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RSS订阅原创 数字图像处理（c++）-图像读取或者显示
namedWindow（）的功能是新建i一个显示窗口，用来显示图像。namedWindow（窗口名称，图像名称）imwrite（保存图像名称，图像名称）imread（图像路径，图像形式）；imshow（窗口名称，图像名称）-1加上alpha通道。
2024-10-26 17:18:36
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原创 读书笔记：Leveraging the Availability of Two Cameras for Illuminant Estimation
本篇论文《Leveraging the Availability of Two Cameras for Illuminant Estimation》讨论了如何利用智能手机的双摄像头系统来改善场景光照估计问题。通过利用双摄像头的不同光谱响应，研究者设计了一种轻量级神经网络模型，能够通过两个摄像头拍摄的图像之间的色彩变换矩阵，准确估计场景的光源。在光照估计任务中，传统的单摄像头系统由于传感器的光谱特性固定，对不同场景光源的响应也有限，导致其在复杂光照条件下的表现不佳。
2024-09-16 14:45:51
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原创 利用AI技术提升ISP处理：图像质量的四大关键模块
随着AI技术的进步，ISP pipe中的去噪、白平衡、去马赛克和图像超分辨率等模块已经进入了智能化的新时代。AI不仅能够自动适应不同的场景和光线，还能生成更加锐利、细腻、自然的图像。未来，AI在图像处理中的应用将更加广泛，持续推动图像质量向前发展。通过AI技术的介入，ISP管道的图像处理能力将会不断升级，为用户带来更加卓越的视觉体验。
2024-09-16 14:13:41
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原创 分水岭算法简介
分水岭算法是一种经典的图像分割技术，广泛应用于图像处理领域。它的名称源自地理学中的“分水岭”概念，即在地形中，水从高处流向低处，最终汇聚成河流的过程。在图像分割中，分水岭算法将灰度图像视为地形，将像素值看作海拔高度。该算法模拟水从各个局部最小值（即山谷）向外扩展，最终在山峰相遇处形成分割边界。
2024-08-31 14:53:24
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原创 区域生长算法详解与Python实现
区域生长算法是一种基于像素相似性进行图像分割的方法。其基本思想是从一个或多个种子点（Seed Points）开始，根据相似性准则（例如灰度值或颜色值），将相邻的像素合并到同一个区域中，直到没有满足准则的相邻像素为止。区域生长算法是一种简单而有效的图像分割方法，尤其适用于具有相对均匀区域的图像。通过Python的实现，我们可以轻松应用这一算法进行图像处理。在实际应用中，还可以将其与其他图像处理方法结合，获得更为精准的分割结果。希望通过本文，你能对区域生长算法有更深入的理解，并能够在自己的项目中应用这一技术。
2024-08-31 01:07:56
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原创 对比 PDAF、CDAF 和 LAAF 自动对焦技术
相位检测自动对焦（PDAF）作为一种成熟而高效的自动对焦技术，凭借其快速、准确的对焦能力，广泛应用于各种拍摄场景中。尽管它在某些特殊条件下存在一定的局限性，但随着技术的不断进步，这些问题正在逐步得到解决。未来，PDAF 有望继续发展，特别是在智能手机和高端摄影设备中，提供更卓越的拍摄体验。
2024-08-30 21:38:22
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原创 图像处理中的腐蚀与膨胀算法详解
腐蚀和膨胀是图像形态学操作中的基本操作。它们主要作用于二值图像（即黑白图像），通过对图像中的像素进行空间上的操作来改变图像的形态。腐蚀操作会“侵蚀”掉前景对象的边界，使物体变小。它的作用是将前景中的噪声点去除，并使目标物体的边缘变得更光滑。膨胀操作则会扩展前景对象，使物体变大。它常用于填充前景对象中的小孔或断裂部分。腐蚀与膨胀作为图像形态学操作中的基础算法，在图像预处理和分析中有着广泛的应用。理解它们的工作原理和实现方法，可以帮助我们更好地处理二值图像中的形态学问题。
2024-08-28 21:12:25
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原创 智能手机摄影的发展方向全面分析
智能手机摄影正朝着更高像素、更大传感器、更智能的计算摄影和更直观的用户体验方向发展。硬件和软件的进步，特别是AI的深度应用，将继续推动手机摄影技术的前沿发展。在未来，智能手机将不仅仅是一个拍照工具，更是一个集成了多种创新技术的创作平台，为用户提供前所未有的拍摄体验。随着市场的不断细分和生态系统的完善，手机摄影将继续在个人生活、专业创作和社交分享中发挥越来越重要的作用。
2024-08-25 16:11:12
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原创 ISP 3A 算法：自动曝光（AE）中的平均亮度法详解
平均亮度法作为自动曝光（AE）算法中的一种基础方法，通过计算场景中所有像素的平均亮度来调整曝光设置。尽管它在高对比度或复杂光照场景中存在一定局限性，但由于其简单性和高效性，依然在许多拍摄场景中被广泛应用。现代AE算法通常结合加权平均法、场景识别和多测光模式等技术对其进行优化，以适应更复杂的拍摄需求。平均亮度法的应用不仅帮助用户在各种光照条件下获得更好的曝光效果，也为进一步的算法创新提供了坚实的基础。
2024-08-25 16:02:37
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原创 智能手机摄影综评：品牌联名与自建影像品牌的战略分析
智能手机厂商通过与知名摄影品牌联名合作或自建影像品牌，不仅提升了产品的摄影能力，还强化了品牌的市场竞争力和形象。小米、OPPO和Vivo通过与徕卡、哈苏和蔡司等顶级摄影品牌的合作，在技术和品牌溢价能力上取得了显著成果；华为和荣耀则通过自建影像品牌XMAGE和雅顾人像，展示了其在影像技术领域的自主创新能力，并提升了品牌独立性和市场影响力。苹果则继续通过自有影像系统的开发，保持其在高端市场的领先地位。在未来，随着消费者对智能手机摄影需求的不断提升，品牌联名与自建影像品牌的策略将继续在市场中发挥重要作用。
2024-08-24 18:30:00
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原创 探索ISP自动曝光技术：工作原理与应用(一)
自动曝光是一种自动化的图像处理技术，旨在根据当前拍摄场景的光照条件自动调整相机的曝光参数（例如快门速度、光圈大小和ISO感光度），以获得最佳的曝光效果。自动曝光的主要目标是让相机在不同的光照环境下拍摄出曝光适中的图像，避免过曝（图像过亮）或欠曝（图像过暗）的情况。自动曝光技术是现代相机和智能手机中至关重要的图像处理功能之一。通过实时分析场景亮度并自动调整曝光参数，自动曝光帮助用户在各种光线条件下拍摄出曝光适中的照片。
2024-08-23 16:56:51
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原创 CV的基石-颜色空间综述（一）
视锥细胞根据其对不同波长光的敏感性，分为三类：L型（对长波长光敏感，主要是红色），M型（对中波长光敏感，主要是绿色），S型（对短波长光敏感，主要是蓝色）。在计算机视觉中，颜色是一个核心要素。在接下来的内容中，我们将详细解释什么是颜色空间、颜色空间与颜色模型的区别，以及颜色空间在图像处理中的意义与应用。例如，在明亮的阳光下，一个物体可能看起来颜色鲜艳，而在昏暗的灯光下，它的颜色可能显得黯淡。因此，许多颜色空间和颜色模型是为弥补这些局限性而设计的，它们可以超越人眼的感知范围，捕捉和处理更多的颜色信息。
2024-08-16 17:08:23
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原创 图像传感器中的噪声类型及其成因详解及去噪方法
CCD和CMOS传感器在图像采集过程中不可避免地会受到多种噪声的影响。每种噪声类型都有其独特的成因和特性，但通过适当的去噪技术，可以有效减小它们对图像质量的影响。了解这些噪声类型及其经典的去噪方法，对于优化图像处理和提升传感器性能具有重要意义。
2024-08-11 12:45:41
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原创 ISP中的EE模块
ISP管道是从图像传感器捕获原始图像数据到生成最终可视图像的过程中所进行的一系列图像处理步骤。典型的ISP管道包括去噪、去马赛克、白平衡、颜色校正、锐化、边缘增强等多个处理模块。
2024-07-30 00:35:53
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原创 简单线性插值去马赛克算法的Python实现
马赛克图像是一种通过在传感器上覆盖彩色滤光片阵列（CFA）生成的单通道图像。最常见的CFA模式是Bayer模式，其中包括红（R）、绿（G）和蓝（B）三种滤光片，以特定模式排列。去马赛克过程就是从这种单通道图像中恢复出三通道（RGB）的彩色图像。本文实现的去马赛克算法是基于简单线性插值的。它利用邻近像素的值来估计每个像素点的RGB值。读取原始Bayer图像数据：从文件中读取Bayer图像数据，并进行必要的格式转换。图像边界扩展：为了方便计算边缘像素的插值，我们对图像进行边界扩展。线性插值计算。
2024-07-27 00:13:01
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原创 基于边缘的自动白平衡算法
在图像处理中，自动白平衡（AWB）算法用于调整图像的色彩平衡，使图像中的白色看起来更加真实。常见的AWB方法包括灰度世界假设和完美反射假设。本文介绍一种基于边缘检测的自动白平衡算法，通过在图像边缘两侧选择参考点来进行颜色校正，从而避免大色块的干扰，实现更准确的白平衡调整。
2024-07-26 02:00:00
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原创 对比三种自动白平衡算法：灰度世界假设、完美反射假设及其结合方法
自动白平衡（AWB，Automatic White Balance）算法用于调整图像的色彩平衡，使图像中的白色看起来是真正的白色。常见的方法包括灰度世界假设（Gray World Assumption）和完美反射假设（Perfect Reflector Assumption）。本文通过对比只使用灰度世界、只使用完美反射，以及结合两种假设的方法，来展示它们各自的效果。
2024-07-25 16:00:00
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原创 基于灰度世界和完美反射假设的自动白平衡算法
自动白平衡（AWB，Automatic White Balance）是数码摄影中的关键技术。其目的是调整图像的色彩平衡，使图像中的白色看起来是真正的白色。灰度世界假设（Gray World Assumption）和完美反射假设（Perfect Reflector Assumption）是两种常见的AWB方法。本文介绍一种结合这两种假设的方法，以实现更准确的白平衡校正。
2024-07-25 08:00:00
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原创 基于完美反射假设的自动白平衡算法
完美反射假设（Perfect Reflector Assumption）是另一种常见的自动白平衡（AWB）方法。它假设图像中有一些物体具有完美反射特性，能够反射所有入射光。这意味着这些物体的反射光应该是白色或灰色，通过识别这些物体并调整图像的色彩平衡，可以实现白平衡。
2024-07-24 10:00:00
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原创 基于灰度世界假设的自动白平衡算法
自动白平衡（AWB，Automatic White Balance）是数码摄影中的一项关键技术。它用于调整图像的色彩平衡，使得图像中的白色看起来是真正的白色。灰度世界假设（Gray World Assumption）是一种常用的AWB方法。该方法基于一个简单的假设：在自然场景中，所有颜色的平均值应该是中性的灰色。这意味着红色、绿色和蓝色通道的平均值应该相等。
2024-07-23 21:03:17
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原创 使用DPC_PINTO算法进行坏点校正
DPC_PINTO算法通过检查坏点的邻近像素来校正坏点。如果像素被判定为坏点，则用其周围像素的中值替换。首先，我们定义一个函数从文件中读取原始图像数据。图像以二进制格式存储，我们将其重塑为正确的维度。接下来，我们扩展图像以便于处理边界条件。这确保了算法在处理边缘像素时不会遇到索引问题。我们将DPC_PINTO算法应用于图像的一个子集。这涉及迭代像素并根据需要校正它们。函数检查周围像素并确定一个像素是否有缺陷。该算法的主要功能是检测和校正坏点。
2024-07-23 01:54:57
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原创 利用拉格朗日多项式插值进行镜头阴影校正
镜头阴影（Lens Shading）是摄影和成像过程中常见的问题，特别是在使用广角镜头时。镜头阴影会导致图像从中心到边缘的亮度逐渐减弱，影响图像的均匀性。为了解决这个问题，我们可以使用基于 Lagrange 插值的镜头阴影校正（Lens Shading Correction, LSC）技术。本文将详细介绍如何使用 Python 和 OpenCV 实现这一过程。在镜头阴影校正中，我们选择使用 Lagrange 插值是因为它能够在已知点之间提供高精度的平滑过渡，适合处理图像中的亮度渐变问题。
2024-07-22 00:13:55
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原创 LSC(镜头阴影矫正)——每日挑战第二天
（Lens Shading Correction）是ISP算法中的一个重要组成部分，用于校正镜头遮挡（lens shading）现象。镜头遮挡是由于镜头和图像传感器的光学特性导致的图像亮度不均匀的现象。通常，图像的中心部分较亮，而边缘部分较暗。LSC算法的目标是通过校正这种亮度不均匀，使得图像在整个视场中具有相同的亮度水平。
2024-07-21 06:30:00
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原创 ISP——LSC(Lens Shading Correction)基于圆环半径的方法
在数字图像处理中，光照不均匀性是一个常见的问题，尤其是在拍摄环境光线复杂或设备光学特性不均匀的情况下。为了克服这一问题，我们需要对图像进行光照均衡校正（Light Source Correction, LSC），以保证整个图像的亮度均匀。光照均衡校正的方法有很多，其中基于圆环半径的方法是一种独特且有效的方法。该方法通过以图像中心为起点，将图像划分为若干个同心圆环，根据每个圆环内的平均亮度值计算增益，并对整个图像进行校正。通过以上步骤，基于圆环半径的方法能够有效地校正图像的光照不均匀性，提高图像的整体质量。
2024-07-21 06:30:00
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原创 ISP——BLC(Black Level Correction) (python重构)，挑战一天一更新
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wtzhu_13/article/details/118460646，尝试将食鱼者大佬的matlab ISP代码用python重构，一天一更！！！！！！
2024-07-20 17:07:29
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