摘要：
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
摘要：
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
摘要：
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
摘要：
图像中的像素格效果是最常见的图像特效，可以隐藏或者模糊一些不想被显示出来的图像细节，是常用的图像处理手段。像素格效果的算法其实非常的简单，只是对图像进行块扫描，求出每个像素块的平均RGB值，然后赋值到块中的每个像素点，最后输出处理以后的图像，而像素块的扫描有点类似卷积的处理。具体算法步骤如下：1.按... 阅读全文