领先的高级数字成像解决方案开发商OmniVision Technologies, Inc.日前推出了14.6百万像素图像传感器，能够提供高分辨率的静止摄影和在每秒60帧完整的1080p高清晰度的动态影像。最新用于数码相机/摄像机(DSC/DVC)的全新OV14810和用于移动应用OV14825皆是第一个传感器实现为主流的消费电子产品提供最高质量视频和摄影。 　　“有了新的OV14810，DSC和DVC细分市场正在融合，让消费者只要有一个设备就可捕捉最重要的照片和高清视频，” OmniVision的高级产品营销经理Devang Patelg說。“我们也看到移动电话市场转向全高清视频，分辨率更高

FINDCLU 在 2D 像素阵列中找到孤立和聚集的像素。 这些结构的识别通常用于处理像素化探测器中的电离粒子或天体物理学中的 CCD。 - -目的 - - 该函数提供孤立和聚集像素的有序列表。 簇是由相邻像素相邻的集合定义的。 孤立像素是没有邻居的像素。 像素 P(i,j) 的邻居定义为子阵列 P(i-1:i+1, j-1:j+1) 的 8 个像素。 该函数可以快速处理具有大量孤立点和大尺寸簇的大型二维阵列。 - -输入 - - dimx = 像素数组的行数 (int)。 dimy = 像素数组的列数 (int)。 Pos = 所选像素位置索引的二维数组（int），排列在 [行索引列表; 列索引列表]。 （见演示脚本） - -输出 - - Sol = 孤立像素位置的有序索引的 2D 数组（int），排列在 [行索引列表; 列索引列表]。 Clu = 聚集像素位置的有序索引的二维数

在摄像机自标定过程中，可根据Harris的检测算法提取对角点。该算法简单有效，非常稳定。在图像旋转、灰度、噪声影响和视点变换的条件下,与其他算子相比，是最稳定的一种点特征提取算子。为了获得亚像素级的角点坐标，需要引入迭代算法进行优化。试验证明该方法可大幅度提高摄像机的标定精度。

这篇文档详细讲述了图像中的一些基本知识，对于图像处理来说很有帮助

【图像加密】行列像素置乱+DWT图像加密【含Matlab源码 675期】.zip

用VC编制的可以显示图像上的像素点坐标 对一张为图中指定的RGB颜色值进行提取，生成所有该颜色的像素坐标，并可以导出到文件

如果运行不通，可尝试不直接点击“运行”，而是点击“运行并前进”按钮。 这个MATLAB函数将灰度图像I中的强度值映射到J中的新值，使得1%的数据在I的低强度和高强度下饱和。对图像f中任意像素的灰度值x进行变换，得到图像f 中对应像素的灰度值XF。 具体的算法步骤如下： i. Set adjustment linearity value; ii. Read in the image to be processed and assign it to I; iii. Assign image data to R. Change the original image into a monochrome image and keep the red color. Use the function imadjust to adjust the gray level of R, and the result returns R1; iv. Assign image data to G. Change the original image into a monochrome image and keep the green color. Use the function imadjust to adjust the gray level of R, and the result returns G1; v. Assign image data to B. Change the original image into a monochrome image and keep the blue color. Use the function imadjust to adjust the gray level of R, and the result returns B1; vi. Get RGB image after transformation; vii. Draw R, R1, G, G1, B, B1 images and observe the results of linear gray-scale transformation. 结果一般。 版权声明：本文为CSDN博主「灵泉matlab」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_31434537/article/details/104562388

matlab代码abs 通用汽车制造商 实现我们的“使用高斯混合模型的超像素分割”工作。 可以找到 GPU 上的并行实现，它运行速度非常快（GTX 1080 上的 320x240 图像大约为 1000FPS）。 引文 该方法已作为常规论文发表在 IEEE Transactions on Image Processing 中。 如果您根据我们的方法开发您的工作，当然，如果您引用我们的论文，我们将不胜感激。 新的bibtex如下。 @article{Ban18, author = {Zhihua Ban and Jianguo Liu and Li Cao}, journal = {IEEE Transactions on Image Processing}, title = {Superpixel Segmentation Using Gaussian Mixture Model}, year = {2018}, volume = {27}, number = {8}, pages = {4105-4117}, doi = {10.1109/TIP.2018.2836306} } 这项工

基于多尺度变换的像素级图像融合是计算机视觉领域的研究热点，广泛应用于医学图像处理等领域。本文对多尺度变换的像素级图像融合进行综述，阐述多尺度变换图像融合的基本原理和框架。在多尺度分解方面，以时间为序梳理了塔式分解、小波变换和多尺度几何分析方法的发展历程。

主要介绍了Python3实现取图片中特定的像素替换指定的颜色,涉及Python3针对图片文件的读取、转换、生成等相关操作技巧,需要的朋友可以参考下