wangprince2017

1 数字图像处理的概念1.1 什么是图像？定义为二维函数f(x,y)，其中x，y是空间（平面）坐标，f是点（x,y）的幅值。1.2 什么是数字图像？当x,y和灰度值f是有限的离散数值时，我们称该图像为数字图像。1.3 什么是数字图像处理？借助于计算机来处理数字图像，其输入输出都是图像的处理，包含从图像中提取特征的处理，直至包括各个目标的识别。1.4 什么是像素？数字图像由二维的元素组成，每一个元素具有一个特定的位置（x,y）和幅值f,这些元素就称为像素。2...

1、SIFT综述尺度不变特征转换(Scale-invariantfeaturetransform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由DavidLowe在1999年所发表，2004年完善总结。其应用范围包含物体辨识、机器人地图感知与导航、影像缝合、3D模型建立、手势辨识、影像追踪和动作比...

1.1 图像与图像处理的概念图像(Image)： 使用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界而获得的，可以直接或间接作用于人眼并进而产生视觉的实体。包括：·各类图片，如普通照片、X光片、遥感图片；·各类光学图像，如电影、电视画面；·客观世界在人们心目中的有形想象以及外部描述，如绘画、绘图等。数字图像：为了能用计算机对图像进行加工，需要把连续图像在坐标空间和性质空间都离散化，这...

      数字图像处理是对图像进行分析、加工、和处理，使其满足视觉、心理以及其他要求的技术。图像处理是信号处理在图像域上的一个应用。目前大多数的图像是以数字形式存储，因而图像处理很多情况下指数字图像处理。此外，基于光学理论的处理方法依然占有重要的地位。 数字图像处理是信号处理的子类， 另外与计算机科学、人工智能等领域也有密切的关系。 传统的一维信号处理的方法和概念很多仍然可以直接应用在图像处...

#噪声高斯噪声：是指噪声服从高斯分布，即某个强度的噪声点个数最多，离这个强度越远噪声点个数越少，且这个规律服从高斯分布。高斯噪声是一种加性噪声，即噪声直接加到原图像上，因此可以用线性滤波器滤除。 主要由阻性元器件内部产生椒盐噪声：类似把椒盐撒在图像上，因此得名，是一种在图像上出现很多白点或黑点的噪声，如电视里的雪花噪声等。椒盐噪声可以认为是一种逻辑噪声，用线性滤波器滤除的结果不好，一般采用...

数字图像处理中常用图像分割算法有哪些？1.多数的图像分割算法2.图像边缘分割3.图像阈值分割4.基于区域的分割5.形态学分水岭算法多数的图像分割算法 均是基于灰度值的不连续和相似的性质。在前者中，算法以灰度突变为基础分割一幅图像，如图像边缘分割。假设图像不同区域的边界彼此完全不同，且与背景不同，从而允许基于灰度的局部不连续性来进行边界检测。后者是根据一组预定义的准则将一幅图...

1.滤波：信号处理的一种工具，并且是最常用的工具。2. 平滑：形容词，顾名思义，描述信号的特性smooth；    转换到频域，能量大概率集中在低频。  做动词 - 使平滑化：使信号变得具有平滑的属性3. 去噪：一种具体应用，用有噪音污染的信号猜测干净的信号。他们的联系？一句话给串起来：要降噪，常用滤波来实现，平且常用低通滤波，副作用是往往使得信号平滑化。滤波：是从信号...

一、Object detection物体检测与其他计算机视觉问题的区别与联系在这里。有必要解释一下几大计算机视觉问题的区别与联系。说起物体检测是，那是计算机视觉之中一个比较热门的问题。而它与图像识别classification的区别在于，图像识别classification提供了localization的定位操作，物体检测则是包括了定位和分类的两个任务。在现实世界中我们更多的能使用到物体检测...

3.6 锐化空间滤波器锐化处理的主要目的是突出图像中的突出灰度的过度部分。总的来说，微分算子的响应强度与图像在该店(应用了算子)的突变程度有关。这样一来，图像微分增强了边缘和其他突变(如噪声)并削弱了灰度变化缓慢的区域。 为了说明简单，主要集中讨论一阶微分的性质。我们最高兴去的微分性质是恒定灰度区域(平坦段)、突变的开头与结尾(阶梯和斜坡突变)及沿着灰度级斜坡处的特性。这些类型的突变可以用...

3.4 空间滤波基础• Images are often corrupted by random variations in intensity, illumination, or have poor contrast and can’t be used directly.• Filtering: transform pixel intensity values to reveal cer...

问题：作者认为，显著性目标检测领域迄今为止的工作解决的是一个相当病态的问题。即不同的人对于什么是显著性目标没有一个普遍的一致意见。这意味着一些目标会比另一些目标更加显著，并且不同的显著性目标中存在着一个相对排名。本文方法：本文方法解决了考虑了相对排名这个更普遍的问题，并且提出了适合于衡量该问题的数据与度量方法，本文解决方案是基于相对显著性和分段式细化的分层表示的深度网络。该网络也可以解决显...

Relation Networks for Object DetectionCVPR 2018 Oral，本文设计了一个考虑 relation 的 module，来增强 object detection 的性能。论文链接https://arxiv.org/pdf/1711.11575.pdf

论文阅读：Detail-Preserving Pooling in Deep Networks 个人分类： paperTitle：Detail-Preserving Pooling in Deep NetworksURL：https://arxiv.org/pdf/1804.04076.pdf概述CVPR2018的文章，提出了一种保存细节的pooling层，且该层可...

《Revisiting Salient Object Detection! Simultaneous Detection, Ranking, and Subitizing of Multiple Sal》M. Islam, M. Kalash, and N. Bruce 曼尼托巴大学（加拿大），瑞尔森大学（加拿大） 点此处论文链接重访突出目标检测!多个Sal的同时检测、排序和子化问题...

直方图基础2016年10月09日 20:07:39 zhulf0804 阅读数：739版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.youkuaiyun.com/zhulf0804/article/details/52769859一、直方图简介图像的灰度变换是基于图像灰度直方图的信息，并且直方图在图像处理方面发挥了基础性的作用，比如在增强、压缩、分割和描述领域...

 空域滤波分为：1.图像平滑(去噪声)；2.图像锐化(突出轮廓)。其中图像平滑的主要目的是：1.模糊。在提取较大目标前，去除小的细节或将目标内的小间断连接起来的；2.消除噪声。改善质量，降低干扰。平滑滤波对图像的低频分量增强，同时削弱高频分量，用于消除图像中的随机噪声，起到平滑作用。 其中主要包括：1.均值滤波；2.中值滤波；3.高斯滤波。均值滤波：均值滤波采用线性...

图像处理入门：图像增强之灰度变换2018年10月28日 15:48:13 M_Z_G_Y 阅读数：42改善降质图像的方法：1.图像增强；2.图像复原其中图像增强的主要内容如下：灰度变换也被称为图像的点运算（只针对图像的某一像素点）是所有图像处理技术中最简单的技术，其变换形式如下：s=T(r)其中，T是灰度变换函数；r是变换前的灰度；s是变换后的像素。图像灰度变换的有以下作用...

 配准：其中约束点指的是在参考图像和输入图像中其位置恰好已知的相应点。基本流程：特征提取---》特征匹配---》模型参数估计---》坐标变换与插值掩膜： 掩模是由0和1组成的一个二进制图像（有时候也用多值图像）。当在某一功能中应用掩模时，1值区域被处理，被屏蔽的0值区域不被包括在计算中。在OpenCV中通常用cv2.inRange(原数组，上界，下界)实现，比如一个3 ...

     图像的几何变换主要包括：平移、扩大与缩小、旋转、仿射、透视等等。在OpenCV中，cv2.resize()实现扩大或者缩小，cv2.warpAffine()实现平移、旋转(cv2.getRotationMatrix2D(旋转中心，旋转角度，旋转后的缩放因子)函数作为变换矩阵)和仿射变换(cv2.getAffineTransform(变换前的3个点，变换后的3个点)函数用来创建2*3的...

图像处理入门：图像的像素级运算2018年05月27日 17:14:09 M_Z_G_Y 阅读数：204点运算：代数运算：加法运算：OpenCV中的加法是一种饱和算法，而python中的numpy是一种模操作。  import cv2 import numpy as np     if __name__=='__main_...

  获取图像的目标是从感知的数据中产生数字图像，但是传感器的输出是连续的电压波形，因此需要把连续的感知数据转换为数字形式。这一过程由图像的取样与量化来完成。数字化坐标值称为取样；数字化幅度值称为量化。图像采样   ◆  在取样时，若横向的像素数（列数）为M ，纵向的像素数（行数）为N，则图像总像素数为M*N个像素。   ◆   一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率...

图像处理入门：传统插值2018年05月19日 22:11:58 M_Z_G_Y 阅读数：150插值是在诸如放大、缩小、旋转和几何校正等任务中广泛应用的基本工具。插值是用一只数据来估计未知位置的数值的处理。如下图所示。最近邻插值：    将原图像中最近邻的灰度值赋值给了每个新位置。是一种最基本、最简单的图像缩放算法，效果也是最不好的，放大后的图像有很严重的马赛克，缩小后的图像有很...

图像处理入门：基本概念2018年05月18日 15:25:39 M_Z_G_Y 阅读数：161数字图像：每一个数字图像都是一个像素点矩阵，这个矩阵包含所有像素点的强度值 像素点：最小的图像单元，一张图像由好多的像素点组成。像素就是图像的尺寸位图：也称点阵图，它是由许多点组成的，这些点称为像素。当许多不同颜色的点组合在一起后，便构成了一副完整的图像。 位图可以记录每一个点的数据信...

 IntroductionFFDNet是Zhang Kai的一篇承前启后之作，从DnCNN到FFDNet再到CBDNet是一个网络的泛化过程，处理的对象从均匀的高斯噪声变成更加复杂的真实噪声。DnCNN利用Batch Normalization和residual learning可以有效地去除均匀高斯噪声，且对一定噪声水平范围的噪声都有抑制作用。然而真实的噪声并不是均匀的高斯噪声，其是...

数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。图像处理最早出现于 20 世纪 50 年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于 20 世纪 60 年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量...

什么是数字图像处理？历史、以及它所研究的内容。说起图像处理，你会想到什么？你是否真的了解这个领域所研究的内容。纵向来说，数字图像处理研究的历史相当悠久；  横向来说，数字图像处理研究的话题相当广泛。数字图像处理的历史可以追溯到近百年以前，大约在1920年的时候，图像首次通过海底电缆从英国伦敦传送到美国纽约。图像处理的首次应用是为了改善伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片质量，那时就应用...

图像处理（以及机器视觉）在学校里是一个很大的研究方向，很多研究生、博士生都在导师的带领下从事着这方面的研究。另外，就工作而言，也确实有很多这方面的岗位和机会虚位以待。而且这种情势也越来越凸显。那么图像处理到底都研究哪些问题，今天我们就来谈一谈。图像处理的话题其实非常非常广，外延很深远，新的话题还在不断涌现。下面给出的12个大的方向，系我认为可以看成是基础性领域的部分，而且它们之间还互有交叉1、图...

图片缩放的两种常见算法：最近邻域内插法(Nearest Neighbor interpolation)双向性内插法(bilinear interpolation)本文主要讲述最近邻插值(Nearest Neighbor interpolation算法的原理以及python实现基本原理最简单的图像缩放算法就是最近邻插值。顾名思义，就是将目标图像各点的像素值设为源图像中与其最近的点。...

本文主要内容来自与《数字图像处理第二版中文版（冈萨雷斯）》第二章， 图像采集小节。一、数字图像的表示一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y)，其中(x,y)是空间（平面）坐标，在任何坐标(x,y)处的幅度f被定义为图像在这一位置的亮度。图像在x和y坐标以及在幅度变化上是连续的。要将这样的一幅图像转换成数字形式，要求对坐标和幅度进行数字化。将坐标值数字化称为取样，将幅值数字化称为量化。...

一、数字图像的表示一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y)，其中(x,y)是空间（平面）坐标，在任何坐标(x,y)处的幅度f被定义为图像在这一位置的亮度。图像在x和y坐标以及在幅度变化上是连续的。要将这样的一幅图像转换成数字形式，要求对坐标和幅度进行数字化。将坐标值数字化称为取样，将幅值数字化称为量化。因此，当x、y分量及幅值f都是有限且离散的量时，我们称图像为数字图像。1、坐标约...

图像信号的频域模型：变换后的图像，大部分能量都分布于低频谱段，这对以后图像的压缩、传输都比较有利、使得运算次数减少，节省时间。Fourier变换后的图像，中间部分为低频部分，越靠外边频率越高。我们可以在Fourier变换图中，选择所需要的高频或是低频滤波。图像处理中的频率是指：单位长度内亮度做周期性变化的次数；信号处理中的频率是指：单位时间内信号强度做周期性变化的次数；大圆...

一、HOG方法： 使用梯度方向直方图（Histogram of Oriented Gradients,简称HOG）特征来表达人体，提取人体的外形信息和运动信息，形成丰富的特征集。   1、灰度化（将图像看做一个x,y,z（灰度）的三维图像）   2、图像归一化——Gamma校正法 归一化图像的主要目的是提高检测器对光照的鲁棒性，因为实际的人体目标可能出现的各种不同的场合，检...

                                                      频域图像增强基础知识：图像变换技术：将原定义在图像空间的图像以某种形式转换到另外一些空间，并利用在这些空间的特有性质方便地进行一定的加工，最后再转换回图像空间以得到所需的效果。变换是双向的，或者说需要双向的变换。在图像处理中，一般将从图像空间向其他空间的变换称为正变换，而将从其他空间...

空域增强技术：基础知识1：定义二维函数f(x,y),其中x,y是空间坐标，f(x,y)是点（x,y）的幅值。灰度图像是一个二维灰度(亮度)函数f(x,y)；彩色图片是由三个二维灰度函数f(x,y)组成。像素组成的二维排列可以用矩阵来表示：1)对于单色（灰度）的图像而言，每个像素的亮度用一个数值来表示，通常数值范围是0~255之间，0表黑，255表示白，它的值处于黑白之间...

什么是图像？定义为二维函数f(x,y),其中，x,y是空间坐标，  f(x,y)是点（x,y）的幅值。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f(x,y)组成。1、数字图像：数字图像，又称为数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素的、可以用数...

实验过程：一、    构建基于MFC的多文档应用程序；修改：CScrollView二、    定制菜单1.    显示出“资源视图”(Ctrl + Shift + E)2.    编辑菜单文字，及修改菜单的ID3.    添加菜单处理程序（函数）void CAboutDlg::OnImageNeg(){// TODO: 在此添加命令处理程序代码Af...