边缘检测什么是边缘呢？ 很明显，这块石头和人所在的地方，被红色线条画的地方就是边缘。那在图像中怎么去描述呢？图象的边缘是指 图象局部区域亮度变化显著的部分，既从一个灰度值在很小的缓冲区域内急剧变化到另一个灰度相差较大的灰度值。从上图就可以看出来，人和石头与背后的雪山边缘亮度相差明显，这样我们才能从视觉上感受到边缘的存在。高频、低频在图像中，高频分量，指的是图像强度（亮度/灰度）变化剧烈的地方，也就
# 图像增强算法与机器学习的结合
在现代图像处理领域，图像增强算法扮演着至关重要的角色。它们的主要目的在于改善图像的视觉质量，提升图像的可读性和可分析性。随着机器学习特别是深度学习的发展，图像增强的方法也在不断进步。本文将探讨图像增强算法以及如何利用机器学习技术来提升这些算法的效果，并提供代码示例，最后用流程图展示整个过程。
## 什么是图像增强？
图像增强是指通过各种技术手段，增强或改善图
# 图像对比算法与机器学习的结合
## 引言
在人工智能的广泛应用中，图像处理是一个重要的领域。图像对比算法作为图像处理的关键组成部分，在许多应用场景中被广泛使用，比如人脸识别、医学影像分析、安全监控等。借助机器学习技术，这些算法得到了显著的提升。本篇文章将探讨图像对比算法的基本原理，结合机器学习的应用，同时提供代码示例，以帮助大家更深入地理解这一主题。
## 图像对比算法的概述
图像对比
原创
2024-09-17 04:48:41
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Lin Zhang等人在论文《A COMPREHENSIVEEVALUATION OF FULL REFERENCE IMAGE QUALITY ASSESSMENT ALGORITHMS》中。比較了几种全參考图像质量评价算法，在此记录一下他们的结果。下表所看到的是他们所用的图像库，包括了：TID2008database，CSIQ database，LIVEdatabase，IVCdatabase
什么是图像分割预测图像中每一个像素所属的类别或物体 应用场景： - 自动驾驶 - 3D地图重建 - 美化图片 图切割(Graph cut) - 图切割就是移除一些边，使得两个子图不相连。在一张图片中，每个像素点的feature看作一个节点，彼此之间通过边相连。如果两个feature的相似度越大，那么它们越有可能是属于同一个物体的，也就应该被分割到同一个类；如果两个像素之间的边的权重越小
文章目录系列文章目录前言一、Retinex理论二、算法目的：三、Retinex基础算法四、算法介绍及流程4.1 SSR算法介绍4.2 SSR操作流程4.3 MSR算法介绍4.4 MSR操作流程4.5 MSRCR算法介绍4.6 MSRCR操作流程4.7 MSRCP算法介绍4.8 MSRCP操作流程4.9 automatedMSRCR算法4.10 automatedMSRCR算法流程4.11 线性量
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2023-10-25 17:20:58
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作者丨白小鱼@知乎【导读】图像配准与相关[1]是图像处理研究领域中的一个典型问题和技术难点，其目的在于比较或融合针对同一对象在不同条件下获取的图像，例如图像会来自不同的采集设备，取自不同的时间，不同的拍摄视角等等，有时也需要用到针对不同对象的图像配准问题。具体地说，对于一组图像数据集中的两幅图像，通过寻找一种空间变换把一幅图像（浮动图像，moving image）映射到另一幅图像（参考图像，fix
机器学习图像对比开源算法的描述
在数字时代，图像对比的需求愈加迫切，尤其是在机器学习领域。我们需要有效的算法来比较图像，以促进自动化检测、视觉质量评估和内容识别等任务。机器学习图像对比开源算法能够为我们提供实现这些目标的基础。这篇博文将探讨如何解决这一问题，涵盖从背景定位到生态扩展的各个方面。
背景定位
在研究图像对比的过程中，技术定位至关重要。机器学习图像对比算法发展迅速，涵盖了各种应用场
一. SIFT简介
1.1 算法提出的背景：成像匹配的核心问题是将同一目标在不同时间、不同分辨率、不同光照、不同位姿情况下所成的像相对应。传统的匹配算法往往是直接提取角点或边缘，对环境的适应能力较差，急需提出一种鲁棒性强、能够适应不同光照、不同位姿等情况下能够有效识别目标的方法。1999年British Columbia大学大卫.劳伊（ David G.Lowe）教授总结了现有的基于不变量技术
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2024-09-06 10:38:57
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作者：hjimce本篇博文主要讲解2004年Siggraph的经典paper：《Poisson Image Editing》，在图像融合领域，融合效果最牛逼的paper。讲这个算法，我没打算讲太多理论的公式，理论的东西，对于大部分数学比较差的人来说看了就头晕。什么散度、拉普拉斯算子、梯度场、泊松方程、泊松方程第一类边界条件(Dirichlet boundary)、泊松方程第二类边界条件(Neuma
OpenCV C++案例实战二十九《遥感图像分割》前言一、准备数据二、K-Means分类三、效果显示四、源码总结 前言本案例基于k-means机器学习算法进行遥感图像分割。主要是用到了OpenCV 中的kmeans API。关于kmeans聚类算法原理大家自行查找资料学习，也比较容易理解，我这里就示范一下如何调用OpenCV中的API进行图像分割。一、准备数据 原图如图所示，我们想要的效果是将该
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2023-09-27 15:49:55
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文章目录概念应用预测编码基本思想线性预测帧内预测帧间预测帧内&帧间预测 概念预测编码是属于时间领域的编码法。利用前面已经出现了的符号来预测目前的符号，然后将实际上的符号与预测符号得到预测误差，将此误差编码并送出。应用预测编码数据压缩技术建立在信号数据的相关性上， 它根据某一模型，利用以前的样本值对新样本进行预测，以此减少数据在时间和空间上的相关性，从而达到压缩数据的目的预测编码基本思想通
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2023-11-03 13:25:50
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yolo算法是什么？YOLO是一种使用神经网络提供实时对象检测的算法。该算法因其速度和准确性而广受欢迎。它已在各种应用中用于检测交通信号、人员、停车计时器和动物。YOLO是“YouOnlyLookOnce”一词的缩写。这是一种算法，可以（实时）检测和识别图片中的各种对象。YOLO中的对象检测是作为回归问题完成的，并提供检测到的图像的类别概率。YOLO算法采用卷积神经网络(CNN)实时检测物体。顾名
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2023-08-26 15:53:23
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1 对比度和直方图均衡HE“对比度contrast ratio”这一概念，类似于“动态范围dynamic range”，衡量的是图像中亮区与暗区的比例。对比度实际上没有统一的测量标准但我们知道，对比度是影响图像视觉效果的重要因素。对比度小的图像，其色彩层次少，看起来要么太亮，要么太暗。如下图： 利用MATLAB内置的histeq函数，可以得到对比度增强的图片：img=imread('V
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2024-08-11 18:37:50
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MATLAB图像处理：图像分割、特征提取和目标识别的应用和优化作为一种常用的图像处理工具，MATLAB在图像分割、特征提取和目标识别等方面具有广泛的应用。本文将详细介绍这三个方面的应用和优化。 第一章：图像分割图像分割是将一幅图像划分成若干个不同区域的过程。在实际应用中，图像分割经常用于目标检测、图像增强等领域。MATLAB提供了多种图像分割算法，包括基于阈值的分割、基于边缘的分割、区域
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2024-07-31 17:09:14
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综合关注几篇的papers的图像融合算法，对整个过程作归纳，与大家分享(^_^)。基于sift特征的全景拼接方法的整个过程的大致流程：几何校正和消噪。对于几何校正，因为我们考虑的是视频的实时处理，那么我们只需考虑摄像机的所有运动形式，其中包含8个自由度，可用投影变换来表示。H=[m0 m1 m2;m3 m4 m5;m6 m7 1]，考虑到它的算法复杂度已经有n的3次方，我们可以考虑通过控制摄像机的
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2024-01-25 16:37:35
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图像分割是计算机视觉研究中的一个经典难题，已经成为图像理解领域的一个热点。图像分割是图像分析的第一步，是计算机视觉的基础和图像理解的重要组成部分，同时也是图像处理中最困难的问题之一。所谓图像分割，是指根据灰度、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出出明显的不同
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2023-12-19 19:00:39
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最近，项目上涉及到了图像压缩，发现原有的图像压缩功能，虽然保证了图像的大小300K以内，但是压缩后的图像看的不在清晰，并且，限定了图片的Height或者是Width。看到了一个压缩算法：C#无损高质量压缩图片代码进过测试这个算法，发现，将原始图像的大小进行对半处理，然后迭代跳转压缩质量参数，可以得到不错的效果。修改后的算法如下：/// <summary>
/// 无损压缩图片
//
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2024-09-14 15:24:43
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**一、前言图像修复的目的是利用图像中已知信息根据一定规则对丢失区域进行修复。近年，随着计算机技术和多媒体技术的不断发展，图像修复技术不仅用于传统的破损照片修复，而且也应用在摄影、医学、印刷、网络传输、考古和交通监控等领域的图像或视频修复中，成为计算机图形学和计算机视觉中的研究热点。 四个方法有各自的特点和应用背景，其中使用频率较高的，易理解的方法为基于样本块中的基于匹配的方法。所以针对这个方向，
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2023-12-02 16:41:02
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图像识别、人脸识别可行的算法有很多。但是作为学习，如果能理清这个问题研究的历程及其主线，会对你深入理解当前研究最新的发展有很多帮助。本文是自己在学习过程中的笔记，大多内容来自于网络，出处请参考最后的引文部分。Sift算法Sift算法是David Lowe于1999年提出的局部特征描述子，并于2004年进行了更深入的发展和完善。Sift特征匹配算法可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下
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2024-01-03 11:07:05
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