一、前言去年，我发布了《1200万像素通过算法无失真扩展到1.92亿像素——加权概率模型收缩模型图像像素扩展算法》实验效果，这类型的算法有超像素算法，AI等，本篇博客主要是在上次发布文章后做了技术上的优化和改进。我们使用windows或者苹果设备对图像扩大时，会越来越模糊。2023年2月28日英伟达发布了新驱动，里面涉及到超像素算法。 研究超像素的目的是解决下面两个问题： 1、设备之间的清晰度同步
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2024-03-17 13:27:19
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常用图像增强算法介绍 1、对数图像增强算法 对数图像增强是图像增强的一种常见方法，其公式为： S = c log(r+1)，其中c是常数（以下算法c=255/(log(256)），这样可以实现整个画面的亮度增大。
1. void LogEnhance(IplImage* img, IplImage* dst)
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2024-01-24 19:11:18
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空域图像增强 图像增强是为了增强图像中用户感兴趣的某些特征。在一般情况下为了得到一个满意的图像处理结果，需要根据所要达到的处理目标和原图像的实际情况采取一系列处理方法，这些处理过程都属于图像增强的范畴。可以说，一切处理原始图像使其适合于特定应用的手段都可以称为图像增强。空域图像增强和变换域图像增强。1、
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2024-03-27 15:32:22
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图像运算和图像增强七图像平滑之均值滤波、方框滤波、高斯滤波（1）图形平滑图像平滑是一项简单且使用频率很高的图像处理方法，可以用来压制、弱化或消除图像中的细节、突变、边缘和噪声，最常见的是用来减少图像上的噪声。 噪声滤除算法多种多样，可以从设计方法上分为线性滤波算法和非线性滤波算法两大类。线性滤波在图像处理中，对邻域中的像素的计算为线性运算时，如利用窗口函数进行平滑加权求和的运算，或者某种卷积运算，
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2024-08-07 10:53:38
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模糊集合原理Digital Image Processing》 Rafael C. Gonzalez / Richard E. Woods书中的例子，看以下两个图。 当一个人的年龄超过20岁，那么这个人就不再属于年轻人范畴。这样来说，未免有些太过“残忍”，毕竟，20多岁的人还是“比较”年轻的。这里就出现了一个模糊的定义，“比较”年轻，这个集合既不
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2024-07-31 18:27:49
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一、目的①改善图像视觉效果 ②突出图像中感兴趣的信息，抑制不需要的信息 ③转换成更适合人或机器分析处理的形式 ④增强后的图像不一定保真二、方法——灰度图像1.对比度增强——灰度变换①线性变换 ②分段线性变换 ③非线性灰度边换2.对比度增强——灰度直方图均衡化3.空间域增强——图像平滑（去噪）①领域平均法 把当前像素领域的各像素灰度平均作为像素的输出值，领域越大图像越模糊 ②超限像素平滑法对抑制椒盐
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2024-03-18 08:25:11
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1.直接上代码： 注：此代码有点简单，可深究图像增强算法。
原创
2024-01-11 15:32:32
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关于高反差保留的用处说明呢，从百度里复制了一段文字，我觉得写得蛮好的： 高反差保留就是保留图像的高反差部分，再说得真白些，就是保留图像上像素与周围反差比较大的部分，其它的部分都变为灰色。拿一个人物照片来举例，反差比较大的部分有人的眼睛，嘴，以及身体轮廓。如果执行了就反差保留，这些信息将留下来（与灰色形成鲜明对比）。它的主要作用就是加强图像中高反差部分。还以人物照片为例子，一般为了使人物皮肤美观，
直方图是图像色彩统计特征的抽象表述。基于直方图可以实现很多有趣的算法。例如，图像增强中利用直方图来调整图像的对比度、有人利用直方图来进行大规模无损数据隐藏、还有人利用梯度直方图HOG来构建图像特征进而实现目标检测。本节我们就来讨论重要的直方图均衡化算法，说它重要是因为以此为基础后续又衍生出了许多实用而有趣的算法。Histogram equalization 如果一幅图像的像素灰度值在一个过于有
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2023-12-31 22:09:11
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引言 传统的图像增强方法主要分为两方面：空间域和频域。空间域中增强方法：直方图均衡化，对比度以及gama增强等（颜色的增强）均值滤波，高斯滤波（模糊）局部标准差实现对比度增强（锐化）频域中增强方法如：小波变换，在图像的某个变换域内，对图像的变换系数进行运算，然后通过逆变换获得图像增强效果。一般来说，对于实际项目中，可能用其中一种或几种方法来进行图像增强效果一般会很差，我们更多
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2023-07-07 23:33:24
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数字图像处理实验02仅供学习 图像增强 这里写目录标题数字图像处理实验021.请利用自备的图像进行γ校正处理。比较取不同γ值校处理后的结果并分析代码如下分析2. 任选图像，分别为图像加上高斯噪声和椒盐噪声，利用均值（或者中值）滤波器，尝试不同大小的模版进行处理均值滤波average函数med函数3.任选一幅图像，任选一个一阶微分算子，一个二阶微分算子，对比一阶微分算子和二阶微分算子的锐化效果一阶微
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2024-04-18 19:01:49
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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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目录一、简介 1. 主要用途2. 样例分析二、基础理论1. 对解释器算法的要求2. 算法原理3. 算法实现4. 算法流程三、 优缺点分析优点缺点一、简介 LIME算法是Marco Tulio Ribeiro2016年发表的论文《“Why Should I Trust You?” Explaini
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2024-03-26 09:57:58
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什么是图像增强？图像增强，解决数据有限的问题。图像增强是一种通过在数据集中人工扩大训练数据集大小的技术。图像增强包括一系列技术，这些技术可以增强训练图像的大小和质量，从而可以用它们训练更好的深度学习模型。1. 数据集探索数据集有训练集、测试集和验证集三个部分。在这里，训练集和测试集有三类图像，验证集有一个图像列表进行测试。base_dir = os.path.join("/kaggle/input
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2024-03-23 20:46:14
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作者 | 机器学习炼丹术1 基本概述CLAHE是一个比较有意思的图像增强的方法，主要用在医学图像上面。之前的比赛中，用到了这个，但是对其算法原理不甚了解。在这里做一个复盘。CLAHE起到的作用简单来说就是增强图像的对比度的同时可以抑制噪声CLAHE的英文是Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization 限制对比度的自适应直方图
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2024-04-20 10:07:53
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这一部分主要梳理下图像增强相关的内容，图像增强指对拍摄后的照片进行后期的处理操作，包括亮度、对比度、清晰度、饱和度、色调等的调整。这里主要讲对比度和色调的增强。传统方法线性拉伸变换：指通过线性函数对图像灰度值进行变换。伽马变换：采用非线性函数（指数函数）对图像灰度值进行变换，，其中，r为灰度图像的输入值（原来的灰度值），取值范围为[0,1]。
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2024-01-25 22:59:14
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图像增强图像增强算法概述图像增强的目的是改善图像的视觉效果或使图像更适合于人或机器的分析处理。通过图像增强可以减少图像噪声，提高目标与背景的对比度，亦可以强调或抑制图像中的某些细节。例如，消除照片中的划痕，改善光照不均匀的图像，突出目标的边缘等。根据处理的空间可以将图像增强分为空域法和频域法，前者直接在图像的空间域（或图像空间）中对像素进行处理，后者在图像的变换域（即频域）内简介处理，然后经逆变换
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2023-09-06 17:00:01
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目录一、参考二、背景三、步骤四、加权分布的自适应伽马校正（AGCWD）1.背景2.原理3.函数补充1. cv2.calcHist（）函数2. img.convert（）五、单参数同态滤波算法1.原理2.函数补充1.np.zeros_like()2.numpy中的傅里叶变换3.math.log()4.np.real()六、对比度受限的自适应直方图均衡化（CLAHE）1.背景2.优点3.函数补充1.
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2023-11-05 22:55:31
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一、直方图均衡化① 算法原理直方图均衡化，一般可用于灰度图像的对比增强（如：人脸阴影部位增强）；② 算法优缺点如果直接对彩色图像R,G,B三通道分别均衡化后再合并，极容易出现颜色不均、失真等问题，所以，一般会将RGB图像转换到YCrCb空间，对Y通道进行均衡化（Y通道代表亮度成分)二、灰度世界算法① 算法原理灰度世界算法以灰度世界假设为基础，该假设认为：对于一幅有着大量色彩变化的图像，R,G,B三
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2023-12-13 20:50:27
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图像增强一、项目背景1.图像增强图像增强是指增强图像中的有用信息，它可以是一个失真的过程，其目的是要改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合。有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。2.图像插值技术如图所示, 图像插值如下
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2023-09-13 20:08:47
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