取阈值进行二值化.otsu算法被认为是图像分割中阈值选取的最

http://blog.csdn.net/xw20084898/article/details/17564957 一.工具:VC+OpenCV 二.语言:C++ 三.原理 otsu法(最大类间方差法,有时也称之为大津算法)使用的是聚类的思想,把图像的灰度数按灰度级分成2个部分,使得两个部分之间的灰度值差异最大,每个部分之间的灰度差异最小,通过方差的计算来寻找一个合适的灰度级别 来划分. 所以 可以在二值化的时候 采用otsu算法来自动选取阈值进行二值化.otsu算法被认为是图像分割中阈值选取的最

本文为camera isp pipline概述 ISP,即image signal processing.为图像成型做的处理工作.适应不同光学环境下图像的还原. pipline流程如下: 光通过LENS(镜头)投射到SENSOR,经过光电转换为模拟电信号,在A/D转换为数字信号,送到DSP处理模块做后续处理. Bayer format 图像,经过黑电平补偿 ( black level compensation).镜头矫正 ( lens shading correction).坏像素矫正 ( ba

办公室今天停电,幸好本本还有电,同事们好多都去打麻将去了,话说麻将这东西玩起来也还是有味的,不过我感觉我是输了不舒服,赢了替输的人不舒服,所以干脆拜别麻坛四五年了,在办公室一个人整理下好久前的一片论文的思想,和万千世界里有缘人共同分享下资源了. 论文的名字是<Adaptive Logarithmic Mapping For Displaying High Contrast Scenes>,相关的PDF文档可以在百度上下载到,翻译成中文的意思是一种显示高对比度场景的自适应对数映射算法,也是一篇很

1. cv2.equalizeHist(img)  # 表示进行直方图均衡化 参数说明:img表示输入的图片 2.cv2.createCLAHA(clipLimit=8.0, titleGridSize=(8, 8))  用于生成自适应均衡化图像 参数说明:clipLimit颜色对比度的阈值, titleGridSize进行像素均衡化的网格大小,即在多少网格下进行直方图的均衡化操作 直方图均衡化:一般可以用来提升图片的亮度, 在上面一节中,我们可以看出在150-200之间所占的频数特别的大,频数

如何理解 ISO.快门.光圈.曝光这几个概念? 摄影基础篇——彻底弄清光圈.快门与ISO 理解这三个参数各自都是如何控制进入的光线量: 快门速度一般的表示方法是1/100s.1/30s.2s: 小的“光圈数值”代表了大光圈,而大的“光圈数值”代表了小光圈.比如f/1.2.f/1.8.f/2.8这三组数值都表示大光圈(注意一般f/+一个数值特指光圈数值),其中f/1.2的光圈最大(f/1.2的光圈是很大的,可以想象那么大的光圈孔,光线灰常容易就进来了!晚上光线不好的时候拍就更容易了):而f/18.

参考文档: Adaptive Thresholding for the DigitalDesk.pdf       Adaptive Thresholding Using the Integral Image.pdf 一.问题的由来 一个现实: 当用照像机拍摄一副黑纸白字的纸张时,照相机获得的图像并不是真正的黑白图像.不管从什么角度拍摄,这幅图像实际上是灰度或者彩色的.除非仔细的设置灯光,否则照相机所拍摄的放在桌子上的纸张图像并不能代表原始效果.不像在扫描仪或打印机内部,想控制好桌子表面的光源是

在图像处理应用中二值化操作是一个很常用的处理方式,例如零器件图片的处理.文本图片和验证码图片中字符的提取.车牌识别中的字符分割,以及视频图像中的运动目标检测中的前景分割,等等. 较为常用的图像二值化方法有:1)全局固定阈值:2)局部自适应阈值:3)OTSU等. 全局固定阈值很容易理解,就是对整幅图像都是用一个统一的阈值来进行二值化: 局部自适应阈值则是根据像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值.这样做的好处在于每个像素位置处的二值化阈值不是固定不变的,而是由其周围邻域像素的分布来

局部自适应阈值二值化 相对全局阈值二值化,自然就有局部自适应阈值二值化,本文利用Emgu CV实现局部自适应阈值二值化算法,并通过调节block大小,实现图像的边缘检测. 一.理论概述(转载自<OpenCV_基于局部自适应阈值的图像二值化>) 局部自适应阈值则是根据像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值.这样做的好处在于每个像素位置处的二值化阈值不是固定不变的,而是由其周围邻域像素的分布来决定的.亮度较高的图像区域的二值化阈值通常会较高,而亮度较低的图像区域的二值化阈值则会相适