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图像处理-噪声检测

噪声检测噪声检测方法将噪声和信号区分开来是影响去噪效果好坏的重要因素之一。...T=(1/3)[sqrt{sum_{k=-1}^{k=1}sum_{r=-1}^{r=1}[f(i+k,j+r)-average(W[x_(i,j)])]^2} 上述开关阈值判断法的优点是利用了图像邻域内的所有灰度值信息...（2）极值法极值法[2]的基本思想是：在一幅图像中，邻域内的像素点和其它像素点存在较大的关联性，大多数情况下信号点与邻近像素点的灰度值差别不是太大，但噪声点相差较大；被椒盐噪声污染的像素点通常以最大值或最小值...极值判断法在一定程度上能区分噪声点和信号点，尤其椒盐噪声图像，且该方法不用设置阈值，传统的自适应中值去噪方法即采用的是极值法，但该方法对椒盐去噪时，邻域内的某些极值信号像素点在判断过程中易被误判为噪声点...计算机工程与应用 , 2003, 39(20): 28-31 章节来源：《图像椒盐噪声去噪算法研究及应用》-邓中东

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图像处理基础-图像边缘检测

图像处理经常会用到这张赫赫有名的图片，这位lena女士的照片原本用在“花花公子”的杂志封面上，机缘巧合被当做测试素材，广泛用在图形处理领域。...原图是一张半裸的全身照，截取了头像部分，有兴趣可以去网上找找参考：Lena.jpg IEEE图像处理汇刊的主编David C.Munson总结了两点原因： 1.该图适度的混合了细节、平滑区域、阴影和纹理...，从而能很好的测试各种图像处理算法。...2.Lenna是个美女，对于图象处理界的研究者来说，美女图可以有效的吸引他们来做研究图像边缘检测的算法有很多，包括传统的模板算⼦（Sobel、Roberts、Prewitt、Laplace）、形态学边缘检测...降噪-高斯滤波平滑处理 ? 2.

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图像显著区域

import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def make_pyramid(gray): #图像裁剪...a)),interpolation=cv.INTER_LINEAR) pyramid.append(p.astype(np.float32)) return pyramid #图像显著区域...]-pyramid[2]) out+=np.abs(pyramid[4]-pyramid[1]) out+=np.abs(pyramid[5]-pyramid[0]) #归一化图像...result) cv.imwrite("C:/Users/xpp/Desktop/result.png",result) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() 算法：图像显著区域是使用双线性插值调整图像大小至原图的...1/2、1/4、1/8…，再使用双线性插值将生成图像放大到原图大小得到的金字塔两两求差相加并正规化到[0,255]获得图像灰度剧烈变化的区域，也是我们眼球感兴趣区域。

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全局对比度的图像显著性检测算法

显著性就是可以快速引起你注意的对象或者物体，在图像或者视频中显著性检测的结果往往是图像或者视频中对象，在神经学科中显著性检测被描述为注意力机制，目的是聚焦或者缩小看到的对象场景重要部分，显著性检测可以自动处理图像中对象表示...显著性检测可以让对象检测，图像分割等算法更加聪明与高效的工作。...算法思想作者认为生物皮层对图像对比度比较敏感，通过图像对比度可以实现图像显著性特征提取，提出了两种基于全局对比度的显著性检测方法基于直方图的对比度方法(histogram-based contrast...RC做法需要首先生成区域，作者在论文中通过基于图的图像分割得到很多图像区域，对一个区域计算显著性值： ? ? 实验与应用实验结果各种不同的图像显著性检测对比 ?...显然HC与RC的效果比较好，在相同数据集上对不同显著性测试得到召回率： ? 应用：作者给出了两个应用场景，一个是基于图像显著性检测的阈值化分割，另外一个基于显著性的图像语义分割。 ? ? ?

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OpenCV图像处理(十四)---边缘检测

在上一期的文章中，我们学习了图像的滤波知识，了解到滤波的作用之一就是降噪，因此，滤波成为了众多图像处理任务中的首要操作，大家切记哦，今天，我们继续来学习图像的新知识--边缘检测。...一、边缘检测 1.边缘检测简介边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。...边缘检测是图像处理和计算机视觉中，尤其是特征提取中的一个研究领域。以上用一句话总结：边缘检测实际就是检测图像中亮度变化有区别或者较大的地方，实际效果表现为图像中的轮廓检测。...，计算图像梯度，非极大值抑制，阈值筛选是个步骤构成，换句话说，只要使用这个算法，我们就会经过四个处理步骤，幸运的是，OpenCV已经为我们实现了这个函数，只要调用就可以了，一起来看看吧！...（2）Sobel边缘检测主要用作边缘检测，在技术上，它是一离散性差分算子，用来运算图像亮度函数的灰度之近似值。在图像的任何一点使用此算子，将会产生对应的灰度矢量或是其法矢量。

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图像处理之目标检测入门总结

图示如下： a)图像分类：一张图像中是否包含某种物体 b)物体检测识别：若细分该任务可得到两个子任务，即目标检测，与目标识别，首先检测是视觉感知得第一步，它尽可能搜索出图像中某一块存在目标（形状、位置）...不管什么任务，目标检测应该是计算机视觉领域首先需要掌握的 ---- Methods 传统的计算机视觉问题的解决思路：图像——预处理——人工特征（hand-crafted features）提取——分类。...这个方法使得检测时不需要对每一个候选窗口去计算卷积，但是还是不够快，检测一张图像还是需要几秒的时间。...针对不同大小的目标检测，传统的做法是先将图像转换成不同大小（图像金字塔），然后分别检测，最后将结果综合起来（NMS）。...YOLO的处理步骤为：把输入图片缩放到448×448大小；运行卷积网络；对模型置信度卡阈值，得到目标位置与类别。

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医学图像处理教程（五）——医学图像边缘检测算法

今天将给大家分享医学图像常见两种图像边缘检测算法。...2、Canny边缘检测操作 Canny边检检测算法由4步组成的，（1）、对输入图像进行高斯滤波平滑，（2）、计算平滑图像的导数包括幅值和方向，（3）、导数幅值非最大值抑制：判断领域中心处与相邻像素导数赋值比大小...（1）、为了尽可能减少噪声对边缘检测结果的影响，所以必须滤除噪声以防止由噪声引起的错误检测。为了平滑图像，使用高斯滤波器与图像进行卷积，该步骤将平滑图像，以减少边缘检测器上明显的噪声影响。...重要的是需要理解，高斯卷积核大小的选择将影响Canny检测器的性能。尺寸越大，检测器对噪声的敏感度越低，但是边缘检测的定位误差也将略有增加。一般5x5是一个比较不错选择。...（2）、图像中的边缘可以指向各个方向，因此Canny算法使用四个算子来检测图像中的水平、垂直和对角边缘。

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ISP图像处理——紫边Purple Fringing检测

之前写过文章记紫边的形成原因，以下小结改善方法图像紫边存在数码相机、监控摄像头等数字成像图像，使用设备在逆光、大光圈条件下拍摄图像的高反差区域容易出现紫边，解决图像自编问题有助设备得到完美图像。...紫边成因分析和确定有助与紫边消除的图像处理算法研究和摄像设备工程改进，能够改善自编的硬件成本更高，非常需要研究去除紫边的图像处理算法。...算法改善在RGB域检测紫边高亮区域检测首先对R、G、B分别设置固定的亮度阈值，把图像分为很多块，精确一点可以选择5*5大小的邻域，粗糙一点可以选13*13，判断邻域内每一个像素点的R、G、B值是否超过...边缘区域检测既可以使用常用的边缘检测算子Roberts 梯度算子、拉普拉斯梯度算子等，也可以分析像素区域方差趋势来判断是否属于边缘。...像素方差阈值判断方法需要基于降噪后的图像进行处理，算法简单易于实现，但运算速度较传统的边缘检测算法慢满足以上高亮和边缘区域多个条件的像素可以认为是紫边。

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图像处理——目标检测与前背景分离

前提运动目标的检测是计算机图像处理与图像理解领域里一个重要课题，在机器人导航、智能监控、医学图像分析、视频图像编码及传输等领域有着广泛的应用。...此时不知道要检测的目标是什么，于是什么是目标就有了不同的定义。一种方法是检测场景中的显著目标，如通过一些特征表达出场景中每个像素的显著性概率，然后找到显著目标。...经典目标检测方法 1、背景差分法　　在检测运动目标时，如果背景是静止的，利用当前图像与预存的背景图像作差分，再利用阈值来检测运动区域的一种动态目标识别技术。　　...2、帧差分法　　利用视频序列中连续的两帧或几帧图像的差来进行目标检测和提取。...图像中的前景目标检测分割做的很好，下面还能做出语义检测，判断出图中的东西属于什么。

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图像处理之目标检测的入门总结

目前主要算法分两类：1) 候选区域/框 + 深度学习分类；2) 基于深度学习的回归方法目标检测中有很大一部分工作是做图像分类。...Fast-RCNN 很重要的一个贡献是成功的让人们看到了 Region Proposal + CNN 这一框架实时检测的希望，原来多类检测真的可以在保证准确率的同时提升处理速度，也为后来的 Faster...YOLO将目标检测任务转换成一个回归问题，大大加快了检测的速度，使得 YOLO 可以每秒处理45 张图像。...YOLOv2 相对v1版本，在继续保持处理速度的基础上，从预测更准确（Better），速度更快（Faster），识别对象更多（Stronger）这三个方面进行了改进。...速度上，YOLOv3 在实现相同准确度下要显著地比其它检测方法快。改进之处： 1).多尺度预测（类FPN） 2).更好的基础分类网络（类ResNet）和分类器 darknet-53,见下图。

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基于显著性的图像分割

这篇文章就探索了这类显著性图像的分割。显著性图像的例子。左边的水桶和右边的人就是感兴趣的目标。这个项目最初来源于对于发掘一个自动生成图像三分图方法的兴趣。...与确定图像中的超像素并行地，计算图像的显著图使用了两种不同的显著性方法。第一种方法使用了内置的OpenCV方法，叫细粒度显著性。...细粒度显著性方法产生的图像相对柔和一些。另外，细粒度显著性图像主要勾勒出显著图像的边界，尽管另一种方法也捕获了显著图的内部。与细粒度方法相比积极的方法确实产生了更多的噪声。...结果在这两种方法中，Aggressive显著性图似乎为大多数图像产生了精确的掩模。细粒度显著性方法产生的图像中的显著性目标更为“笨重”。...由于最终目标是开发tripmap图像，因此掩模将由灰色区域填充。该灰色区域将有助于区分前景和背景。对于任何的每周的读者来说，使用C++学习OpenCV并实现这个算法是非常耗时的。

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【目标检测】图像裁剪标签可视化图像拼接处理脚本

前言无人机拍摄的图像分辨率往往较大，做目标检测时，需要进行裁剪再标注。本文就来记录从图像裁剪到图像拼接的处理脚本思路。...图像裁剪图像编码规则设定因为后面需要将标注好的图片进行融合拼接，因此需要对图片方位进行编码，我这里直接将图片裁剪时左上角的宽高坐标写在文件名中，裁剪结果如下图所示：裁剪脚本我这里以每张小图为1280x1280...box = (i, j, i+dis, j+dis) image = img.crop(box) # 图像裁剪...for _ in labels] def cv2ImgAddText(img, text, left, top, textColor=(0, 255, 0), textSize=20): # 图像从...图像拼接是将标签映射上的小图还原成大图，具体思路是通过读取yaml文件，获得图片的尺寸，然后计算出一张大图有几行几列，先将每一列进行拼接，之后拼接一行，得到大图，最后根据原图尺寸进行裁剪，除掉黑边。

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C++与图像处理：实现图像处理算法和计算机视觉

C++与图像处理：实现图像处理算法和计算机视觉引言图像处理和计算机视觉是计算机科学领域中非常重要和广泛应用的研究方向。...C++作为一种高效而强大的编程语言，可以用于实现各种复杂的图像处理算法和计算机视觉任务。本篇博客文章将介绍如何使用C++来编写图像处理算法和计算机视觉应用。...本篇博客文章介绍了如何使用C++进行图像处理算法的实现，以及一个简单的计算机视觉应用示例。希望这对于对图像处理和计算机视觉感兴趣的读者能够提供一些启发和指引。...无论是在学术研究还是工程实践中，C++都是一个强大的工具来实现先进的图像处理和计算机视觉算法。当谈到图像处理和计算机视觉应用场景时，一个常见的实际应用是图像识别。...请注意，实际应用中的图像处理代码可能更加复杂，并可能涉及到其他的图像处理操作，如边缘检测、图像增强等。以上代码仅为示例，供读者了解如何使用C++和OpenCV进行图像处理的基本流程。

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【CCD图像检测】1：图像检测概述

对于这样涉及机器视觉的系统，图像检测显得尤为重要。本文将主要围绕CCD图像检测这一话题进行讨论。智能汽车竞赛规则要求寻迹小车自主识别跑道，并能识别起跑线，在规则下能尽快跑完全程。...而对外部信息的提取和小车运动参数的设定都极大的依赖于小车的“眼睛”——CCD图像检测系统。...本文将从摄像头的选型，软硬件设计，调试方法以及简单的图像处理方面进行讲述，希望能帮助广大有意从事机器视觉研究和学习的初学者尽快入门。...一、检测的图像对象图1：第四届智能汽车全国总决赛预赛跑道图2：第四届智能汽车全国总决赛决赛跑道通过以上两张图片，我们可以看到比赛时小车的赛道环境。...在华南理工大学体育馆中举行的华南区初赛，由于完全采用灯光照明，有的学校出现过这样的情况：CMOS摄像头在小车低速时看到图像正常，但是一旦小车以比较高的速度运行时，经常出现检测出错。

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机器视觉检测中的图像预处理方法

本文以Dalsa sherlock软件为例，一起来了解一下视觉检测中平滑模糊的图像处理方法。 ? 1.观察灰度分布来描述一幅图像称为空间域，观察图像变化的频率被称为频域。...均值高斯【锐化强化处理】图像的锐化处理，使图像边缘更清晰，细节增强 Sherlock中用于锐化图像的算法有各种卷积：1X3...但要注意能够进行锐化处理的图像必须有较高的性噪比，否则锐化后图像性噪比反而更低，从而使得噪声增加的比信号还要多，因此一般是先去除或减轻噪声后再进行锐化处理....【边缘检测】边缘检测的一般步骤： 1.滤波：边缘检测算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数的计算对噪声很敏感，因此必须使用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。...2.增强:增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的变化值。增强算法可以将邻域(或局部)强度值有显著变化的点突显出来。边缘增强一般是通过计算梯度幅值来完成的。

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图像处理：斑点检测和连接的组件

从整个图片中分离出来，并创建一个不同的部分，这时就可以使用斑点检测技术和连接的分量算法分别分析图像分量。...斑点检测它是为模型建立准备图像数据的最后步骤之一，通常在颜色检测和降噪之后执行操作，以最终从图像中找到所需的对象以进行进一步分析。...以下汇总了斑点检测在图像处理中必不可少的原因：寻找特征描述要素周围的区域比较功能以查找匹配项兼容后使用这些匹配项进行斑点检测的方法有三种：高斯的拉普拉斯算子（LoG），高斯的差分算子（DoG）...假定只检测一次的对象，被多次检测到。尽管我们成功地对特定图像实现了斑点检测，但在大多数情况下，在现实生活中，我们不仅关注本质上是圆形的斑点。...对这个主题有深入的了解，因为它将在图像处理的更高级的主题中派上用场。 ?

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Python opencv图像处理基础总结(六) 直线检测圆检测轮廓发现

, rho, theta, threshold, lines=None, srn=None, stn=None, min_theta=None, max_theta=None) image：经过边缘检测的输出图像...cv2.HoughLinesP(image, rho, theta, threshold, lines=None, minLineLength=None, maxLineGap=None) 经过边缘检测的输出图像...，8位单通道灰度图像 method：圆检测方法 dp：参数表示累加器与原始图像相比的分辨率的反比参数。...例如，如果dp = 1，则累加器具有与输入图像相同的分辨率。如果dp=2，累加器分辨率是元素图像的一半，宽度和高度也缩减为原来的一半 minDist：检测到的两个圆心之间的最小距离。...只能传入二值图像，不是灰度图像 2 轮廓的检索模式，有四种： cv2.RETR_EXTERNAL 表示只检测外轮廓

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目标检测(object detection)系列（十四） FCOS：用图像分割处理目标检测

detection)系列（十三） CenterNet：no Anchor，no NMS 目标检测(object detection)系列（十四） FCOS：用图像分割处理目标检测目标检测扩展系列...FCOS旨在利用全卷积的思路处理目标检测问题，它是一个anchor free的单阶段检测器，一个很有意思的地方是，FCOS和CenterNet都是在CornerNet之后，但是这它们几乎是同时挂到arxiv...锚框的尺寸和长宽比是固定的，因此，检测器在处理形变较大的候选对象时比较困难，尤其是对于小目标。...预先定义的锚框还限制了检测器的泛化能力，因为，它们需要针对不同对象大小或长宽比进行设计。为了提高召回率，需要在图像上放置密集的锚框。而这些锚框大多数属于负样本，这样造成了正负样本之间的不均衡。...此外，CenterNet的paper更像要表达一种思路是，anchor free的center思想去处理2D检测，3D检测，姿态估计等等任务，而FCOS只做了检测，它们都是在CornerNet之后非常优秀的

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视觉显著性目标检测综述（2）

，以准确定位显著目标并保留原始图像信息；三是高计算效率，作为其他任务的前置阶段，能够快速检测到显著区域。...RGB图像显著性目标检测研究思路多尺度特征的提取一种多尺度特征学习方式则是在同一模块内提取本层的多尺度信息，这也是许多文献里最常用的解决思路，例如Chen等在DeepLab模型［40］中提出的ASPP...边缘和骨架信息 RGB图像显著性检测模型基本上都是基于像素级标注的二值化标签进行损失优化指导的，因此大多数模型的特征图能够普遍反映出目标的大致位置，但是这对于复杂结构目标的检测定位和细节恢复就显得力不从心...小结 RGB图像的显著性目标检测任务形成了上述4种技术路线。...多尺度特征学习技术赋予神经网络检测多尺度目标的能力，以此处理真实世界中尺度变化多样的显著性目标；注意力机制则能够迫使网络建模语义信息、细节信息等特征相关性，从而保证目标分割的完整性和准确性；多信息辅助路线引入除显著性真值图外其他有效的边缘

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基于图像处理的火焰检测算法（颜色+边缘）

然后我们在原始图像上使用Sobel边缘检测来检测火灾的边缘，同时删除小于100的阈值。...捕获图像的组合条件可以写为：R>G>B。在火焰颜色检测中，R 应该比其他分量更受重视，因此 R 成为火焰 RGB 图像中的主导颜色通道。...Sobel边缘检测下一步将使用Sobel边缘检测器来检测图像内火焰的变换。...这可以通过对图像应用 3x3 蒙版来完成分割技术该算法中使用的最后一项技术是分割技术，用于从非火灾背景中分割火灾。该技术完成的第一步是指定 ROI 中分段处理的颜色范围。...准确率=TP/(TP+TN)*100% 效率测试给出为：准确率=（TN+TP/TN+TP+FN+FP）*100% 结论我们提出了一种基于机器学习（图像处理技术）的火灾检测算法

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