weixin_41907390的博客

 这周主要学习的是利用单幅散焦图像来恢复深度图。细读了Pentland A P的A new sense for depth of field以及衍生相关文章。论文提出了一种很实用的方法边缘检测法，这种方法将一幅散焦图像建模成为一幅清晰图像与一个PSF做卷积运算，然后依靠场景中的物体边缘位置的模糊量与深度对应关系估算出深度信息。然后下面简述一下论文当中的具体流程和思想。论文的内容在生物学系...

一、概述图像融合的目的是融合多个原图像中的冗余信息和互补信息，强化图像中的信息，以利于对图像的进一步分析。图像融合的出来可以在三个层次上来进行：像素及融合、特征及融合和决策级融合。1、像素及融合这是三个层次中最基本的融合，得到的结果具有更好地细节信息，如边缘、纹理的提取。这种方法尽可能多的保存原图像中的信息，使得融合后的图片不论是内容还是细节都有所增加，这个优点是独一无二的，唯一的缺陷...

关于图像去雾中存在的一些待改进的地方 这一周在学习python的同时继续翻看了之前读过的论文，发现有些东西第一遍看的不太清楚马马虎虎，到第二遍重新读的时候才恍然大悟。比如之前一直不太清楚halo效应是如何产生的、为什么说是用暗通道先验条件的时候会对天空部分或明亮区域产生透射率估计不足的情况？之前只是知道这些结论但没有从根本上去理解这些现象的产生。通过二次翻阅论文，才算是理解了这些不足产生的...

A Fast Single Image Haze Removal Algorithm Using Color Attenuation Prior 摘要：论文中提出了一种新颖的方法来去雾，通过创建一个线性模型用来对有雾图像的场景深度进行建模，然后在监督学习的模式下对这个模型中的参数进行训练，得到一幅很好的景深图，然后用大气模型进行无雾图像的恢复！介绍：大气光模型无雾图像的恢复在计算...

这周在继续学习新内容（基于opencv的图像编程和Python的深入学习）的同时有回顾了之前关于图像增强方面的知识。因为一直看的都是关于图像复原的内容，增强这方面有所遗忘，所以回顾一下看有没有新的心得！1、关于retinex算法的内容和特点：Retinex是一种常用的建立在科学实验和科学分析基础上的图像增强方法，Retinex理论的基础理论是物体的颜色是由物体对长波（红色）、中波（绿色）、...

#include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>using namespace std;using namespace cv;//如何创建Mat对象！int main(int argc,char**argv[]){ Mat src; src = imread("F:\\LX(OpenCV)\\ny1.bmp")...

先贴一下效果图：#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>#include <math.h>using namespace cv;int main(int argc, const char * argv[]) { Mat src, dst; //加载图像 src = imre...

废话不多说，先看效果图：#include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>using namespace cv;using namespace std;int main(int argc, char**argv){ Mat src1, src2, dst; src1 = imread("F:\\LX(Op...

PS:看了好几篇博客，发现里面好多东西都是漏洞百出，关键是这些博客的浏览量都不少，很容易给一些初学者造成影响，堪称误人子弟！还是希望大家在学习的过程中能够独立思考，遇到问题多深入研究，等研究透彻了就会是柳暗花明又一村！概要：首先，我们要在大的方向上对图像处理中的形态学操作有所认识，就是对二值图像和灰度图像的处理，其实这两者很类似，只要能把对二值图像的处理完全理解了，对灰度图像也就是维数扩展而已...

多数分割算法均是基于灰度值的两个基本性质：不连续性和相似性。对于不连续的灰度，方法是以灰度突变为基础分割一幅图像，比如图像的边缘。对于相似的灰度，主要是根据一组预定义的准则吧一幅图像分割为相似的区域。阈值处理、区域生长、区域分裂和区域聚合都是这类方法的例子。例如边缘检测也结合了阈值处理的技术。1、点、线和边缘检测介绍以灰度局部剧烈变化检测为基础的分割方法。我们感兴趣的是孤立点、线和边缘...

这一次所做的就是简单的初级图像融合，顺带多记几个函数0.0结果如下所示：注意：获取我们感兴趣的图像区域也就是ROI的方法：1如本例所示：ROI=src(Range(350,350+logo.rows),Range(350,350+logo.cols));2、ROI=src(Rect(350,350,logo.rows,logo.cols));...

FROM：http://blog.youkuaiyun.com/occupy8/article/details/40322683最新的效果见 ：http://video.sina.com.cn/v/b/124538950-1254492273.html       可...

http://blog.youkuaiyun.com/laviewpbt/article/details/19218529一、序言　　   陆陆续续的如果累计起来，我估计至少有二十来位左右的朋友加我QQ，向我咨询有关抠图方面的算法，可惜的是，我对这方面之前一直是没有研究过的。除...

1，前言这段时间一直在研究图像去雾算法，先后看了好几篇相关的论文和期刊，最开始接触的算法是最简单的直方图均衡化处理，然后是同态滤波处理彩色图像，到现在的Retinex的的的和暗通道先验，每接触一个算法，我都会写出相对应的代码来验证，经过实验我发现目前暗通道处理效果稍微好一点，Retinex的处理效果也不错，同态滤波次之。2，基于的Retinex理论简单介绍视网膜皮层理论始于20世...

前段时间看了很多的概念和知识，发现因为是走马观花的过了一遍，所以看得稀里糊涂的，然后许多地方混淆了概念，特别是关于图像频率域的部分的理解（包括图像频率域滤波之类的），所以下面总结一下这段时间重新看《数字图像处理》（电子工业出版社，Matlab本科教学版）第三章重新收获的关于频率域的理解。首先，我们要...

频率域图像增强用傅里叶变换表示的函数特征可以完全通过傅里叶反变换进行重建而不丢失任何信息。吉布斯现象Gibbs phenomenon（又叫吉布斯效应）：将具有不连续点的周期函数（如矩形脉冲)进行傅立叶级数展开后，选取有限项进行合成。当选取的项数越多，在所合成的波形中出现的峰起越靠近原信...

我的第一个用OpenCV的处理图像的小程序，之前没接触过OpenCV的，可以说是边学边练，慢慢加油！自我感觉OpenCV3之后编程风格越来越像MATLAB。因为自己之前一直用MATLAB。运行结果如下：             ...

这个程序是用四种不同的滤波器对图像进行平滑处理;废话不多说，直接上图：       结果如下：                                      ...

双边滤波与一般的高斯滤波的不同就是：双边滤波既利用了位置信息<or 几何信息——高斯滤波只用了位置信息>又利用了像素信息来定义滤波窗口的权重。像素值越接近，权重越大。双边滤波会去除图像的细节信息，又能保持边界。对于彩色图像，像素值的接近与否不能使用RGB空间值，双边滤波的原始文献建...

【转载】：http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/03/20/2408086.htmlMatlab 形态学图像处理（原文作者很是细心，感谢！）      形态学是提取图像特征的有力工...

废话不多说，直接上图；这个程序的功能是实现灰度图的直方图均衡化；      结果如下：