ChuanjieZhu

内容来自于刘定生老师的数字图像处理课和课件，如有侵权，联系删除。首先理解信息的概念。在计算机领域，数据是信息的载体，数据是未加工的信息。大多数信息的表达都存在着一定的冗余度（相关性），通过采用一定的模型和编码方法，可以降低这种冗余度编码冗余：如果一个图像的灰度级编码， 使用了多于实际需要的编码符号， 就称该图像包含了编码冗余。像素冗余：任何给定位置...

内容来自于刘定生老师的数字图像处理课和课件，如有侵权，联系删除。频域滤波增强空域图象增强的基础理论——线性系统滤波g(x,y) = h(x,y) ∗ f(x,y)由傅里叶变换中卷积定理，上述线性系统可模型化为：G(u,v)=H(u,v)·F(u,v)频谱的直流低频分量对应于图像的平滑区域 频谱的高频分量对应于图像的边沿或变化剧烈区域 外界叠加噪声对应于...

内容来自于刘定生老师的数字图像处理课和课件，如有侵权，联系删除。图像增强目的是改善图像质量。造成图像质量损坏的因素：1.图像传输时,由于信道带宽限制造成的图像模糊；2.噪声干扰：加性噪声、乘性噪声、量化噪声、椒盐噪声、入射光的不均匀性造成的畸变3.信号减弱，对比度下降4.成像条件的欠缺，获取图像的清晰度降低归纳为：对比度问题（主要是下降）、噪声干扰、清晰度问...

内容来自于刘定生老师的数字图像处理课和课件，如有侵权，联系删除。频域变换意义：滤波，增强，去相关图像处理主要看做线性系统若x1(t)-->y1(t)x2(t)-->y2(t)当且仅当x1(t)+x2(t)-->y1(t)+y2(t)卷积、相关的概念正交性：基轴正交完备性：（个人认为不需要花过多时间在这个性质的证明上）正交变...

内容来自于刘定生老师的数字图像处理课和课件，如有侵权，联系删除。灰度级：图像中不同灰度的最大数量对比度：反映图像灰度方差大小线性：Iout = a*Iin + ba>1:增加对比度a<1:减小对比度b>0:增加亮度b<0:减小亮度非线性：C>0:增强中间部分C<0:减弱中间部分（类似于log曲...

重点在于计算好y、u、v分量的位置。yuv420sp存储格式详解：RGB 与YUV颜色模型及存储格式rgb转yuv420sp：RGB、YUV420p、YUV420sp之间的互相转换（C++）（代码中的showImage()，encodeYUV420sp()函数在此）OpenCV中如果是单通道或者三通道一样的大的图像，直接使用copyTo函数即可。对于yuv420的图像则不是适用。...

关于RGB、YUV介绍可以参考 RGB 与YUV颜色模型及存储格式1.covert RGB to NV21void encodeYUV420sp(unsigned char* yuv420sp, unsigned char* rgb, int width, int height){ if (yuv420sp == NULL || rgb == NULL) return; in...

多波段融合又叫拉普拉斯金字塔融合。多波段融合的思想是对待融合的图像分别构建拉普拉斯金字塔，（拉普拉斯算子可以提取出图像的高频信息，在拉普拉斯金字塔中，越往上层的图像越高频）然后对同一层图像按照某种规则融合，一般是Alpha blending/Feathering；对于不同层图像（不同频率段的图像）进行不同规则的融合，高频部分blend slowly，低频部分blend quickly；对融合后...

论文为2003Patrick P´erez 《Poisson Image Editing》，Microsoft Research UK译作，泊松图像编辑，因为此算法的功能有很多：1.Insertion2. Feature exchange3. Inserting objects with holes4. Texture flattening5.Loc...

RGB与YUV色彩空间（Color Space）[1]：is a specific organization of colors. In combination with physical device profiling, it allows for reproducible representations of color, in both analog and digital repre...

Random Sample Consensus RANSAC随机采样一致性Location determination problem  LDP  位置确定问题Least squares method LSM 最小二乘法 Local feature detector有两种错误：1.classification errors  特征检测器没能正确检测到特征（严重错误 gross error）2.me...

多分辨率：金字塔结构，采样得来，没有理论基础多尺度：高斯核的特性：1.孔径 blob：2.半群性质--&gt;叠加平滑效果： t1,t2连续卷积相当于t1+t2的核进行卷积3.局部极值递减：局部极值的数量随尺度增大而递减--&gt;平滑作用，压制小的局部细节，响应也是有减小的趋势4.尺度不变：即使图像信号伸缩后，其尺度空间表达仍然不变巧合：基于高斯核的尺度空间和哺乳动物的视觉认知相似。自动尺度选择...

热传导方程与图像处理热传导方程：求解的时候把它看成纯信号问题，把t看作常数，则变成了求解线性移不变系统的传递函数。此时每一个t对应一个LIT系统，对上式进行傅立叶变换：这是一个一阶微分方程（第一个等式左边的平方应当去掉），其解为：由傅立叶反变换得：这实际上就是一个高斯函数，其方差为2t。另外，我们在构建图像的多尺度空间时，

匹配问题Harris角点检测是Chris Harris和Mike Stephens在1988年提出的。主要用于运动图像的追踪。当时的普遍想法是利用边缘进行追踪，但是当相机或物体运动时你不知道朝哪个方向，相机的几何变换也是未知的，所以边缘匹配很难达到预期的效果。即使是当时最优秀的边缘检测算子Canny算子，它的边缘检测也依赖于阈值的选取。所以Harris等人放弃了匹配边缘，转而寻找一些特殊的点来...

SIFT算法原理待更。。。怎样做到尺度不变性怎样做到旋转不变性怎样做到光照不变性怎样做到仿射不变性

定义：霍夫变换(Hough Transform)是图像处理中的一种特征提取技术，它将图像空间中的特征点映射到参数空间进行投票，通过检测累计结果的局部极值点得到一个符合某特定形状的点的集合。经典霍夫变换用来检测图像中的直线，后来霍夫变换扩展到任意形状物体的识别，多为圆和椭圆。它的抗噪声、抗形变能力较强。另一种直线提取的方法是对图像边缘点进行链码追踪，在得到的链码串中提取直线。霍夫变换将在一个

为什么会出先小波变换窗口傅立叶变换（短时傅立叶变换）虽然可以部分定位时间，但由于窗口大小是固定的，只适用于频率波动小的平稳信号，不适用于频率波动大的非平稳信号。而小波变换可以根据频率的高低自动调节窗口大小，是一种自适应的时频分析方法，可以进行多分辨率分析。从连续小波变换说起连续小波变换（Continuous Wavelet Transform，CWT）的定义如下：

1.从鸡尾酒会问题（cocktail party problem）说起ICA最早是从神经网络领域开始研究的，为了简单，我们这里从一个经典的例子开始——盲源信号分离（blind signal separation）。假设在一个开party的房间里有两个人同时说话，房间里两个不同的位置上各放个麦克风，记录了两段声音（时间信号），x1(t)和x2(t)，这两段声音都记录了两个人说的话，我们怎

理解矩阵特征值、特征向量 对于一个矩阵A，它的特征值和特征向量代表着什么？矩阵代表着一个线性变换，包括旋转和伸缩。旋转和伸缩的是向量所在坐标系的基。如果一个向量在A作用后没有发生旋转，只是大小发生了变化，那么这个向量就是A的特征向量，变化的倍数就是对应的特征值，特征值的正负代表变化的方向。可以直观的看出，特征向量方向上的所有向量都是对应于这个特征值的特征向量。所有特征向量组成的...

1986年，John Canny提出了一种边缘检测的方法，即Canny算子，是目前使用最多的边缘检测算法。他将边缘检测看成一个标准的信号处理问题，寻找最有滤波器。Canny算子解决了前面提到的我饿极哦微分丢失边缘方向信息的问题，同时保持了二阶微分检测边缘的精确和方便。

如果图像灰度变化剧烈，进行一阶微分则会形成一个局部的极值，由数学上的知识，对图像进行二阶微分则会形成一个过零点，并且在零点两边产生一个波峰和波谷，我们要设定一个阈值，检测到这个过零点，如下图所示：带来了两个好处：1. 二阶微分关心的是图像灰度的突变而不强调灰度缓慢变化的区域，对边缘的定位能力更强。2. Laplace算子是各项同性的，即具有旋转不变性（后面会证明），在一

图像边缘一般指图像的灰度变化率最大的位置。成因主要如下：1.图像灰度在表面法向变化不连续