OpenCV分享:从新手到专家,计算机视觉工程师的成长指南
通过直方图均衡化或对比度拉伸等技术,可以修改像素强度以获得更清晰的图像。通过简单或复杂的方法调整像素值来增强图像亮度。图像平滑通过使用高斯模糊、中值或双边滤波等方法最小化随机亮度或颜色变化来实现。它同时执行边缘增强,使图像边缘更明显,并利用拉普拉斯滤波器和高通滤波器等技术。色彩平衡和饱和度:通过校正...
矿业分析|“借我一双慧眼”视频AI识别技术助力煤矿安全生产升级
直方图均衡化是经典的基于空域变换的图像增强算法,但容易受噪声的干扰,出现图像过增强现象。目前,国内外学者主要基于Retinex算法研究基于空域变换的图像增强方法。Retinex算法的原理是降低图像反射光的影响,从而提升图像的真实感。在Retinex算法的基础上衍生出了多种改进算法:单尺度Retinex算法、多尺度Retinex算法和带...
刷榜13个暗光增强基准!清华大学联合ETH等开源Retinexformer:亮...
经典的算法有直方图均衡化(histogramequalization)和伽马矫正(GamaCorrection)。然而这类算法没有考虑到光照因素,使得增强后的图像与真实光照图像严重不符。传统感知算法大都基于视网膜理论(RetinexTheory),将一张自然图像解耦为照度图(Illumination)和反射图(Reflectance),并将反射图作为暗光增强后的图像。然而这类...
干货|人脸识别技术基础知识,看这里
系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰,往往不能直接使用,必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言,其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。人脸识别比对(匹配与识别)。提取的人脸图像的特征数据与...
学术交流 | 王权:陆地卫星遥感监测体系及应用前景
多维样本增强主要包括常规增强、辐射增强和样本泛化等方面。常规数据增强包括随机几何变换和随机颜色抖动两种,辐射增强包括直方图均衡化增强、基于拉普拉斯算子的图像增强、基于对象Log变换的图像增强以及基于伽马变换的图像增强等方式,样本泛化的主要实现方式是通过增加负样本的数量,降低误检测率、误识别率。
《白皮书》:人脸识别系统的组成及面临的安全风险
人像预处理:基于人脸检测结果,对人脸图像进行处理并预特征提取(www.e993.com)2024年9月8日。包含,对图像灰度校正、噪声过滤、光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。人像特征提取:人脸器官包含眼睛、鼻子、嘴巴、下巴、眉毛、耳朵、头发等,基于人脸器官的形状、描述以及之间的距离、特性勾勒出人脸分类的特征数据。人...
论如何科学地通过忍者考试
接下来,我们测试几种常见的图像增强算法。首先我们直接在原始图像上使用直方图均衡化算法,此时我们得到的图像如下:直方图均衡化显然,直方图均衡化的表现不够理想。主要原因在于一般的直方图均衡化算法使用从图像直方图导出的相同变换来变换所有像素。这对于像素值分布相似的图像较为有效,但对于纸卷这种部分内容(如字迹)明...
水上无人系统研究进展及其面临的挑战
在环境感知方法方面,有关文献针对激光雷达点云数据,采用中值滤波和点云数据聚类方法实现了海面障碍检测,有文献利用深度学习的高维特征泛化学习能力,将卷积神经网络用于杂波背景下海上微动目标的检测和分类,有文献针对低照度海上目标识别过程中热像仪图像存在干扰的情形,利用直方图均衡化的方法增强了目标与背景之间的对比度,...
关于人脸识别,这一篇齐活~
人脸对准(得到人脸位置端正的图像),人脸图像的光线补偿,灰度变换、直方图均衡化、归一化(取得尺寸一致,灰度取值范围相同的标准化人脸图像),几何校正、中值滤波(图片的平滑操作以消除噪声)以及锐化等。2.4人脸特征提取(1)简介人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图...
腾讯优图低光照图像增强算法:挑战谷歌与苹果结果如何
直方图均衡化(Histogramequalization),这种方法简单的利用了图像整体的统计性质,通常不能对复杂场景达到理想效果。基于Retinex理论的增强算法,通常只能用单通道进行光照优化,颜色无法很好地回复,在光照复杂的情况下还容易出现过曝的现象。这些传统方法还容易在增加图像亮度的同时,放大噪声等瑕疵,影响图像质量。而基于深度...