满城风絮

android调用内置摄像头的方法相对比较简单，参考实例也比较多，但是针对调用外置摄像头的方法介绍比较少，本篇对现有的 资料进行汇总，并给出相关案例如下：https://blog.youkuaiyun.com/fengshiguang2012/article/details/79569280https://blog.youkuaiyun.com/andrexpert/article/details/7832418...

之前有5篇涉及眼底血管分割的博文，包括基于Hessian矩阵的Frangi算法，基于PCA的算法，匹配滤波算法，自适应对比度增强算法，当然还有其他的方法，目前来看，并没有一种完美的算法，即适应于所有不同成像方式，不同部位血管的分割方法，本篇结合一篇博士论文:<<冠状动脉造影图像的分割方法研究>>进行总结。...

最近在研究图像增强处理过程中，阅读了关于全局拉普拉斯平滑（global laplacian smoothing），加权最小二乘平滑（weighted least squares --wls）等技术文章，深感此类方法的精妙，并且这种优化思想可以用在许多地方：例如纹理去除，这也是本篇需要重点讲的paper:Structure Extraction from Texture via Relative

前记：本篇是对手机双摄原理及应用现状，未来布局的汇总。为什么会出现双摄像头手机？智能手机市场一直都是群雄争霸，竞争非常激烈。随着时代的发展，各大手机厂商的竞争焦点从以前的硬件军备竞赛逐渐延伸到影音娱乐领域，尤其越来越注重手机的拍照性能。随着手机的快速迭代，单摄像头手机的拍照性能在一定程度上达到极限，要想在拍照领域再度有所突破，必须要借助双摄像头，甚至摄像头阵列才能实现更多的应用。近两年

先说一下单/双目的测距原理区别：单目测距原理：先通过图像匹配进行目标识别（各种车型、行人、物体等），再通过目标在图像中的大小去估算目标距离。这就要求在估算距离之前首先对目标进行准确识别，是汽车还是行人，是货车、SUV还是小轿车。准确识别是准确估算距离的第一步。要做到这一点，就需要建立并不断维护一个庞大的样本特征数据库，保证这个数据库包含待识别目标的全部特征数据。比如在一些特殊地区，为了专门检测大型...

AGV(Automated Guided Vehicle)简介：美国供应链管理专业协会对AGV的定义：自动导引小车，是指装备有电磁或光学等自动导引装置，可以在规定的导航路径上行驶，是具有安全保护以及各种移载功能的运输小车。伴随自动化程度的提高，传统制造业的生产方式发生了深刻的变化，仓储物流的自动化己是大势所趋，生产由单一固定方式向具有较强适应性的柔性生产线过度。为了节约成本、提高经

本篇主要汇总一下图像分割领域的一些常用方法及其优缺点。图像分割概述：图像分割是指将一幅图像分成若干互不重叠的子区域，使得每个子区域具有一定的相似性、而不同子区域有较为明显的差异。图像分割是图像识别、场景理解、物体检测等任务的基础预处理工作。常用的图像分割方法有：基于阈值的分割；基于边缘的分割；基于区域的分割；基于图论的分割；基于能量泛函的分割；基于小波的分割；基于神经网络的分割等。

论文《A Sub-Pixel Edge Detector: an Implementation of theCanny/Devernay Algorithm》提出了一种基于canny算法进行亚像素级边缘提取的算法，这里简要翻译一下：

在论文中看到粒子滤波的知识点，在网上找到的几篇讲的很易的文章：http://blog.youkuaiyun.com/heyijia0327/article/details/40899819http://blog.youkuaiyun.com/heyijia0327/article/details/40929097http://blog.youkuaiyun.com/heyijia0327/article/de

相位一致性原理：wiki: https://en.wikipedia.org/wiki/Phase_congruency相位一致性是指在图像的频率域中，边缘相似的特征在同一阶段出现的频率较高。相位一致性的理论依据是人眼感知图像信息时主要靠的是图像信号的相位而非幅度。与基于灰度的边缘特征提取方法不同，该方法是通过计算图像的相位一致性来检测图像中的边缘，该方法可以不受图像局部光线明暗变

在http://blog.youkuaiyun.com/piaoxuezhong/article/details/58587907中，介绍的基于霍夫变换检测直线的原理，并给出了opencv算法实现，本篇再次使用霍夫变换在matlab中检测图像中的直线。具体步骤：1. 彩色图像->灰度图2. 去噪（高斯核）3. 边缘提取（梯度算子、拉普拉斯算子、canny、sobel） 

超分辨率（Super-resolution）概念理解：百科：超分辨率(Super-Resolution)通过硬件或软件的方法提高原有图像的分辨率，通过一系列低分辨率的图像来得到一幅高分辨率的图像过程就是超分辨率重建。wiki：超分辨率成像（SR-imaging）是提高成像系统分辨率的一类技术。光学SR技术可以超越系统的衍射极限，而几何SR则可以提高数字成像传感器的分辨率。超分辨率成

在遇到图像曝光不足时，先前主要分为两种主流思路：基于直方图均衡和基于retinex算法（在之前的总结里分别有介绍）。这两类算法大都存在的缺点：或多或少存在图像过增强现象，使得颜色失真。所以，图像曝光增强算法还是有待提高。下面两篇是清华学生Zhenqiang_Ying的研究论文，（一）《A New Image Contrast Enhancement Algorithm us

在最优化里面提到过的hessian矩阵（http://blog.youkuaiyun.com/piaoxuezhong/article/details/60135153），本篇讲的方法主要是基于Hessian矩阵实现血管边缘增强的，所以再来看一遍Hessian矩阵：Hessian矩阵：在数学中，Hessian矩阵是标量函数的二阶偏导数的平方矩阵。它描述了一个多变量函数的局部曲率，其基本形式为：...

在 http://blog.youkuaiyun.com/piaoxuezhong/article/details/78385517 中介绍的自适应对比度增强算法，其基本原理是将图像分为低频背景和高频细节两部分，算法选择高频部分进行增益放大，这样就增强了细节信息。该方法如果投用到眼底血管图像中，理论上可以将血管增强，突出图像中血管部分。下面是我的测试结果：A Ret

http://cn.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/50839-a-novel-retinal-blood-vessel-segmentation-algorithm-for-fundus-imageshttps://github.com/ravimalb/suaceMore details about SUACE algori

加权最小二乘滤波WLS（weighted least squares）加上双边滤波，引导滤波是三种较为经典的边缘保持性滤波算法，该算法最早见于论文：《Edge-Preserving Decompositions for Multi-Scale Tone and Detail Manipulation》中，原作者项目主页：http://www.cs.huji.ac.il/~danix/epd/，

前注：ACE在图像处理方面可以有两种表示，一种是在http://blog.youkuaiyun.com/piaoxuezhong/article/details/78357815说的:Automatic Color Equalization，即自动彩色均衡；还有一种是本篇要说的：Adaptive Contrast Enhancement，即自适应对比度增强 。不要搞混了~_~医学图像由于本身及成像

前言：对于一种图像处理方法，怎么样来判断该算法效果的好坏呢？除了人眼本身的观察，还可以用某种指标来量化评判，本文将总结一下图像质量评判的方法及实现。图像质量评价分类（IQA:image quality assessment）：图像质量评价目前来看主要分为两类：（1）主观评价。即用人眼观察和评判图像，主观评价和人的感觉相一致，但是容易受到环境、心境等影响，而且大量评价图像

在http://write.blog.youkuaiyun.com/postedit/78301999中介绍了图像去雾的相关研究方法，发现目前为止在图像去雾方面，何凯明博士基于暗通道先验的算法具有很好的效果，关于该方法的介绍也很多，本篇作下学习笔记和个人理解：Retinex背景知识图像去雾过程就是根据 I(x) 求解 J(x) 的过程。从上面的公式可以看出，基于物理模型

http://blog.youkuaiyun.com/zwlq1314521/article/details/51007943http://cn.mathworks.com/help/images/ref/imguidedfilter.html?requestedDomain=www.mathworks.comhttp://www.pudn.com/Download/item/id/3225837.h

前注：ACE在图像处理方面可以有两种表示，一种是本篇要说的:Automatic Color Equalization，即自动彩色均衡；还有一种是：Adaptive Contrast Enhancement，即自适应对比度增强 。不要搞混了~_~自动彩色均衡算法原理:Rizzi等依据Retinex理论提出了自动颜色均衡算法，该算法考虑了图像中颜色和亮度的空间位置关系，进行局部特性的自

Non-Local Means算法原理：Non-Local Means顾名思义，这是一种非局部平均算法。何为局部平均滤波算法呢？那是在一个目标像素周围区域平滑取均值的方法，所以非局部均值滤波就意味着它使用图像中的所有像素，这些像素根据某种相似度进行加权平均。滤波后图像清晰度高，而且不丢失细节。非局部均值滤波由Baudes提出，其出发点应该是借鉴了越多幅图像加权的效果越好的现象，那么在同

暗角的概念暗角一词属于摄影术语，是指一幅图像的四周的亮度或饱和度相比于中间部分的降低，画面四角有变暗的现象。暗角对于任何相机设置或镜头都不可避免。当然有时会故意引入暗角这种效果。产生暗角的原因（1）边角的成像光线与镜头光轴有较大的夹角是主要原因。沿着视场边缘的光线的前进方向看光圈，由于光线与光圈所在的平面有夹角，看到的光圈是椭圆的，所以通光面积减小。镜头光心到胶片的边缘距离较大

3A算法：3A控制指自动曝光控制(AE)、自动聚焦控制(AF)、自动白平衡控制(AWB).自动曝光控制能够自动调节图像的明暗度，自动聚焦控制能够自动调节图像的焦距，自动白平衡能够使得图像成像在经典光源下.http://www.ixueshu.com/document/fb3b9901f439c588.html白平衡：https://baike.baidu

双边滤波算法原理：双边滤波算法实现：双边滤波算法实例：参考：http://people.csail.mit.edu/sparis/bf/http://blog.youkuaiyun.com/fightingforcv/article/details/52723376http://blog.youkuaiyun.com/mumu

Otsu算法原理：Otsu算法实现：Otsu算法应用：参考：https://en.wikipedia.org/wiki/Otsu%27s_method

引言: 在雾、霾之类的恶劣天气下，采集的图像质量会由于大气散射而严重降低, 使图像颜色偏灰白色, 对比度降低, 物体特征难以辨认。所以 需要图像去雾技术来增强或修复, 以改善视觉效果。目前图像去雾方法主要可以分为两大类:（1）基于图像处理的增强方法。这种方法通过对雾天图像进行增强, 改善图像质量。其优点是可以利用已有的成熟图像处理算法进行针对性运用, 增强图像的对比度, 突出图像中景物的...

在http://blog.youkuaiyun.com/piaoxuezhong/article/details/78269439一文中对图像直方图及直方图均衡做了总结，由于篇幅原因，后面的自适应直方图均衡部分单独在本篇总结一下。自适应直方图均衡化(Adaptive histgram equalization/AHE)局部直方图：局部直方图处理大致有3种实现方法：1）将原始图片划分成不重叠的子

直方图的概念理解图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表，其实横坐标代表了图像像素的种类，可以是灰度的，也可以是彩色的。纵坐标代表了每一种颜色值在图像中的像素总数或者占所有像素个数的百分比。图像是由像素构成，因为反映像素分布的直方图往往可以作为图像一个很重要的特征。图像灰度直方图：一副数字图像有[0~255]灰度级，直方图定义如下： h(gk)=nk其中，gk是第k个灰

单尺度Retinex:SSR多尺度Retinex:MSR带色彩恢复的Retinex:MSRCRhttp://blog.youkuaiyun.com/ajianyingxiaoqinghan/article/details/71435098http://blog.youkuaiyun.com/bluecol/article/details/45675615http

在http://write.blog.youkuaiyun.com/postedit/78212814中介绍了同态滤波算法，本片继续总结retinex算法，不过开始之前先介绍一下色彩恒常性的概念：色彩恒常性在人体生物学领域中，颜色恒常性是指当照射物体表面的颜色光发生变化时，人们对该物体表面颜色的知觉仍然保持不变的知觉特性。人类有一种不因光源或者外界环境因素而改变对某一个特定物体色彩判断的心理倾向，

在http://blog.youkuaiyun.com/piaoxuezhong/article/details/78213672中介绍了匹配滤波算法用于血管分割，本篇继续介绍血管分割的另一种方法：Gabor滤波算法，具体可以参见论文《Retinal Vessel Segmentation Using the 2-D GaborWavelet and Supervised Classification》。G...

这几天在研究血管增强与分割，发现一个比较全面的图像处理方面的项目集合，里面涵盖了特征提取、图像分割、图像分类、图像匹配、图像降噪，光流法等等方面的项目和代码集合，项目是2012年之前的，但是涵盖比较基础的原理知识，用到的时候可以参考一下：TopicResourcesReferencesFeature Extraction

       视网膜血管分割是眼科计算机辅助诊断和大规模疾病筛查系统的基础，当眼器官发生视觉疾病的时候，网膜血管的直径、颜色和弯曲程度等就会出现异常，科医生可以据此作出诊断。医疗上对血管图像进行分割常用的方法有：基于血管跟踪的方法、基于匹配滤波的方法、基于形态学处理的方法、基于形变模型的方法和基于机器学习的方法等 。本篇将介绍基于匹配滤波算法。匹配滤波器(matched filter)算法...

链接中文章，讲述了基于同态滤波和retinex算法进行图像去雾的算法，本篇对同态滤波和retinex算法进行介绍。在生活中会得到这样的图像，动态范围很大，感兴趣的部分的灰度却很暗，范围很小，灰度层次和细节没有办法辨认，用一般的灰度线性变换法是不行的，因为扩展灰度级虽可以提高物体图像的 因为扩展灰度级虽可以提高物体图像的反差，但会使动态范围变大。而压缩灰 反差，但会使动态范围变大。而压缩灰度级，...

古人有句成语，叫做“一叶障目”，那是因为叶子放在眼前了，如果叶子离着很远，自然就不会障目了。下面引入本篇的话题:图像处理中的多尺度分析。参考：http://blog.youkuaiyun.com/dcrmg/article/details/52561656/* * buildLaplacianPyramid：construct a laplacian

在http://blog.youkuaiyun.com/piaoxuezhong/article/details/77966132中，由于睫毛等影响所以对采集的虹膜图像进行闭操作，由于形态学运算在图像预处理应用还是比较广发的，这里单独对它进行汇总说明参考：http://blog.youkuaiyun.com/poem_qianmo/article/details/24599073http://blog

虹膜特征提取：http://xueshu.baidu.com/s?wd=paperuri:(89a32d62a285357d2673d18622e69161)&filter=sc_long_sign&sc_ks_para=q%3D%E4%B8%80%E7%A7%8D%E5%9F%BA%E4%BA%8EAdaboost%E7%AE%97%E6%B3%95%E7%9A%84%E8%99%B9%E8

畸变纠正后，以圆为例，测试效果。http://www.ixueshu.com/document/ffb29c8956cd54b3.htmlhttp://blog.youkuaiyun.com/waeceo/article/details/50580808http://blog.youkuaiyun.com/dcrmg/article/details/52950141http://blog.csdn