精华内容
下载资源
问答
  • 图像对比度

    热门讨论 2013-02-03 16:29:05
    此 matlab 代码可以快速有效的进行图像对比度的计算
  • 通过直方图均衡技术(RMSHE、ClaHE 等)增强图像对比度
  • 计算图像对比度

    2018-10-28 22:16:11
    用MATLAB计算图像对比度的程序。包括4邻域和8邻域两种方法。还有计算对比度的算法文档。
  • 目的为解决局部带限对比度存在的问题,提出一种对比敏感度下的图像对比度评价方法.方法对低通滤波后的图像进行快速小波分解,然后对各级小波系数进行处理分别得到各级带通滤波图像及其相应低通滤波图像,求出Peli...
  • 主要介绍了C#图像对比度调整的方法,涉及C#实现图像对比度操作的相关技巧,需要的朋友可以参考下
  • python-OpenCV图像处理,图像对比度调节源代码。
  • delphi图像 对比度.rar

    2020-02-11 16:56:19
    基于Dephi7编写的RGB图像对比度工程源代码例程,里面有源码+执行程序。基于BMP格式的图片对比度调节。
  • opencv改变图像对比度

    2016-03-16 17:51:03
    opencv改变图像对比度 工程文件
  • 对比度增强是一种新兴的图像增强方法,在特定的应用中,对图像进行更清晰的分析,以便在空间领域进行解释和分析。...为了提高基于不同隶属度函数(MFS)的图像对比度,开发了MADMANI模糊推理系统模型。
  • 研究了模糊特征平面增强算法和基于广义模糊算子的图像增强算法,将两种算法应用于指纹图像对比度增强,并对增强结果进行比较分析。实验结果表明,采用这2 种方法均可以在一定程度上提高指纹图像低灰度区域和高灰度区域...
  • 摘要:Delphi源码,图形处理,对比度 Delphi处理图像对比度,调整对比度,这是挺常用的一个图像处理功能,编写图像处理软件必不可少的功能,对此不太了解的朋友,可下载这个源码研究一下。本程序在D7下可直接编译成功...
  • matlab开发-BrightnessPreservationBasedOnDynamicStretching的图像对比度增强。基于动态拉伸的图像对比度增强亮度保持
  • 主要为大家详细介绍了python增加图像对比度,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
  • C++提升图像对比度与亮度 1、提升图像对比度与亮度的原理 图像的对比度与亮度的调整属于点操作。 原理如下: aaa主要控制

    C++提升图像对比度与亮度

    1、提升图像对比度与亮度的原理

    图像的对比度与亮度的调整属于点操作。
    原理如下:
    在这里插入图片描述
    aa主要控制对比度的强弱,值大于1,表示对比度强,值小于1表示对比度较弱。betabeta表示亮度的强弱,值越大,亮度越高。

    图像示例:
    图像示例
    图像结果:
    图像结果

    结果2

    2、代码实现
    #include <opencv2/opencv.hpp>
    #include <iostream>
    
    int main(int argc, char** args)
    {
    	Mat img = imread("G:/testpic/img.png");
    	if (!img.data)
    	{
    		printf("this image cannot load");
    		return -1;
    	}
    	char input_img[] = "img";
    	namedWindow(input_img, WINDOW_AUTOSIZE);
    	imshow(input_img, img);
    	
    	int height = img.rows;
    	int width = img.cols;
    	int nc = img.channles();
    
    	Mat dst;
    	dst = Mat::zeros(img.size(), img.type())
    	float alpha = 1.2;
    	float beta = 50.0;
    	
    	for (int row = 0; row < height; row++)
    	{
    		for (int col = 0; col < width; col++)
    		{
    			if (nc==3)
    			{
    				int b = img.at<Vec3b>(row, col)[0];
    				int g = img.at<Vec3b>(row, col)[1];
    				int r = img.at<Vec3b>(row, col)[2];
    
    				dst.at<Vec3b>(row, col)[0] =  saturate_cast<uchar>(alpha * b + beta);
    				dst.at<Vec3b>(row, col)[1] = saturate_cast<uchar>(alpha * g + beta);
    				dst.at<Vec3b>(row, col)[2] = saturate_cast<uchar>(alpha * r + beta);
    				 
    			}
    			else if(nc==1)
    			{
    				int g = img.at<uchar>(row, col);
    				dst.at<uchar>(row, col) =  saturate_cast<uchar>(alpha * g + beta);
    		
    			}
    		}
    	}
    
    	namedWindow("output", WINDOW_AUTOSIZE);
    	imshow("output", dst);
    	imwrite("output", dst);
    
    	waitKey(0);
    	return 0;
    }
    
    
    

    采用api的方式调整对比度与亮度:
    img.convertTo(dst, -1, alpha., beta)

    展开全文
  • 为实现室外模糊红外图像对比度增强,提出一种基于去雾模型的红外图像增强方法。结合红外图像特点,对可见光去雾增强方法进行改进优化。采用三级高斯金字塔分解扩展实现图像快速均值滤波,获取透射率粗估计;通过图像...
  • matlab开发-彩色图像对比度增强。这个程序演示了色彩空间中对比度增强的概念。
  • 基于图像熵和图像对比度的多基地无源雷达成像相位调整
  • 图像直方图之图像对比度

    千次阅读 2018-08-14 21:51:48
    图像直方图之图像对比度 直方图也可以描述图像对比度的情况。对比度是衡量某一图像某一场景中亮区域和暗区域之间亮度差异的尺度。宽广的直方图可以反映某一图像具有较高对比度,反之,较为窄小的直方图反映了某一...

                                                           图像直方图之图像对比度

    直方图也可以描述图像对比度的情况。对比度是衡量某一图像某一场景中亮区域和暗区域之间亮度差异的尺度。宽广的直方图可以反映某一图像具有较高对比度,反之,较为窄小的直方图反映了某一图像具有较低对比度。这种对比度的差异可能由于光照条件和其他多种因素共同造成。在大雾天气中所拍摄的图像具有低对比度;在某些强光下拍摄的图像具有较高的对比度。

     

    对比度在增强图像纹理方面具有重要的影响。如上述两图所示。左侧的低对比度和右侧的高对比度相比较,右侧的高对比度图像中水面具有较深的阴影,更多的反射光,产生更多更逼真的纹理。

    对同一拍摄对象和相同光照情况下,同一场景的图像中不同区域的对比度也会有较大差异。如下图所示:

     

    我们把左侧图分为三部分:上部、中部、下部。每一部分都有其独特的直方图。

    上部分区域具是图像中对比度最高的部分,由于该部分光照并不是从水面反射的光,而是自然光直接照射到小船上。所以在船底和船体边缘具有较暗的阴影,而自然光直接照射的船体表面具有较亮反射光。所以这部分图像的直方图比较宽广。图像的中间部分,是建筑物阴影部分在水面的倒影,水面的反射光比较均一,因此这部分具有较低对比度;图像的底部,既有建筑物阴影部分的水面倒影,又有建筑物在太阳照射下的倒影,这部分也是拥有比较高的对比度,但是仍然缺少上部分图像中较暗的阴影。这三部分图像的直方图之和,即为整幅图像的直方图。

    翻译自:https://www.cambridgeincolour.com/tutorials/histograms1.htm

    展开全文
  • 采用有效的对比度增强技术被认为是改善模糊图像整体视觉表现的必要步骤。 这项工作利用一种简单快速的技术,通过将该技术直接应用于整个图像并根据其在空间域中的大小对其进行归一化,来提高不同类型图像的亮度和...
  • 编码了两种用于调整图像对比度级别的算法。 其中一种方法是对比度拉伸。 适用于灰色和彩色图像。
  • 图像处理:Python代码计算图像对比度

    千次阅读 热门讨论 2019-04-28 22:14:17
    图像对比度理论知识 1 定义 对比度:通俗地讲就是亮暗的拉伸对比程度,通常表现了图像画质的清晰程度。对比度的计算公式如下: 2 计算案例 解释一下最后的48是怎么来的:其实就是总的平方次数 二 代码实现 from...

    一 图像对比度理论知识

    1 定义

    对比度:通俗地讲就是亮暗的拉伸对比程度,通常表现了图像画质的清晰程度。对比度的计算公式如下:
    在这里插入图片描述

    2 计算案例

    在这里插入图片描述
    解释:

    1. 每个小括号的数据是怎么来的?按四近邻计算,比如第一个小括号:以第一行第一列为中心,上下左右分别与这个中心值相减再平方,然后加在一起,即:(2-1)2+(3-1)2;第二个小括号即:(1-3)2+(9-3)2+(1-3)2
    2. 最后的48是怎么来的:其实就是总的平方次个数

    二 代码实现

    '''上面案例和下面代码都是使用四近邻方式计算'''
    from cv2 import cv2
    import numpy as np
    def contrast(img0):   
        img1 = cv2.cvtColor(img0, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #彩色转为灰度图片
        m, n = img1.shape
        #图片矩阵向外扩展一个像素
        img1_ext = cv2.copyMakeBorder(img1,1,1,1,1,cv2.BORDER_REPLICATE) / 1.0   # 除以1.0的目的是uint8转为float型,便于后续计算
        rows_ext,cols_ext = img1_ext.shape
        b = 0.0
        for i in range(1,rows_ext-1):
            for j in range(1,cols_ext-1):
                b += ((img1_ext[i,j]-img1_ext[i,j+1])**2 + (img1_ext[i,j]-img1_ext[i,j-1])**2 + 
                        (img1_ext[i,j]-img1_ext[i+1,j])**2 + (img1_ext[i,j]-img1_ext[i-1,j])**2)
    
        cg = b/(4*(m-2)*(n-2)+3*(2*(m-2)+2*(n-2))+2*4) #对应上面48的计算公式
        print(cg)
       
    img0 = cv2.imread('1301022016GF2DOM_2535_5118_0_copy1.jpg')
    contrast(img0)
    img1 = cv2.imread('1301022016GF2DOM_2535_5118_0_copy2.jpg')
    contrast(img1)
    img2 = cv2.imread('1301022016GF2DOM_2535_5118_0_copy3.jpg')
    contrast(img2)
    img3 = cv2.imread('1301022016GF2DOM_2535_5118_0_copy4.jpg')
    contrast(img3)
    

    结果如下(供参考):
    13.12
    15.19
    16.24
    18.21
    结论:图片越清晰,对比度越大

    使用如下图片(因为下面图片大小被压缩,所以计算结果可能不一致,但大小顺序一致)
    在这里插入图片描述=在这里插入图片描述=在这里插入图片描述=在这里插入图片描述

    展开全文
  • 图像对比度调整

    2018-01-29 21:19:00
    图像对比度就是对图像颜色和亮度差异感知,对比度越大,图像的对象与周围差异性也就越大,反之亦然。 调整图像对比度的方法大致如下:(前提为对比度系数用户输入范围为【-100~100】) 1)读取每个RGB像素值Prgb,...

    图像对比度就是对图像颜色和亮度差异感知,对比度越大,图像的对象与周围差异性也就越大,反之亦然。

    调整图像对比度的方法大致如下:(前提为对比度系数用户输入范围为【-100~100】)

    1)读取每个RGB像素值Prgb, Crgb= Prgb/255,使其值范围为【0~1】

    2)基于第一步计算结果((Crgb -0.5)*contrast+0.5)*255

    3)第二步中得到的结果就是处理以后的像素值

    注意:必须检查处理以后的像素值,如果值大于255,则255为处理后的像素值,如果小于0,则0为处理以后的像素值;Contrast为对比度系数,其取值范围为【0~2】

    代码如下:

    package chapter4;

    import java.awt.image.BufferedImage;

    /**
    * Created by LENOVO on 18-1-29.
    */
    public class ContrastFilter extends AbstractBufferedImageOp {
    private float contrast;
    public ContrastFilter(){
    this(1.5f);
    }
    public ContrastFilter(float contrast){
    this.contrast = contrast;
    }

    public float getContrast() {
    return contrast;
    }
    public void setContrast(float contrast) {
    this.contrast = contrast;
    }

    public BufferedImage filter(BufferedImage src,BufferedImage dest){
    int width = src.getWidth();
    int height = src.getHeight();
    if(dest == null){
    dest = creatCompatibleDestImage(src,null);
    }
    //判断输入对比度系数contrast是否在【-100~100】之间
    if(contrast<-100){
    contrast = -100;
    }
    if(contrast > 100){
    contrast = 100;
    }
    contrast = 1+contrast/100.0f;//控制对比度系数范围

    int[] inpixels = new int[width*height];
    int[] outpixels = new int[width*height];
    getRGB(src,0,0,width,height,inpixels);
    int index = 0;
    for(int row=0;row<height;row++){
    int ta = 0,tr = 0,tg = 0,tb = 0;
    for(int col=0;col<width;col++){
    index = row*width+col;
    ta = (inpixels[index] >> 24) & 0xff;
    tr = (inpixels[index] >> 16) & 0xff;
    tg = (inpixels[index] >> 8) & 0xff;
    tb = (inpixels[index]) & 0xff;

    //
    float cr = ((tr/255.0f-0.5f)*contrast);
    float cg = ((tg/255.0f-0.5f)*contrast);
    float cb = ((tb/255.0f-0.5f)*contrast);
    //
    tr = (int)((cr + 0.5f)*255.0f);
    tg = (int)((cg + 0.5f)*255.0f);
    tb = (int)((cb + 0.5f)*255.0f);

    outpixels[index] = (ta << 24) | (clamp(tr) << 16) | (clamp(tg) << 8) | clamp(tb);

    }

    }
    setRGB(dest,0,0,width,height,outpixels);
    return dest;
    }
    public int clamp(int value){//检查处理以后的像素值
    return value>255 ? 255:((value<0) ? 0:value);
    }
    }

     

    测试代码同上

    转载于:https://www.cnblogs.com/bigdream6/p/8379261.html

    展开全文
  • 本文档是节选的两篇关于提升图像对比度的研究,一篇是在原有的梯度场理论基础上,结合人眼视觉特性的的论述,另一篇是使用特定的非线性算子对图像的增强。
  • 基于PCNN和视觉特性的图像对比度增强
  • 利用matlab增强图像对比度

    热门讨论 2014-03-31 15:03:59
    利用matlab增强图像对比度
  • 针对这一问题,提出一种X 射线图像对比度增强的算法。该算法以同态滤波为核心,结合图像降噪预处理及灰度调整,以现图像的对比度增强,并提高图像质量。编写程序实现该算法,并通过对分辨率靶图像和海洋鱼类样品的X ...
  • 提高图像对比度

    千次阅读 2019-06-28 09:46:40
    提高图像对比度 程序实现的效果: 第一张为源图像,第二张是增强后的图像,增强后图像中房屋的特征更加清晰。 方法1.用遍历像素的方法实现 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/highgui/...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 8,270
精华内容 3,308
关键字:

图像对比度