一种遥感影像多尺度分割的高性能实现方法 本发明提供一种基于面向对象方法的遥感影像多尺度分割的高性能实现方法，特别是高分辨率遥感影像的信息提取过程中，需要实现较大数据量的遥感影像的快速、多尺度的影像分割及分割结果的层次结构关系的建立。该方法是建立在通过对该算法实现过程的分析并找出算法的计算密集段的基础上，再采用基于MPI及OMP模型实现算法密集段的并行分割，并对并
# 多尺度Retinex算法与OpenCV应用
## 引言
多尺度Retinex（MSR）是一种用于图像增强的算法，尤其在处理照明不均匀和反差较低的图像时，表现优异。其基本思想是通过对图像的多尺度处理，提高图像的对比度与清晰度，从而改善视觉效果。本文将介绍多尺度Retinex算法的基本原理，并提供一个 OpenCV 的 Python 实现示例，同时我们将以甘特图的形式展示实现过程中的各个步骤。
原创
2024-07-31 07:41:32
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## Python中使用OpenCV进行多尺度模板匹配
在图像处理和计算机视觉领域，模板匹配是一种常见的技术，用于在一幅图像中查找特定的模式。而多尺度模板匹配则是在不同尺度上搜索目标对象的技术，这在实际应用中非常有用。本文将介绍如何使用Python中的OpenCV库进行多尺度模板匹配的操作，并附带代码示例。
### 多尺度模板匹配的原理
多尺度模板匹配的原理是在不同尺度下对目标对象进行匹配，
原创
2024-07-02 03:53:06
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前言今天为大家介绍一个利用多尺度来提升图像细节的算法。这个算法来自于论文《DARK IMAGE ENHANCEMENT BASED ON PAIRWISE TARGET CONTRAST AND MULTI-SCALE DETAIL BOOSTING》，如果你想自己的图片细节看起来更加丰富的话可以尝试一下这个算法。算法原理核心就是，论文使用了Retinex方法类似的思路，使用了多个尺度的高斯核对原
原创
2022-04-19 10:15:24
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OpenCV用于背景建模的类主要有：BackgroundSubtractor、BackgroundSubtractorMOG、BackgroundSubtractorMOG2、BackgroundSubtractorKNN。BackgroundSubtractor在OpenCV2和3版本有较大区别，OpenCV3取消了OpenCV2.4中的高斯背景建模（B
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2024-05-13 11:03:30
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现实世界中物体只有具备一定的尺度才能够倍人眼所察觉，计算机视觉学术研究就是在不断的尝试与突破来模拟人眼的观察方法。因此，尺度空间就是试图在图像领域中模拟人眼观察物体的概念与方法。尺度空间理论概述 图像的尺度空间是指图像的模糊程度，而非图像的大小。近距离看一个物体和远距离看一个物体，模糊程度是不一样的；从近到远，图像越来越模糊的过程，也是图像的尺度越来越大的过程。例如：观察一颗树，关键在于我们想要观
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2024-04-09 17:23:15
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今天在读文章的过程中看了一篇关于多尺度结构相似性在超分辨率重建方面使用的文章，对里面一些词感觉生涩。1、何为结构相似性2、多尺度的含义，何为相同尺度图像相似块，何为不同尺度图像相似块先说结构相似性，在之前的实验中，一直是以PSNR作为重建质量的参考指标，最近几篇文章看到了很多用结构相似性来做权衡的。结构相似性SIM（Structural Similarity），所谓的结构，比如你看到一幅图中比如说
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2024-03-07 12:23:34
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# Python图像多尺度特征融合实现教程
## 概述
在本教程中，我将教你如何使用Python实现图像多尺度特征融合。这个过程涉及到多个步骤，包括图像金字塔构建、特征提取、特征融合等。我会逐步指导你完成这个过程，让你能够掌握这一技术。
## 流程步骤
下面是实现图像多尺度特征融合的整体流程：
```mermaid
stateDiagram
Start --> 构建图像金字塔
原创
2024-03-07 05:45:02
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测试图片：code：#include #include #include #include #define SCALESIZE 20int main(int argv[]){ IplImage* src; src = cvLoadImage("C:\\Users\\zxl\\Desktop\\test1.jpg",0); int win
原创
2023-05-15 00:55:17
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稀疏基的讨论已经持续了近一个月了，这次讨论多尺度几何分析。但由于下面讨论的这些变换主要面向图像，而本人现在主要关注于一维信号处理，所以就不对这些变换深入讨论了，这里仅从众参考文献中摘抄整理一些相关内容作为自己的一个备忘录，概念也许并不一定理解的准确，若以后杀入图像处理领域再行好好揣摩研究。一、从小波分析到多尺度几何分析  
# Python遥感图像多尺度分割
## 简介
遥感图像是指通过遥感卫星或者无人机等设备获取的地球表面的图像数据。遥感图像的分割是将图像中的不同物体或场景进行分割和分类的过程，多尺度分割是指在不同尺度下对图像进行分割。Python是一种流行的编程语言，具有丰富的图像处理库，如OpenCV、Scikit-image等，可以用来实现遥感图像的多尺度分割。
## 多尺度分割的意义
在遥感图像中，不同
原创
2024-06-15 04:30:52
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1.论文声称的创新点 论文中的创新点主要体现在网络结构的创新上，作者提出了一种基于SSD多尺度特征融合（Multi-scale Feature Fusion Single Shot Detector，MFF-SSD）的目标检测模型。将高层特征与低层特征进行融合，并提出了融合模块，实现不同尺度的特征提取。 高层特征图对目标的抽象程度更深，包含充分的全局信息，具有较大的感受野和较强的上下文语义信
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2023-08-23 20:13:15
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准备工作本例是一个汽车外形的识别程序。源码下载：https://download.csdn.net/download/tanmx219/10623808xml分类器及检测原理训练得到的xml分类器文件内容如下所示，
原创
2022-03-04 10:42:30
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模板匹配的原理 模板匹配可以说是一种最简单的模式识别方法，它的实现主要是通过模板图像在被匹配图像中的平移，在被匹配图像中逐个区域寻找和模板图像相似的区域，如果存在某区域的相似度大于一定的阈值，则表明该区域和模板图像是相匹配的。 但是模板匹配这种方式具有很大的自身局限性：首先它利用一个规定好的模板进行匹配，这就导致了想要匹配出来的结果必须在大小和角度上和模板图像一模一样，一旦原图像中的匹配
什么是模式识别？它指的是，对表征事物或现象的各种形式的信息进行处理和分析，从而达到对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的目的。我们之所以可以很快辨别猫是猫、O不是0，就是因为在我们大脑中已经给猫的做了一个抽象，给O和0做了区分，这样我们才不用每次都重新靠思考和计算理解这到底是不是猫。这个在大脑中的抽象就是模式识别。模式识别和机器学习的区别在于：前者喂给机器的是各种特征描述，从而让机器对未知的事物
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2023-08-21 19:35:47
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准备工作本例是一个汽车外形的识别程序。源码下载：https://download.csdn.net/download/tanmx219/10623808xml分类器及检测原理训练得到的xml分类器文件内容如下所示，<?xml version="1.0"?><opencv_storage><cascade> <stageType...
原创
2021-07-14 16:25:27
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图像金字塔是图像多尺度表达的一种，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。我们将一层一层的图像比喻成金字塔，层级越高，则图像越小，分辨率越低1。上述是百度百科关于图像金字塔的定义，看完觉得也不咋形象。我们先看一张金字塔的示意图： 下面我从图像金
在实际工作中，往往需要根据多个距离矩阵数据确定感知图。例如在市场调查中，让多名消费者对若干种产品进行两两相似性评价，就会得到多个相似矩阵。此时，如果想综合多名消费者的评价结果，对若干种产品之间的相似性进行分析，就需要采用个体差异模型。本期同样使用张文彤老师编著的《SPSS统计分析高级教程》（第3版）的部分数据向大家演示具体的操作。1. 数据描述选取5位受访者对10种饮料的口感差异性评分，分值越大差
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2024-05-10 23:29:53
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文章目录一、图像增强介绍二、灰度变换增强1、获取图像灰度直方图2、通过调整灰度值来增强图像三、直方图增强1、彩色RGB图像直方图显示2、直方图均衡化3、直方图近似化四、图像的统计特性五、空域滤波1、线性平均滤波2、卷积3、二维中值滤波4、顺序统计滤波5、自适应滤波六、频域滤波1、低通滤波(1)、理想低通滤波器(2)、Butterworth低通滤波器2、高通滤波(1)、Butterworth高通滤
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2024-05-06 23:33:52
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图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。阈值法：全局阈值、自适应阈值、OTSU（直方图）区域生长法边缘检测特征聚类：K-means直方图阈值分割 灰度阈值分割法是一种最
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2023-12-01 14:22:02
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