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对比度受限直方图均衡化CLAHE及halcon的实现

直方图均衡简单、高效;但是,图像中不同的区域灰度分布相差甚远,对它们使用同一种变换常常产生不理想的效果;实际应用中,常常需要增强图像的某些局部区域的细节。为了解决这类问题,Pizer等提出了局部直方图均衡化的方法(AHE);AHE方法仅仅考虑了局部区域的像素,忽略了图像其他区域的像素,且对于图像中相似区域具有过度放大噪声的缺点;K. Zuiderveld等人提出了对比度受限CLAHE的图像增强方法...

图像分割——基于二维灰度直方图的阈值处理

前言像素灰度值仅仅反映了像素灰度级的幅值大小,并没有反映出像素与邻域的空间相关信息。二维灰度直方图的概念二维灰度直方图:像素的灰度值分布和邻域的平均灰度值分布构成的二维直方图二维直方图的值N(i,j) 。其中,i=f(x,y) 图像(x,y)的灰度值。j=g(x,y) 图像(x,y)位置邻域的平均灰度值。对于一幅MxN大小的灰度图像可以利用像素点的灰度值和其邻域平均灰度值组成的二元组(i,j)来表...

图形学概念:矩、中心矩、质心、patch方向

1、几何矩理论1.1 矩与数学期望数学期望定义(一维离散):设X∈[a,b]X∈[a,b],密度为f(x)f(x),数学期望为:E(X)=∑i=1∞xiP(xi)E(X)=∑i=1∞xiP(xi)定义(一维连续):设XX为连续型随机变量,其概率密度为f(x)f(x),则X的数学期望为:E(X)=∫+∞−∞xf(x)dxE(X)=∫−∞+∞xf(x)dx注:假定广义积分绝对收敛,即∫+∞−∞|x|f...

大数据背后的神秘公式—贝叶斯公式

大数据、人工智能、海难搜救、生物医学、邮件过滤,这些看起来彼此不相关的领域之间有什么联系?答案是,它们都会用到同一个数学公式—— 贝叶斯公式。它虽然看起来很简单、很不起眼,但却有着深刻的内涵。那么贝叶斯公式是如何从默默无闻到现在广泛应用、无所不能的呢?  一 什么是贝叶斯公式18世纪英国业余数学家托马斯·贝叶斯(Thomas Bayes,1702~1761)提出过一种看上去似乎显而易见的观点:“用...

几个范例带你读懂贝叶斯法则

贝叶斯法则可能是概率论中最有生命力的一个公式。它可以用来计算条件概率或者主观概率。贝叶斯法则的思想非常简单:随机事件发生的概率随着相关条件的发生而改变,一个命题真假的信念即主观概率随着相关证据的发现而改变。当正相关条件发生时,条件概率上调,当负相关条件发生时,条件概率下调。当有利证据发现时,主观概率上调,当不利证据发现时,主观概率下调。然而,贝叶斯法则具有非常深刻的哲学意义和广泛的应用价值。哲学家...

《机器视觉算法与应用》《HALCON机器视觉与算法原理编程实践》《数字图像处理 冈萨雷斯》的读书笔记

勇哥偶然看到一个博客,有下面几本书的读书笔记,因此把目录摘下来,有空可以读一读。《机器视觉算法与应用》《HALCON机器视觉与算法原理编程实践》《数字图像处理 冈萨雷斯》引用自博客《超级大洋葱的博客》https://blog.csdn.net/u014779536/category_10099920.html ============================================...

Opencv计算一幅图像的hu矩

首先Hu矩是干嘛得呢?用hu矩来匹配图像下面是计算hu矩的过程 概念先了解一下吧普通矩 -----》0阶矩(m00) :目标区域的质量1阶矩(m01,m10) :目标区域的质心2阶矩(m02,m20,m11) :旋转半径3阶矩(m03,m30,m12,m21) :目标的方位和斜度,反应目标中心矩:构造平移不变性 ---------》 质心坐标:x = m10/m00 y = m01/m00;归一...

坐标轴的旋转及绕某一点旋转后坐标值求解

不改变坐标原点的位置和单位长度,只改变坐标轴方向的坐标系的变换,叫做坐标轴的旋转. 设点M在原坐标系中的坐标为(x,y),对应向量的模为r,幅角为.将坐标轴绕坐标原点,按照逆时针方向旋转角形成新坐标系,点M在新坐标系中的坐标为(如图2-4),则 由此得到坐标轴的旋转的坐标变换公式 平面上一点x1,y1,绕平面上另一点x2,y2顺时针旋转θ角度 ,怎么求旋转后的x1,y1对应的坐标x,yx=(x...

勇哥关于FFT频域的研究实验记录(一)

在缺陷检测时,频域(FFT)和空间域经常转换,以利用两者的特点。例如下面的代码,就是先把空间域转频域,做完频域空间的算法后(convol_fft 卷积计算),再把频域转回空间域。rft_generic (img, ImageFFT, 'to_freq', 'none', 'complex', Width) convol_fft(ImageFFT,...

时域、频域、空间域

下面这几个概念比较模糊,摘抄一份增强一下理解:一、什么是时域 时域是描述数学函数或物理信号对时间的关系。例如一个信号的时域波形可以表达信号随着时间的变化。二、什么是频域 频域(频率域)——自变量是频率,即横轴是频率,纵轴是该频率信号的幅度,也就是通常说的频谱图。频谱图描述了信号的频率结构及频率与该频率信号幅度的关系。三、什么是空间域 空间域又称图像空间(image space)。由...

马尔科夫链蒙特卡罗方法(MCMC)解读(二)

上篇文章的核心思想可以用下图概括:适用场景一般的采样问题,以及期望求解,数值近似问题,蒙特卡罗方法都能很好地解决;但遇到多元变量的随机分布以及复杂的概率密度时,仅仅使用蒙特卡罗方法就会显得捉襟见肘,这时就需要这篇文章要讲的马尔可夫链蒙特卡罗法来解决这个问题了。我们先从一维的讲起:在开始之前首先统一下定义:我们用符号 代表一个概率,即马尔科夫链达到平稳分布的时候,状态位于第 个状态的概率。马尔科...

告别数学公式,图文解读什么是马尔可夫链蒙特卡罗方法(MCMC)

编者按:原文作者Ben Shaver专注于数据科学,他在本文中没有用复杂的数学公式,为读者讲解了什么是马尔可夫链蒙特卡罗法,可以说是数学小白的福利啦。以下是论智对原文的编译,如有不妥之处,还请批评指正。注:授权编译,转载请询作者本人。对很多人来说,贝叶斯统计说好听点是一种有毒的魔法,说的不好听简直就是胡言乱语。在这之中,马尔可夫链蒙特卡罗法则更为神秘。它不仅需要大量数学知识,计算过程也十分复杂。但...

形象易懂讲解算法I——小波变换

最早发于回答:能不能通俗的讲解下傅立叶分析和小波分析之间的关系? - 咚懂咚懂咚的回答现收入专栏。从傅里叶变换到小波变换,并不是一个完全抽象的东西,可以讲得很形象。小波变换有着明确的物理意义,如果我们从它的提出时所面对的问题看起,可以整理出非常清晰的思路。下面我就按照傅里叶-->短时傅里叶变换-->小波变换的顺序,讲一下为什么会出现小波这个东西、小波究竟是怎样的思路。(反正题主要求的是...

Gabor变换、Gabor滤波器

D.Gabor 1946年提出窗口Fourier变换,为了由信号的Fourier变换提取局部信息,引入了时间局部化的窗函数。由于窗口Fourier变换只依赖于部分时间的信号,所以,现在窗口Fourier变换又称为短时Fourier变换,这个变换又称为Gabor变换。1) Gabor优点Gabor小波与人类视觉系统中简单细胞的视觉刺激响应非常相似。它在提取目标的局部空间和频率域信息方面具有良好的特性...

傅立叶变换、Gabor变换与小波变换

Gabor的优点Gabor定义Gabor的不足之处1.具体窗函数:Gaussian的Gabor变换定义式2.窗口的宽高关系傅立叶变换的不足傅立叶变换Gabor变换小波(wavelet)变换总结分析傅立叶变换数字图像处理的方法主要分成两种:空域分析法和频域分析法。空域分析法就是对图像矩阵进行处理;频域分析法是通过图像变换将图像从空域变换到频域,从另外一个角度来分析图像的特征并进行处理。频域分析法在图...

离散余弦变换_原理及应用

1.预备知识1.1可分离变换二维傅立叶变换可用通用的关系式来表示:式中:x, u=0, 1, 2, …, M-1;y, v=0, 1, 2, …, N-1;g(x,y,u,v)和h(x,y,u,v)分别称为正向变换核和反向变换核。 如果满足 :则称正、反变换核是可分离的。进一步,如果g1和g2,h1和h2在函数形式上一样,则称该变换核是对称的。2.图像变换的矩阵表示数字图像都是实数矩...

特征提取之灰度游程(行程)矩阵-GLRLM

 最近在项目中要进行图像的特征提取工作,为了便于以后查阅和使用,遂写博客以记录。  说到图像的纹理特征,大家能想到的就是灰度共生矩阵(Gray-Level Co-Occurrence Matrix, GLCM)、灰度游程矩阵(Gray-Level Run-Length Matrix, GLRLM)、局部二值模式(Local Binary Pattern, LBP)和方向梯度直方图(Histogra...

使用自相关函数的纹理图像周期计算

在进行纹理分析时计算纹理周期有很大作用,而自相关函数用来计算纹理周期具有很好的效果。要计算纹理图像的自相关函数值,可以使用matlab里面的xcorr2函数。具体代码如下:clear;clc; I = imread('1.jpg'); GRAY=rgb2gray(I); LENGTH=40; WIDTH=size(I,2); HEIGHT=size(I,1); MED=...

特征提取之二—局部二进制模式(LBP)

本篇文章仅为本人加深图像处理算法的理解,有不严谨的地方,不作为学习的参考。参考书籍:精通Matlab数字图像处理与识别,张铮等,人民邮电出版社。局部二进制模式(LBP),最早用于图像纹理的描述,其在描述局部区域的特征方面有着卓越的能力。1.理论基础图像多为分区图像,标准的LBP直方图的维数较高,且局部直方图过于稀疏。基于此提出统一化模式的概念。统一化模式:二进制串***循环***变化的次数小于等于...

Tamura纹理特征的前世今生

Tamura 纹理特征我这篇文章主要是参考的Tamura纹理特征的matlab实现。本来没打算写这篇博客的,结果在写文章的时候各种找文献资料,都很难找到比较好的解释Tamura的文章。很多人的文章都是含糊其辞,要么就是排版稀烂,没法看。实在受不了自己写一个高大全的Tamura特征的博客,既方便自己也方便别人。原始出处原理解释代码展示原始出处最原始的Tamura的论文《Textural Featur...

图像的测量之投影与纹理

一、投影水平投影有什么作用呢?可以起到一个定位的作用,比如说,我们想要定位车牌号。我们把图像处理之后,用垂直投影,可以很快的对其进行定位以即分割水平投影的实现步骤图像二值化,物体为黑,背景为白。循环各行,依次判断每一列的像素是否为黑,统计所有黑像素的个数。设该行共有M个黑像素,则把该行从第一列到第M列设置为黑垂直投影的实现步骤图像二值化,物体为黑,背景为白。循环各列,依次判断每一行的像素是否为黑,...

C#代码  实现点在多个二维坐标系中进行换算(坐标映射)

在机器视觉中表示两个坐标系的映射关系一般用矩阵表示 。下面的知识则是使用三角函数推导两者的关系。(一)坐标系原点旋转的情况如下图所示,有两个坐标系,绿色的XOY, 红色的X'OY'。点P(x,y)在坐标系XOY中是(300,350),现在我们想求点P在红色坐标系X'OY'中的位置?我们按推算公式一计算一下,则:x'=OD+DF=x*cos(20)+y*sin...

线性代数——坐标系空间转换

线性代数——坐标系空间转换二维坐标系转换二维坐标系的变换分为旋转变换和平移变换。旋转变换假设已知基坐标系XOY中的一点P(x,y),坐标原点为O,绕点O旋转θ,可以求得点P在新坐标系X'OY'中坐标值(x',y'),如下图所示:求解x'和y'的关键是坚持用已知的边做斜边来求解,结合上图利用三角函数可以求得:x'=x·cos(θ)+y·sin(...

已知三点在两个坐标系中的坐标,求两个坐标系的转换关系

数学模型已知两个坐标系在各方向上尺度缩放比例一致,两个坐标系的转换关系可以用7个参数来表示,3个旋转参数,3个平移参数,1个比例参数。已知三点在A、B两个坐标系中的坐标,那么这7个参数可以唯一确定。坐标转换的数学模型为:其中,λ是比例参数,R是旋转矩阵,Δ是平移向量,A、B分别是两个坐标系中的坐标。比例参数λ最容易计算旋转矩阵R是一个3x3的正交矩阵,有3个自由度。可利用反对称矩阵S来构造旋转矩阵...

已知两个坐标系下的坐标,求坐标系之间的转换矩阵(二)

包含平移和旋转变换:#include <iostream> #include <GTEngine/Mathematics/GteConvertCoordinates.h> using namespace gte; // #define Vector4<double> Vector<4, double> int main(int argc,...

已知两个坐标系下的坐标,求坐标系之间的转换矩阵(一)

本例子只有旋转,没有平移#include <iostream> #include <GTEngine/Mathematics/GteConvertCoordinates.h> using namespace gte; // #define Vector4<double> Vector<4, double> int main(int arg...

坐标系之间的简单变换

我们知道autocad中的ucs指令可以变换坐标系,然后可以查询同一个点在不同坐标系下的位置。勇哥想实现这个功能,因此先收集一些资料。1.坐标系变换 在图形学中,经常需要从一个坐标系变换到另一个坐标系。如下图,两个坐标系xoy和 。 在xoy坐标系中的坐标分别为 。 P在xoy坐标系中的坐标分别为 (x, y)。 为了将P点从xoy坐标系转换到 中...

坐标旋转变换公式的推导

我们知道autocad中的ucs指令可以变换坐标系,然后可以查询同一个点在不同坐标系下的位置。勇哥想实现这个功能,因此先收集一些资料。1 围绕原点的旋转如下图, 在2维坐标上,有一点p(x, y) , 直线opの长度为r, 直线op和x轴的正向的夹角为a。 直线op围绕原点做逆时针方向b度的旋转,到达p’ (s,t)s = r cos(a + b) = r cos(a)cos(b) – r sin...

沉浸式学习线性代数!这里有一本全交互的线性代数书

今天,我们给大家介绍一本好玩的线性代数书籍。线性代数的书籍那么多,这本却独具特色。准确来讲,量词似乎不能用「本」,因为它需要在网页上阅读,更重要的是,书里的图是可以动的,读者还可以拖动图。这种交互式图看起来很有意思~书籍地址:http://http://immersivemath.com/ila/index.html《Immersive Linear Algebra》的作者是 J. Ström、K...

如何通俗的解释仿射变换?

知乎里有些扫盲贴真是精华,讲得相当通俗易懂。 把复杂的东西讲清楚也是件不容易的事,这篇文章的作者是用了真心。简单来说,“仿射变换”就是:“线性变换”+“平移”。先看什么是线性变换?1 线性变换线性变换从几何直观有三个要点:变换前是直线的,变换后依然是直线直线比例保持不变变换前是原点的,变换后依然是原点比如说旋转1.1 代数简单讲一下旋转是怎么实现的,可以让我们进一步了解代数是怎么描述线性变换的。...
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