摘要：
一：基本原理该方法是图像二值化处理常见方法之一，在Matlab与OpenCV中均有实现。Otsu Threshing方法是一种基于寻找合适阈值实现二值化的方法，其最重要的部分是寻找图像二值化阈值，然后根据阈值将图像分为前景（白色）或者背景（黑色）。假设有6x6的灰度图像，其像素数据及其对应的直方图如... 阅读全文
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一：历史Canny边缘检测算法是1986年有John F. Canny开发出来一种基于图像梯度计算的边缘检测算法，同时Canny本人对计算图像边缘提取学科的发展也是做出了很多的贡献。尽管至今已经许多年过去，但是该算法仍然是图像边缘检测方法经典算法之一。二：Canny边缘检测算法经典的Canny边缘检... 阅读全文
摘要：
图像的一阶与二阶导数计算在图像特征提取与边缘提取中十分重要。一阶与二阶导数的作用，通常情况下：一阶导数可以反应出图像灰度梯度的变化情况二阶导数可以提取出图像的细节同时双响应图像梯度变化情况常见的算子有Robot, Sobel算子，二阶常见多数为拉普拉斯算子，如图所示：对于一个1D的有限集合数据f(x... 阅读全文
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一：图像金字塔基本操作对一张图像不断的模糊之后向下采样，得到不同分辨率的图像，同时每次得到的新的图像宽与高是原来图像的1/2, 最常见就是基于高斯的模糊之后采样，得到的一系列图像称为高斯金字塔。高斯金字塔不同(DoG)又称为拉普拉斯金字塔，其计算公式如下：L(i) = G(i) – expand(G... 阅读全文
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泛洪填充算法(Flood Fill Algorithm)泛洪填充算法又称洪水填充算法是在很多图形绘制软件中常用的填充算法，最熟悉不过就是windows paint的油漆桶功能。算法的原理很简单，就是从一个点开始附近像素点，填充成新的颜色，直到封闭区域内的所有像素点都被填充新颜色为止。泛红填充实现最常... 阅读全文
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一：数学原理K-Means算法的作者是MacQueen， 基本的数学原理很容易理解，假设有一个像素数据集P。我们要根据值不同将它分为两个基本的数据集合Cluster1, Cluster2，使用K-Means算法大致如下：假设两个Cluster的RGB值分别为112,225,244和23,34,99则... 阅读全文
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Fuzzy C-Means聚合算法在图像分割(segmentation)和图像视觉处理中常常被用到聚合算法之一本文是完全基于JAVA语言实现Fuzzy C-Means聚合算法，并可以运用到图像处理中实现简单的对象提取。一：数学原理在解释数学原理之前，请先看看这个链接算是热身吧看不懂没关系。我的解释足... 阅读全文
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数学基础：什么是泊松噪声，就是噪声分布符合泊松分布模型。泊松分布(Poisson Di)的公式如下：关于泊松分布的详细解释看这里：http://zh.wikipedia.org/wiki/泊松分佈关于高斯分布与高斯噪声看这里：http://blog.csdn.net/jia20003/article... 阅读全文
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介绍几种常见的将两张图像混合在一起形成一张新的图像的算法，首先看一下下面算法演示中要使用的两张图像：为了得到更好的混合效果，我选择了两张一样大小的图片。方法一：通过简单对于像素点的像素相乘得到输出像素值，代码演示如下：[java]view plaincopyprivateintmodeOne(int... 阅读全文
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一：Mean Shift算法介绍Mean Shift是一种聚类算法，在数据挖掘，图像提取，视频对象跟踪中都有应用。本文重要演示Mean Shift算法来实现图像的低通边缘保留滤波效果。其处理以后的图像有点类似油画一样。Mean Shift算法的输入参数一般有三个：1.矩阵半径r，声明大小2.像素距离... 阅读全文
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基本思想：直方图图均衡化是图像处理中的常用图像增强手段，直方图均衡化的主要优点是可以降低图像噪声，提升图像的局部显示。对于常见的RGB图像，直方图均衡化可以分别在三个颜色通道上处理，基本的直方图均衡化的公式为：其中nj表示灰度级为Rk的像素的个数，L为图像中灰度总数，对于RGB来说L的取值范围为[0... 阅读全文
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基本思想：RGB像素的亮度是由RGB各个分量值的大小决定的，分量越大，亮度越大。看上去好像光照效果越明显，光源退化效果是模拟光照在图像的中心点上，慢慢扩散到周围，越靠近中心点像素，图像越亮，越远离图像越暗。原理可以说是非常的简单，只要计算图像中每个像素到中心像素的欧几里德距离，归一化以后得到scal... 阅读全文
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基本思想：RGB像素的亮度是由RGB各个分量值的大小决定的，分量越大，亮度越大。看上去好像光照效果越明显，光源退化效果是模拟光照在图像的中心点上，慢慢扩散到周围，越靠近中心点像素，图像越亮，越远离图像越暗。原理可以说是非常的简单，只要计算图像中每个像素到中心像素的欧几里德距离，归一化以后得到scal... 阅读全文
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图像二值化是图像分析与处理中最常见最重要的处理手段，二值处理方法也非常多。越精准的方法计算量也越大。本文主要介绍四种常见的二值处理方法，通常情况下可以满足大多数图像处理的需要。主要本文讨论的方法仅针对RGB色彩空间。方法一：该方法非常简单，对RGB彩色图像灰度化以后，扫描图像的每个像素值，值小于12... 阅读全文
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什么是亮度：简单点说一幅图像的亮度属性是图像的RGB值的大小，RGB各个值越大亮度越高RGB分量取值范围为0～255之间。调整图像亮度。什么是饱和度：饱和度是是指颜色的强度，调整饱和度可以修正过度曝光或者未充分曝光的图片。使图像看上去更加自然。基本思想：通常在RGB色彩空间调整亮度与饱和度不是很直观... 阅读全文
摘要：
算法思想：实现一个高斯卷积模糊但是只运用与周围的像素值与中心像素值差值小于阈值。两个像素值之间的距离计算可以选用向量距离即曼哈顿距离或者欧几里德距离。高斯模糊采用先XY方向一维高斯模糊完成目的是为了减小计算量。程序效果：关键代码解释：分别完成XY方向的一维高斯模糊[java]view plainco... 阅读全文
摘要：
算法概述：首先对源图像与要筛选的图像进行直方图数据采集，对采集的各自图像直方图进行归一化再使用巴氏系数算法对直方图数据进行计算，最终得出图像相似度值，其值范围在[0, 1]之间0表示极其不同，1表示极其相似（相同）。算法步骤详解：大致可以分为两步，根据源图像与候选图像的像素数据，生成各自直方图数据。... 阅读全文
摘要：
最近一直在研究多脸谱识别以及如何分辨多个皮肤区域是否是人脸的问题网上找了很多资料，看了很多篇文章，将其中基于RGB色彩空间识别皮肤的统计算法做了一下总结，统计识别方法主要是简单相比与很多其它基于机器学习的算法，本人总结了五种RGB色彩空间的统计算法源码如下：Skin Filter1：[java]vi... 阅读全文
摘要：
基本思想：利用X方向与Y方向分别实现一阶微分，求取振幅，实现图像梯度效果。使用的两种微分算子分别为Prewitt与Sobel，其中Soble在X, Y两个方向算子分别为：Prewitt在X, Y方向上梯度算子分别为：二：程序思路及实现梯度滤镜提供了两个参数：– 方向，用来要决定图像完成X方向梯度计算... 阅读全文
摘要：
1. 牛顿分形(Newton Fractal)在复数域上使用牛顿迭代生成分形图像，函数公式F(z) = z^3 – 1在复数域上面有三个根，一个是1，另外两个分别是复数-0.5+0.87i 与 -0.5 – 0.87i根据计算出来根的值不同转换为RGB三种不同的颜色，根据迭代次数的多少设置颜色值的大... 阅读全文