【图像处理】一种基于RAW格式的图像自动白平衡算法

图像边缘检测算法 (1)Robert算子边缘检测 (2)Sobel算子边缘检测 (3)Prewitt算子边缘检测 (4)LOG算子边缘检测 (5)Canny边缘检测 Matlab的实现. 其实还只是掉包侠,一点算法没有写 争取有空用openCV写一遍 I=imread('1.jpg'); I0=rgb2gray(I); subplot(231); imshow(I); BW1=edge(I0,'Roberts',0.16); subplot(232); imshow(BW1); title('R

网络.关系等数据变成如图的邻接矩阵时(红色代表两个节点也就是人,之间有联系),但是得到的矩阵会因为顺序的问题而出现不同的排列方式,在第一种中会发现因为有聚集的块状区域而很容易地把数据分为两个部分,然后根据数据的具体含义而得知其代表的意思,在此图中可以看出是两个集团. 当分析数据时候,把它转换成矩阵的形式,并运用一些矩阵重排序算法将矩阵变形,变成特定的图案pattern.而现在希望基于图像来查询哪些变形好的矩阵属于同一种pattern. 当前的数据量特别大,数据维度特别多,样式复杂多变,对于探测特

十三种基于直方图的图像全局二值化算法原理.实现.代码及效果(转) http://www.cnblogs.com/carekee/articles/3643394.html 图像二值化的目的是最大限度的将图象中感兴趣的部分保留下来,在很多情况下,也是进行图像分析.特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程.这个看似简单的问题,在过去的四十年里受到国内外学者的广泛关注,产生了数以百计的阈值选取方法,但如同其他图像分割算法一样,没有一个现有方法对各种各样的图像都能得到令人满意的结果. 在这些庞大的分

图像处理之积分图应用四(基于局部均值的图像二值化算法) 基本原理 均值法,选择的阈值是局部范围内像素的灰度均值(gray mean),该方法的一个变种是用常量C减去均值Mean,然后根据均值实现如下操作: pixel = (pixel > (mean - c)) ? object : background 其中默认情况下参数C取值为0.object表示前景像素,background表示背景像素. 实现步骤 1. 彩色图像转灰度图像 2. 获取灰度图像的像素数据,预计算积分图 3. 根据输入的参数

http://blog.csdn.net/jia20003/article/details/40020775 图像处理之三种常见双立方插值算法 双立方插值计算涉及到16个像素点,其中(i', j')表示待计算像素点在源图像中的包含 小数部分的像素坐标,dx表示X方向的小数坐标,dy表示Y方向的小数坐标.具体 可以看下图: 根据上述图示与双立方插值的数学表达式可以看出,双立方插值本质上图像16个像素点 权重卷积之和作为新的像素值. 其中R(x)表示插值表达式,可以根据需要选择的表达式不同.常见有基

艰苦的RAW格式数据恢复之旅 1.RAW 格式形成原因 2.RAW 格式的解决的方法 经验之谈: 1.RAW 格式形成原因 关于形成的原因,在网上搜索了下,千奇百怪的都有,就不一一诉说了,可是有果必有因. 在网上搜索到正确的说法是硬盘的DBR损坏导致的,个人不懂硬件,就引用前辈的解释了. 2.RAW 格式的解决的方法 写在前面的话,我差点儿能够是说没有一丁点关于硬盘数据恢复方面的经历,所以这次纯粹是摸着石头过河,摸出来的经验,终于给自己摸着攻克了,算是牛年中不幸中的大幸.因为变成RAW格式的硬盘

基于SURF特征的图像与视频拼接技术的研究和实现(一) 一直有计划研究实时图像拼接,但是直到最近拜读西电2013年张亚娟的<基于SURF特征的图像与视频拼接技术的研究和实现>,条理清晰.内容完整.实现的技术具有市场价值.因此定下决心以这篇论文为基础脉络,结合实际情况,进行“基于SURF特征的图像与视频拼接技术的研究和实现”. 一.基于opencv的surf实现 3.0以后,surf被分到了"opencv_contrib-master"中去,操作起来不习惯,这里仍然选择一直在

基于AXI VDMA的图像采集系统 转载 2017年04月18日 17:26:43 标签: framebuffer / AXIS / AXI VDMA 2494 本课程将对Xilinx提供的一款IP核--AXI VDMA(Video Direct Memory Access) 进行详细讲解,为后续的学习和开发做好准备.内容安排如下:首先分析为什么要使用VDMA.VDMA的作用:然后详细介绍VDMA的特点.寄存器作空间: 最后阐述如何使用VDMA,包括IP核的配置方法.代码编写流程等. 本章主要是

1.简介 图像超分辨率是计算机视觉和图像处理领域一个非常重要的研究问题,在医疗图像分析.生物特征识别.视频监控与安全等实际场景中有着广泛的应用.随着深度学习技术的发展,基于深度学习的图像超分方法在多个测试任务上,取得了目前最优的性能和效果.本文介绍的一篇综述(Deep Learning for Image Super-resolution:A Survey)给出了一个统一的深度学习视角,来回顾最近的超分技术进展,主要包括三个方面: 给出了综合性的基于深度学习的图像超分技术综述,包括问题设置.数据