本文将对《医学成像原理》这本书里关于X-CT的知识做一个总结，内容涵盖了该领域的各个方面，以通俗易懂、图文并茂的方式带领读者深入了解这一技术。## X-CT的基本原理X-CT（X射线计算机断层摄影）是医学成像领域中一种常用的非侵入性检查技术。它的基本原理有两个：第一个是X射线能够使人体的组织、器官产生不同的衰减射线投影，从而得到不同的组织密度信息；第二个则是任何物体均可以通过其无数投影
通过调节kV、mA、mAs，可以控制x光的剂量；x光的剂量影响成像质量，因此以上参数将成为优化设备成像质量的关键。一、X射线成像过程及其影响因素 &
一、理论 图像增强算法的基本原则是“降低低频区域，突出高频区域”，以此强化边缘，达到增强的目的。最简单的例子就是通过原始图像减去高斯模糊处理后的图像，就能够将边缘强化出来。 直方图均衡化也是一种非常常见的增强方法。但是为了避免背景的干扰，更倾向于采用“局部”方
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2024-03-25 11:59:15
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进行图像显示时，将图像的数据格式修改为uint8类型5.1 空域内的图像增强1 %%--------灰度变换增强-------
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3 %图像的灰度调整
4 J=imadjust(I,[low_in high_in],[low_out high_out]);
5 J=imadjust(I,[low_in high_in],[low_out high_out],gamma); %
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2024-08-30 13:13:50
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如何通过图像处理从低分辨率/模糊/低对比度的图像中提取有用信息。下面让我们一起来探究这个过程：首先我们获取了一个LPG气瓶图像，该图像取自在传送带上运行的仓库。我们的目标是找出LPG气瓶的批号，以便更新已检测的LPG气瓶数量。步骤1：导入必要的库import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt步骤2：加载图像并显示示例图像。im
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2024-03-01 19:13:58
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Zero-Reference Deep Curve Estimation for Low-Light Image Enhancement 一、摘要本文提出了一种新颖的方法，零参考深度曲线估计 (Zero-DCE)，它将光增强公式化为具有深度网络的图像特定曲线估计的任务。我们的方法训练轻量级深度网络 DCE-Net，以估计给定图像的动态范围调整的像素级和高阶曲线。曲线估计是专门
一、文章摘要概述文章的题目是：《MBLLEN: Low-light Image/Video Enhancement Using CNNs》 这是一篇2018年6月份的BMCV(视觉顶刊)使用CNN做图像弱光增强的一篇会议文章，针对单分支或简单神经网络不能同时进行亮度、对比度增强和伪影去除、降噪等多功能需求，文章提出一种多分支弱光增强网络模型–MBLLEN。通过CNN卷积层将图像丰富的特征提取到不同
六、蜂巢式测光和十六区测光 蜂巢式测光是美能达在其第三代AF单反机Dynax 7xi上首创的，它也是属分区测光方式中的一种，但比较特别，故单独介绍。整个画面共分成14个区域，中央有13个面积相同的六边形小区域，似蜂巢状的，其余部分属第14个区域。分别由14段SPD进行测光，中央13段SPD测量前景(即被摄主体)曝光值，任何位于第14段 SPD测光范围内的景物均算是背景。&nb
【论文介绍】【题目】：URetinex-Net: Retinex-based Deep Unfolding Network for Low-light Image Enhancement
【会议】：2022-CVPR
【机构】：深圳大学
【作者】：Wenhui Wu, Jian Weng, Pingping Zhang, Xu Wang, Wenhan Yang, Jianmin Jiang
【
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2024-09-13 10:21:51
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之前在做光照对于高层视觉任务的影响的相关工作，看了不少基于深度学习的低光照增强（low-light enhancement）的文章，于是决定简单梳理一下。光照估计（illumination estimation）和低光照增强（low-light enhancement）的区别：光照估计是一个专门的底层视觉任务（例如[1,2,6]），它的输出结果可以被用到其它任务中，例如图像增强、图像恢复（处理色差
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2024-08-20 17:33:10
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EnlightenGAN: Deep Light Enhancement without Paired Supervision论文解读Motivation and introduction最近在xiajiba看一些论文，看到了关于低光图像增强的无监督学习的一篇论文。如题。作者题目起的非常低调，大概表达的意思是做了一件事情，之后论文的故事讲的也非常好。作者在introduction中介绍了现有的一些
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2024-05-17 20:40:49
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前言计算机视觉基础首先是处理图像、视频这些非结构化的数据， 而图像处理库比较常用和强大的有 PIL、OpenCV 模块， 本项目主要讲述 OpenCV 的具体用法 内容目录主要介绍了opencv模块在图像处理方面的一些常用操作。 * 图像文件操作* 图像基本操作* 绘图功能* 轨迹栏做调色板* 图像阈值* 图像平滑* 边缘检测* 轮廓检测* 颜色空间转换及目标追踪* 图像增强PS：需要本文项目的
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2024-02-19 21:03:17
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文章目录0 简介1. 基于直方图均衡化的图像增强2\. 基于拉普拉斯算子的图像增强4\. 基于伽马变换的图像增强软件实现效果 0 简介今天学长向大家分享一个毕业设计项目毕业设计 opencv图像增强算法系统项目运行效果：
毕业设计 基于机器视觉的图像增强 项目获取：https://gitee.com/sinonfin/algorithm-sharing1. 基于直方图均衡化的图像增强直方图
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2024-08-01 22:07:31
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1、基于OpenCV的边缘检测步骤：①滤波：边缘检测的算法只要是基于图像增强的一阶和二阶导数，但导数通常对噪声很明感，因此必须采用滤波器来改善与噪音有关的边缘检测器的性能。（高斯滤波采用高斯离散化的高斯函数产生一组归一化的高斯核，然后基于高斯核函数对图像灰度矩阵的每一点进行加权求和） ②增强：增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的
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2024-03-26 06:16:41
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文章目录1、基于划分模式的图像增强2、基于c++ OpenCV的实现3、辅助增强算法 因为项目需要对文档图像进行增强，也就是对于模糊、亮度偏暗或不均匀的文档进行处理方便后续的识别。传图图像增强方法主要分为两方面：空间域和频域。空间阈中增强方法，颜色的增强，如：直方图均衡化，对比度以及gama增强等；模糊，如：均值滤波等；锐化，如：局部标准差实现对比度增强。频域方法，如：小波变换，在图像的某个变
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2024-02-29 10:47:50
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1. 编译OpenCV-2.4.101.1 安装DependencyCMAKE 下载地址为https://cmake.org/download/ 推荐下载cmake-3.9.0-win64-x64.zip，解压即可。OpenCV-2.4.10 source code https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-unix
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2024-01-11 09:03:50
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为了得到更加清晰的图像我们需要通过技术对图像进行处理，比如使用对比度增强的方法来处理图像，对比度增强就是对图像输出的灰度级放大到指定的程度，获得图像质量的提升。本文主要通过代码的方式，通过OpenCV的内置函数将图像处理到我们理想的结果。灰度直方图###灰度直方图通过描述灰度级在图像矩阵中的像素个数来展示图像灰度级的信息，通过灰度直方图的统计我们可以看到每个灰度值的占有率。下面是一个灰度直方图的实
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2023-06-20 15:28:08
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为了得到更加清晰的图像我们需要通过技术对图像进行处理，比如使用对比度增强的方法来处理图像，对比度增强就是对图像输出的灰度级放大到指定的程度，获得图像质量的提升。本文主要通过代码的方式，通过OpenCV的内置函数将图像处理到我们理想的结果。灰度直方图灰度直方图通过描述灰度级在图像矩阵中的像素个数来展示图像灰度级的信息，通过灰度直方图的统计我们可以看到每个灰度值的占有率。下面是一个灰度直方图的实现：i
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2023-09-05 14:13:03
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# Android OpenCV 图像增强
## 引言
图像增强是计算机视觉领域的一个重要任务，它可以使图像在视觉上更加清晰、鲜明。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。本文将介绍如何在Android平台上使用OpenCV进行图像增强的实践，并提供相应的代码示例。
## 安装和配置
原创
2024-01-17 11:39:00
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首先呢，这是昨天到今天晚上的学习，总结下。发现我自己的问题1.c语言还是有问题，原因做的东西太少，理论知识不能结合实际，比如unsigned char 存储 一个字节和char存储一个字节的差别。2.数学很重要啊。3.学一个东西，一定要把这个东西学的屎出来了，再换。要么和没学没啥区别。 想要灰度化首先干什么呢？对了就是找图片。这个是我在人人网注册栏找到的。 第二步呢
