cyf15238622067的博客

在做人脸识别过程中，由于早上或晚上光线不足，需要对图像增强。实现了实际中方法，当做记录1、Y 混合空间增强 2、opencv detailEnhance3、Y 直方图均衡化4、Y 模糊处理 提高对比度5、拉普拉斯算子增强6、Y 伽马增强 均值判断 >85 <160 对应伽马值 0.4， 2.57、CLAHE 限制对比度自适应直方图均衡...

前言  在实际的拍照过程中，常常会遇到，光线不足的情况。这时候单反用户一般会调大感光度，调大光圈，以让照片整体更清晰，更亮。那么如果照片已经被拍的很暗了，怎么办呢？这时候我们可以利用算法来提升图像整体的光照情况，让图像更清晰。  2013年这篇《Adaptive Local Tone Mapping Based on Retinex for High Dynamic Range Images...

视频图像去模糊常用处理方法随着“平安城市”的广泛建设，各大城市已经建有大量的视频监控系统，虽然监控系统己经广泛地存在于银行、商场、车站和交通路口等公共场所，但是在公安工作中，由于设备或者其他条件的限制，案情发生后的图像回放都存在图像不清晰，数据不完整的问题，无法为案件的及时侦破提供有效线索。经常出现嫌疑人面部特征不清晰，难以辨认，嫌疑车辆车牌模糊无法辨认等问题。这给公安部门破案、法院的取证都带...

首先将 t 所在域称为空间域，将 u 所在域称为频率域；一维卷积定理：解释：空间域中两个函数的卷积的傅里叶变换等于两个函数的傅里叶变换在频率域中的乘积；反过来，如果有两个变换的乘积，那么我们可以通过计算傅里叶反变换得到空间域的卷积；是傅里叶变换对；卷积定理的另一半如下，说明频率域的卷积和空间域相似二维卷积定理：表明，F(u,v)H(u,v)的 ID...

这里我们只比较算法的时间复杂度。为什么使用空间滤波模板，而不是用频域滤波。下图给出频域计算过程和算法计算量：最后得出的计算量是除去赋值操作，结果： $(4+8log2N)N^2而空间卷积（相关）如果不加优化，使用最普通的算法，时间复杂度是N^2M^2（其中M是窗宽），所以当M^2&lt;(4+8log2N)$ 时，频域滤波速度没有优势，更主要的一点是扩展图像以后引入的高频干扰，观察下图...

图像增强的方法、策略、处理对象如下：前几篇文章都是针对某一点像素操作的，属于时域分析中的点处理；线性操作------可用于两图像的线性混合或ROI区域混合，addWeighted函数。图像平均------减少图像噪声的一种简单方式，处理低照度下产生高斯噪音的图像较为理想，也可处理椒盐/相机噪声。图像反转------用于增强嵌入在一幅图像的暗区域中的白色或灰色细节。特别是当黑色面...

OpenCV中使用Mat表示一幅图像，且大部分操作均基于此；下面可以获取Mat的参数特性#include &lt;iostream&gt;#include &lt;string&gt;#include &lt;sstream&gt;using namespace std;// OpenCV includes#include "opencv2/core/utility.hp...

要想成功，就必须弄清基础问题。 -----亚里士多德简单的图像形成模型用f(x,y)二维函数表示图像。当一幅图像由物理过程产生时，其亮度正比于物理源（电磁波）所辐射的能量。因此f(x,y)一定是大于0，且有限， 0 &lt;f(x,y)&lt; ...

数字图像处理主要有两个目的：1、改善图示的信息以便人们解释；2、为存储、传输和表示而对图像进行的处理。数字图像处理是什么：数字图像可以理解为一个二维函数f(x,y),其中 x 和 y 是空间(平面)坐标，而在任意坐标处的幅值 f 称为图像在该点处的强度或灰度。灰度图像是一个二维灰度（或亮度）函数f(x,y)；彩色图像由三个（如RGB,HSV）二维灰度（或亮度）函数...