常用的图像处理标准图片汇总

原创 已于 2022-06-13 10:50:48 修改
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于 2021-09-14 15:42:53 首次发布
本文汇总了图像处理领域常用的图像数据集，包括Lena、Baboon等经典图像，柯达无损真彩色图像套件，以及伯克利分割数据集等。这些数据集广泛用于图像压缩、分割、隐写术分析等多个领域的研究和算法开发。此外，还提到了UCID.V2无压缩彩色图像数据库和BOWS2等专门用于隐写术和图像检索的资源。

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常用的图像处理标准图片汇总

    在进行图像处理时，有一些常用的图像数据需要用到，这里总结一下这些图像。

1.Lena、Baboon等数据

    主要包括：Baboon、Barbara、Cameraman、Goldhill、Lena、Peppers等。数据链接为：Index of /~phao/IP/Images。
或者用下面这个链接：[https://ccia.ugr.es/cvg/dbimagenes/]。(https://ccia.ugr.es/cvg/dbimagenes/)
在这里插入图片描述

    本博文转载自文章：常用的图像处理标准图片（Lena、cameraman等）获取。

2.Kodak Lossless True Color Image Suite（柯达无损真彩色图像）

    图像的链接为：Kodak Lossless True Color Image Suite。

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图片都是512分辨率的,可以很 airplane. png arctichare.png baboon. png barbara.png boat.png boy.bmp cameraman.tif cat.png Prints.pgm fruits.png rymire.png girl.png goldhill.png lena.png monarch.png mountain.png peppers.png pool.png salls.png serrano.png tulips.png uso21.pgm us092.pgm watch.png zelda_ gray_512.png
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### Barbara 图像处理技术 #### 灰度直方图计算与分析 对于Barbara图像，可以通过绘制其灰度直方图来了解像素分布情况。这有助于后续的图像增强和其他处理工作。具体实现如下： ```python import cv2 from matplotlib import pyplot as plt # 读取图像并转换为灰度模式 img = cv2.imread('barbara.bmp', 0) plt.hist(img.ravel(), 256, [0, 256]) plt.title("Gray Histogram") plt.show() ``` 此代码片段展示了如何利用`matplotlib`库中的函数创建一个简单的灰度直方图[^2]。 #### 直方图均衡化 为了改善图像对比度，可以应用直方图均衡化技术。这种方法能够自动调整亮度和对比度，使得图像细节更加清晰可见。 ```python equalized_img = cv2.equalizeHist(img) cv2.imshow('Equalized Image', equalized_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 这段代码实现了对输入图像执行直方图均衡化的功能，并显示结果图像。 #### 中值滤波去噪 当面对含有噪声污染的情况时，采用中值滤波是一种有效的去除随机脉冲干扰的方法。通过设置不同大小的卷积核尺寸来进行不同程度上的平滑效果控制。 ```python median_filtered = cv2.medianBlur(img, ksize=3) # 使用3x3窗口进行中值滤波 cv2.imshow('Median Filtered Image', median_filtered) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 上述代码说明了怎样使用OpenCV内置函数完成一次基本的中值滤波操作。 #### 傅里叶变换及其逆变换 傅里叶变换允许将空间域内的信号转化为频率域表示形式，这对于频谱分析非常有用。同样重要的是，还可以通过对得到的结果施加某些类型的过滤器之后再做反向变化回到原始的空间表达方式。 ```python f_transform = np.fft.fftshift(np.fft.fft2(img)) magnitude_spectrum = 20 * np.log(np.abs(f_transform)) fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8)) ax.imshow(magnitude_spectrum, cmap='gray') ax.set_title('Magnitude Spectrum') inverse_f_transform = np.real(np.fft.ifft2(np.fft.ifftshift(f_transform))) plt.figure() plt.imshow(inverse_f_transform, 'gray'), plt.title('Inverse Fourier Transform') plt.show() ``` 以上脚本解释了如何获取给定二维数组（即我们的测试图片）对应的幅度光谱以及如何恢复原貌。 #### 巴特沃斯低通滤波器的应用 巴特沃斯滤波器因其良好的过渡特性而被广泛应用于抑制高频成分的同时保留足够的低频信息。下面给出了一种可能的方式用于构建这样一个自定义版本的LPF: ```python def butterworth_lowpass(shape, cutoff_frequency_ratio, order): rows, cols = shape[:2] crow, ccol = int(rows / 2), int(cols / 2) u, v = np.meshgrid(np.arange(-ccol, cols - ccol), np.arange(-crow, rows - crow)) d_uv_squared = (u ** 2 + v ** 2).astype(float) h_duv = 1 / (1 + ((d_uv_squared / (cutoff_frequency_ratio ** 2)) ** order)) return h_duv filtered_image = f_transform * butterworth_lowpass(img.shape, 0.2, 4) reconstructed_image = np.real(np.fft.ifft2(filtered_image)) plt.figure() plt.imshow(reconstructed_image, 'gray'), plt.title('Butterworth Low Pass Filtering Result') plt.show() ``` 这个例子演示了如何设计并实施一个四阶巴特沃斯低通滤波器到之前获得过的Fourier变换后的数据上。
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