图像增强锐化

最新推荐文章于 2022-11-04 10:34:24 发布
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文章标签： 图像处理 人工智能 计算机视觉
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分享下自己开发的关于扫描图像处理算法：

（1）实现对彩色图像的增强锐化，去燥美化作用；类似扫描文档app的图像处理；

（2）快速的图像处理， sdk部署不依赖任何第三方其他库，实施落地简单；

（3）算法离线处理，客户数据图像安全不外泄。

（4）算法已经过产品化打磨，在ios、Android平台下成功实施。

欢迎您加我q好友一起交流技术：690899868

效果如下，很漂亮的处理：

MyLove_VC
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iOS CoreImage专题（二） —— 进阶
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图像处理之图像锐化算法
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mickey2007的博客
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图像锐化处理的目的是使模糊的图像变得更加清晰起来，通常针对引起图像模糊的原因而进行相应地锐化操作属于图像复原的内容。图像的模糊实质就是图像受到平均或积分运算造成的，因此可以对图像进行还原运算如微分运算来使图像清晰化。从频谱角度来分析，图像模糊的实质是其高频分量被衰减，因而可以通过高通滤波操作来清晰图像。但要注意，能够进行锐化处理的图像必须有较高的信噪比，否则锐化后图像信噪比反而更低，从而使噪声的增加得比信号还要多，因此一般是先取出或减轻噪声后再进行锐化处理。
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weixin_30621959的博客
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UIButton实现背景拉伸，即图片两端不拉伸中间拉伸的办法有如下两种： 第一种方法很简单而且使用性更广。做法就是直接拉伸想要setBackgroundImage的image，代码如下： UIImage*image=[UIImageimageNamed:@"image.png"]; image=[imagestretchableImageWithLeftCapWid...
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本文译自 Guides and Sample Code中给出的对问题 Q: What can I do to improve my image drawing performance (CGContextDrawImage, UIImage/-drawInRect:, etc)? 的回答。通常，在iOS开发中我们应该避免频繁调用-drawRect: 方法， 这一点对提升iPhone 4的性能至
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#include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv/cvaux.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <o...
复现扫描全能王的增强锐化
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扫描全能王的增强锐化其实是自适应二值化的变体。 直接用 OpenCV 的函数会让背景变花，因为背景是渐变的，直接拿均值当阈值的话，总有一些背景像素在阈值下面。所以需要将阈值乘以一个系数，比如 0.9，过滤掉所有背景。同时，因为文字的像素值很小，不受影响。 import numpy as np from scipy import signal def adaptive_thres(img, win=9, beta=0.9): if win % 2 == 0: win = win - 1 # 边界的均值有点麻烦 # 这里分别计算和和邻居数再相除 kern = np.
C#实现图像增强锐化等
09-30
"C#实现图像增强锐化等"这个项目，显然是一个利用C#进行图像处理的实践案例。下面将详细讨论相关知识点。 一、基础概念 1. **图像增强**：图像增强是通过调整图像的亮度、对比度、色彩平衡等参数，改善图像的视觉...
tuxiangruihua.rar_图像锐化_图像锐化增强_梯度 图像增强_梯度图像增强_梯度增强
09-19
在图像处理领域，锐化是一种常见的技术，用于增强图像的边缘和细节，使其看起来更加清晰。本主题聚焦于“图像锐化”与“梯度增强”这两种技术，并通过Matlab编程实现来阐述这一概念。Matlab作为一个强大的数学计算和...
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07-14
在图像处理领域，锐化是一种常见的技术，用于增强图像的边缘和细节，使其看起来更加清晰。"sharp.rar" 文件中的 "Sharp_图像锐化增强_锐化" 项目显然是一个专注于这一主题的程序或库。这里我们将深入探讨图像锐化的...
数字图像处理作业实验六 图像增强锐化
qq_45116974的博客
11-19 1337
分别采用Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、拉普拉斯算子对2幅灰度图像进行边缘检测。其中，一幅图像边缘比较明显，另一幅则比较“平坦”。对这些方法给出简要评价。 matlab脚本如下： im1 = imread('et.tif'); h = [0,1,0;1,-4,1;0,1,0]; im1_rob = edge(im1,'roberts'); im1_sob = edge(im1,'sobel'); im1_pre = edge(im1,'prewitt'); im1_log = edg
iOS 滤镜效果
SurpassBlack的博客
02-15 586
#import "ImageUtil.h" #include <sys/time.h> #include <math.h> #include <stdio.h> #include <string.h>// 1返回一个使用RGBA通道的位图上下文 static CGContextRef CreateRGBABitmapContext (CGImageRef inImage) { CGContextR
【图像增强】常见的图像增强算法
MangoloD的博客
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① 算法原理 直方图均衡化，一般可用于灰度图像的对比增强（如：人脸阴影部位增强）；② 算法优缺点 如果直接对彩色图像R,G,B三通道分别均衡化后再合并，极容易出现颜色不均、失真等问题，所以，一般会将RGB图像转换到YCrCb空间，对Y通道进行均衡化（Y通道代表亮度成分) 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
正确使用NIS图象缩放技术加速游戏
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截屏功能图片太模糊，现一下是处理方法。 直接上代码： [self saveScreenshotToPhotosAlbum:[self captureScreen]]; //截屏操作 - (UIImage *) captureScreen {     UIWindow *keyWindow = [[UIApplication sharedApplication] keyWin
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纵观移动市场，一款移动app，要想长期在移动市场立足，最起码要包含以下几个要素：实用的功能、极强的用户体验、华丽简洁的外观。华丽外观的背后，少不了美工的辛苦设计，但如果开发人员不懂得怎么合理展示这些设计好的图片，将会糟蹋了这些设计，功亏一篑。 比如下面张图片，本来是设计来做按钮背景的： button.png，尺寸为：24x60 现在我们把它用作为按钮背景，按钮尺寸是150x50： //
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iOS 下的图片处理与性能优化
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05-15 3257
&#13; &#13; &#13; &#13; &#13; &#13; &#13; 作者 | 钱凯杏仁移动开发工程师，前嵌入式工程师，关注大前端技术新潮流。移动开发中我们经常和多媒体数...
图像增强（空域滤波）——图像锐化
weixin_47421560的博客
03-10 3898
图像锐化图像锐化处理目的方法微分运算梯度锐化边缘检测 图像锐化处理目的 对图像边缘锐化：突出图像中的细节，或者增强被模糊的细节【如经过均值滤波后的图像】，具体的说，补偿图像的轮廓，增强图像边缘及灰度跳变的部分，使图像变得更清晰。 既然谈到锐化就是对边缘的增强，下面是常见的边缘类型 特点：边缘上的灰度级变化平缓，边缘两侧灰度级变化比较快。 一般来说，边缘指局部不连续的图像特征，也是局部亮度变化最显著的部分。灰度值的跳变、颜色分量的突变、纹理结构的突变都可构成边缘信息。本文边缘信息指的是灰度值的跳变。 方
图像增强锐化python
08-13
图像增强锐化可以通过应用拉普拉斯滤波器来实现。拉普拉斯滤波器的原理是增强图像中的高空频信息，从而提高图像的边缘和纹理等细节信息，使图像变得更加清晰。通过应用不同的卷积核，可以得到不同的锐化效果，以适应...
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