视网膜-大脑皮层(Retinex)理论认为世界是无色的,人眼看到的世界是光与物质相互作用的结果,也就是说,映射到人眼中的图像和光的长波(R).中波(G).短波(B)以及物体的反射性质有关 其中I是人眼中看到的图像,R是物体的反射分量,L是环境光照射分量,(x, y)是二维图像对应的位置 基于上面的原理,看下Retinex常见的几种增强算法 一.     SSR(Single Scale Retinex)单尺度Retinex算法 它通过估算L来计算R,具体来说,L可以通过高斯模糊和I做卷积运算求得

ACE算法源自retinex算法,可以调整图像的对比度,实现人眼色彩恒常性和亮度恒常性,通过差分来计算目标点与周围像素点的相对明暗关系来校正最终像素值,有很好的增强效果.但是计算复杂度非常高,本文提出一种有效的快速实现方法. 为叙述方便,这里假设后面的图像都是归一化到[0,1]之间的浮点数图像. ACE算法的计算公式为: Y =   ∑(g(I(x0)-I(x))w(x0,x))  / ∑(w(x0,x))                                    x属于I    

一.灰度世界算法 ① 算法原理 灰度世界算法以灰度世界假设为基础,该假设认为:对于一幅有着大量色彩变化的图像,R,G,B三个分量的平均值趋于同一灰度值Gray.从物理意义上讲,灰色世界法假设自然界景物对于光线的平均反射的均值在总体上是个定值,这个定值近似地为“灰色”.颜色平衡算法将这一假设强制应用于待处理图像,可以从图像中消除环境光的影响,获得原始场景图像. 一般有两种方法确定Gray值 1) 使用固定值,对于8位的图像(0~255)通常取128作为灰度值 2) 计算增益系数,分别计算三通道的平

申明:本文非笔者原创,原文转载自:http://blog.csdn.net/onezeros/article/details/6342661 两组图像:左边较暗,右边较亮 第一行是原图像,他们下面是用四种算法处理的结果 依次为: 1.一种混合算法 2.msr,multi-scale retinex 3.msrcr,multi-scale retinex with color restoration 4.ssr,single scale retinex           源码,retinex算法

最近再次看了一下IPOL网站,有一篇最近发表的文章,名字就是Multiscale Retinex,感觉自己对这个已经基本了解了,但还是进去看了看,也有一些收获,于是抽空把他们稍微整理了下,原始文章及其配套代码详见:http://www.ipol.im/pub/art/2014/107/. 之前在我的 带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法(MSRCR)的原理.实现及应用 一文中已经较为详细的描述了Multiscale Retinex的基本原理和应用,这里就不再做过多的说明.为表述方便,还是贴出其基本的

Retinex是上个世纪七十年代由Land提出的色彩理论.我认为其核心思想基于俩点 (1)在颜色感知时,人眼对局部相对光强敏感程度要优于绝对光强. (2)反射分量R(x,y)储存有无光源物体的真实模样,一幅图像对其光照分量L(x,y)的估计越准确,求得的R(x,y)也就越准确. 先来说明第一点,人对颜色的认知并不是基于绝对光强,反应在图像上时可以理解成,人眼对一像素点(X0,Y0)的颜色的认知不是基于其RGB三通道绝对值大小,而是与俩个因素相关. 1.(X0,Y0)点三通道值的差异,它会致使色偏

Retinex processing for automatic image enhancement 摘要: 最近六七年来,人们从新燃起了对Retinex computation的兴趣,特别是在它对图像增强的应用方面.在上次发布的Retinex computation观念中,Land引入了一个中央/围绕空间形态(原文:center/surround spatial form),这是受到神经生理学的接受域结构的启发.把这作为我们的起始点,我们发展Retinex观念在一个全自动图像增强算法(MSRC

http://www.cnblogs.com/sleepwalker/p/3676600.html?utm_source=tuicool http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/9502053 Retinex理论 Retinex理论始于Land和McCann于20世纪60年代作出的一系列贡献,其基本思想是人感知到某点的颜色和亮度并不仅仅取决于该点进入人眼的绝对光线,还和其周围的颜色和亮度有关.Retinex这个词是由视网膜(Retina)和

前一段时间研究了一下图像增强算法,发现Retinex理论在彩色图像增强.图像去雾.彩色图像恢复方面拥有很好的效果,下面介绍一下我对该算法的理解. Retinex理论 Retinex理论始于Land和McCann于20世纪60年代作出的一系列贡献,其基本思想是人感知到某点的颜色和亮度并不仅仅取决于该点进入人眼的绝对光线,还和其周围的颜色和亮度有关.Retinex这个词是由视网膜(Retina)和大脑皮层(Cortex)两个词组合构成的.Land之所以设计这个词,是为了表明他不清楚视觉系统的特性究竟

图像增强方面我共研究了Retinex.暗通道去雾.ACE等算法.其实,它们都是共通的.甚至可以说,Retinex和暗通道去雾就是同一个算法的两个不同视角,而ACE算法又是将Retinex和灰度世界等白平衡理论相结合的产物.下面将依次讨论,每个算法写一个心得,欢迎拍砖. 今天先写Retinex.Retinex理论认为,人眼观测到的图像S是光照图像L和物体反射图像R的乘积.而R才是真实的恒常性的图像,但是怎么从观测图像S中计算R呢?这是个病态问题,根本不可解.研究者就通过加以一定的约束条件,比如光照

混合方法 SSR.m matlab代码,本来是RGB,改成了处理灰度图像的. %%%%%%%%%%%%%%%RGB normalisation%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %its cascaded implementain of section of paper "A FAST SKIN REGION DETECTOR" by %Phil Chen, Dr.Christos Greecos %and %section 2.1 of paper "Simple

(本文转自:http://www.syphong.cn/52-1.html#) 视频透雾原理加视频增强Retinex算法介绍 -上海凯视力成 钟建军 一. 视频增强的背景 视觉信息是人类获得外界信息的主要来源,因为大约有70%的信息是通过人眼获得的.随着多媒体技术飞速发展,视频图像得到了广泛重视和应用,其应用领域遍及广播电视.医学.保安监控.车场管理.军事及生命科学等方面.视频采集技术与显示技术的提升,使得人们对画质的要求越来越高,但是在各类图像系统中图像的传送和转换(如成像.复制.扫描.传输以

在之前的文章中,我们通过服务代理的方式已经看到了Nginx有作为负载均衡服务的功能了,在这篇文章中,我会讲解Nginx的基本的负载均衡的使用.backup状态演示.轮询策略和加权轮询.负载均衡策略ip_hash的方式.负载均衡策略url_hash策略. 1.负载均衡的基本使用 1.1负载均衡流程图 通过在Nginx服务器中配置proxy_pass和upstream server组可以实现最基本的负载均衡.Nginx收到客户端的请求后,将请求代理路由到upstream server中配置的各个服务

  ## 概述 在安卓平台为了实现h264视频编码,我们通常可以使用libx264, ffmpeg等第三方视频编码库,但是如果对编码的速度有一定的要求,要实现实时甚至超实时的高速视频编码,我们并没有太多选项,只能使用Android提供的MediaCodec硬编码模块. MediaCodec模块在实际使用中会遇到很多问题,本文主要讨论使用MediaCodec来对OpenGL渲染的画面进行编码视频时,如何达到速度快和画面清晰的均衡. **注意,本文将默认你已经熟悉使用MediaCodec,配合Sur

一.负载均衡:必不可少的基础手段 1.1 找更多的牛来拉车吧 当前大多数的互联网系统都使用了服务器集群技术,集群即将相同服务部署在多台服务器上构成一个集群整体对外提供服务,这些集群可以是Web应用服务器集群,也可以是数据库服务器集群,还可以是分布式缓存服务器集群等等. 古人有云:当一头牛拉不动车的时候,不要去寻找一头更强壮的牛,而是用两头牛来拉车. 在实际应用中,在Web服务器集群之前总会有一台负载均衡服务器,负载均衡设备的任务就是作为Web服务器流量的入口,挑选最合适的一台Web服务器,将客户

概述 最近.NET的世界开始闹腾了,微软官方终于加入到了对.NET跨平台的支持,并且在不久的将来,我们在VS里面写的代码可能就可以通过Mono直接在Linux和Mac上运行.那么大家(开发者和企业)为什么那么的迫切的希望.NET跨平台呢?第一个理由是便宜,淘宝号称4万多台服务器全部运行在Linux,Linux平台下还有免费的MySql,这些都是免费的,这些省下来直接就是利润呀,做企业的成本可以降低又没有任何损失,何乐而不为呢?第二个理由是在Linux系统下还有很多非常优秀的构架(当然同样也是免费

微软Azure 经典模式下创建内部负载均衡(ILB) 使用之前一定要注意自己的Azure的模式,老版的为cloud service模式,新版为ARM模式(资源组模式) 本文适用于cloud service模式 一个cloud service只能有一个ILB 创建ILB的基本思路 创建一个ILB实例,作为各进入流量的流入段 添加虚拟机的终结点作为流量的接入端 设置谁发送流量到ILB的IP地址 设置谁发送流量在某些情况下可以不设置 创建步骤 步骤一.创建ILB实例 $svc="<Cloud S

前面的话 HTTP并不是独自运行在网上的.很多协议都会在HTTP报文的传输过程中对其数据进行管理.HTTP只关心旅程的端点(发送者和接收者),但在包含有镜像服务器.Web代理和缓存的网络世界中,HTTP报文的目的地不一定是直接可达的 重定向技术通常可以用来确定报文是否终结于某个代理.缓存或服务器集群中某台特定的服务器.重定向技术可以将报文发送到客户端没有显式请求的地方去.本文将详细介绍重定向技术以及负载均衡 总括 由于HTTP应用程序需要可靠地执行HTTP事务,最小化时延,并且节约网络带宽,所以

目录 前言 实现过程 总结 一.前言        上一篇文章介绍了如何使用Geotrellis渲染单波段的栅格数据,已然很是头疼,这几天不懈努力之后工作又进了一步,整清楚了如何使用Geotrellis将多个(3个)波段的栅格数据渲染成真彩色,废话不多说,进入正题. 二.实现过程        其实基本延续上一篇文章的思路,多波段真彩色就是要将三个波段数据分别作为rgb组合起来得到rgb值进行真彩色渲染.所以与单波段不同的是需要提前获取三个波段的整体信息,以及对波段进行rgb合并. 2.1 获取

Windos环境用Nginx配置反向代理和负载均衡 引言:在前后端分离架构下,难免会遇到跨域问题.目前的解决方案大致有JSONP,反向代理,CORS这三种方式.JSONP兼容性良好,最大的缺点是只支持GET方式请求.反向代理方式简单彻底,基本只需要服务器配置即可完成.CORS由服务提供程序主动声明自己可信任源,目前的缺点是老式浏览器无法支持. 问题:反向代理如何实现? 解决方案:使用Nginx轻松搞定反向代理.配置很简单,还附带负载均衡配置方法. 步骤1.下载Nginx.最新下载地址:http: