DoG(Difference of Gaussian) DoG (Difference of Gaussian)是灰度图像增强和角点检测的方法，其做法较简单，证明较复杂，具体讲解如下: Difference of Gaussian(DOG)是高斯函数的差分。我们已经知道可以通过将图像与高斯函数进行卷 ...
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2016-04-17 20:35:47
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我一直在思考一个问题，图像增强以后，哪些方面的特征最为显著，思来想去，无果而终！翻看了一篇知网的paper，基于保真度（VIF）的增强图像质量评价，文章中指出无参考质量评价，可以从三个方面考虑：平均梯度（AG）、信息熵(IE)、空间频率(SF)。这些特征不是很全面，效果也未必是好的，在数据库上测试的 ...
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2016-04-09 12:06:12
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Image1中的点1。2，3相应到了Image2中的点1，2。3。这样我们就能得到仿射矩阵。于是Image1中的全部点都能通过这个仿射矩阵映射到Image2中 仿射变换后 在做图像增强时。我们改变的时图像的值域,g(x)output f(x)是input h是我们的方法，比方对照度增强直方图
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2016-03-14 21:40:48
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本文将要介绍功能强大、用途广泛，且影响深远的对比度有限的自适应直方图均衡（CLAHE，Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization）算法。尽管最初它仅仅是被当作一种图像增强算法被提出，但是现今在图像去雾、低照度图像增强，以及数码照片改善等方面都有应用。这个算法的算法原理看似简单，但是实现起来却并不那么容易。我们将结合相应的Matlab代码来对其进行解释。...
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2016-02-15 10:43:59
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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。文中程序采用Matlab来实现。...
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2016-01-31 17:21:34
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我们来看一个灰度图像，让表示灰度出现的次数，这样图像中灰度为 的像素的出现概率是 是图像中全部的灰度数， 是图像中全部的像素数, 实际上是图像的直方图，归一化到 。把 作为相应于 的累计概率函数, 定义为： 是图像的累计归一化直方图。我们创建一个形式为 的变化，对于原始图像中的每一个值它就产生一个
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2016-01-29 16:25:19
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这一节主要讲了滤波器：巴特沃思滤波器，高斯滤波器，理想滤波器（高通滤波器，低通滤波器）在MATLAB里的代码实现：function HPFilter (image , D0 , n);%image = 'lena_noise.bmp';f = imread(image);[u,v] = size(f...
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2015-11-01 00:20:38
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图像增强算法（1,2,3,4,5）：对比度增强——空间滤波——彩色变换——多光谱变换——图像运算几何变换算法（6）：仿射变换原理——投影变换原理——图像变换原理——极坐标变换原理图像分割算法（7）：阈值分割与亚像素阈值分割——提取图像连通区域特征提取算法（8）：区域特征——灰度值特征——轮廓特征形态...
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2015-10-19 20:53:06
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基于“局部标准差”的图像增强（原理、算法、代码）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...
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2015-10-06 22:04:53
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为了提高图像的对比度，凸显边缘轮廓，通常可以使用一些梯度算子来进行图像增强，如roberts交叉算子，soble算子，laplace算子等。
假设图像用函数f(x,y)表示，那么处理的结果可以分别表示为：
g(x,y)=(|Gl|+|Gr|)*f(x,y)
g(x,y)=(|Gx|+|Gy|)*f(x,y)
g(x,y)=|G|*f(x,y)
作为例子，使用laplace算子对图像进...
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2015-08-16 21:29:37
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