Image_Acquisition_Toolbox

Digital-Image-Processing-Project 数字图像处理大作业，图像细粒度分类，CUB-200-2011，Peking University

matlab影像镶嵌代码这是“使用傅立叶移位定理的图像拼接”的 MATLAB 实现，作为我们 EE338 数字信号处理课程项目的一部分。 使用的数据集： 我们使用了从移动相机拍摄的图像。 我们还使用了来自互联网的另一张图片。 描述 ： src -> 它包含所有必需的代码。 数据 -> 它包含输入数据。 报告 -> Matlab 生成的报告。 结果 -> 最终输出 ImageMosaicingProposal.pdf 要使用此代码，只需运行 main.m 团队 库什霍尔·钱德拉·马哈詹 坎海亚·库马尔

图像的边缘是图像最基本也是最重要 的特征之一。 边缘检测一直是计算机视觉和图像处理领域 的经典研究课题之一 。 图像分析和理解的第一步常常是边缘检测 。

IMAGE ANALYSIS,CLASSIFICATION AND CHANGE DETECTION IN REMOTE SENSING(THIRD EDITION)： ·      简明介绍所需的数学和统计背景知识 ·      深度介绍非线性数据分析方法，包括支持向量机等 ·      详细介绍多变量变化检测及软件的实现 ·      提供每个章节的练习源代码

Image Dupeless相似图像查询软件 你电脑中如果有很多图像，有很多可能是一个logo只差，你用其他md5检测软件是不能快速找出来的。这个软件可以搜索相似的图像，你查看后选择删除，非常的方便。 Image Dupeless 收集的图片越来越多，你是否为重复的图片困扰着？－因为你根本不知道它们在哪里，又有多少占据着你的硬盘空间！ImageDupeless 程序可以迅速搜寻重复、相似的图片，适用于海量图片。支持的图片文件格式是 JPEG， GIF， BMP， PCX， PNG， TIFF， PGM， WMF， EMF， EPS， PSD 和 ICO。和以前的查找重复图片的软件不同的是，它是以比较图象的内容为基础，不依赖于他们的大小，格式，分辨率，因此，查找的准确率是无可比拟的。程序界面友好、简约易用，且功能强大。

多标签图像分类 使用集成深度CNN进行多标签图像分类的基准 代码说明 代码已使用PyTorch 0.4进行了测试。 通过取消注释相应的行以进行随机裁剪和混合，可以根据model1代码改编本文中出现的Model2（M2）和model3（M3）。 要使用以下命令运行脚本：python resnet101_model1fc.py 1 512 16（三个参数是试验索引，补丁大小，批处理大小） VOC2007的评估指标与NUS-WIDE和MS-COCO的评估指标略有不同，因为注释中存在“困难的示例”，在评估时会被忽略。 我们使用所有训练数据来训练模型和训练停止的固定标准。 数据 要运行该代码，您可能需要从其官方网站下载三个数据集的图像。 参考 王谦，贾宁，Toby P.Breckon，《使用集成深度CNN进行多标签图像分类的基线》，2019年IEEE国际图像处理会议，台北。 接触

批量修改图片大小，解决大量照片修改的问题，内有说明。

SESR：同时增强和超分辨率 在更高的空间比例上可感知地增强图像生成 指标： 论文： : 预印本： : RSS-2020焦点演讲： ： 数据： ： 深度SESR模型 一种有效的水下图像模型； 可以接受2x-4x SESR的端到端培训 模型架构和实施细节： : 带有一维FENet的Deep SESR 2x的重量（在UFO-120上进行了训练）在以下型号中提供： HDF5：deep_sesr_2x_1d.h5文件； 使用test_sesr_Keras.py Protobuf：deep_sesr_2x_1d.pb文件； 使用test_sesr_TF.py UFO-120数据集 1500个训练和120个测试样本（水下图像） 促进2x，3x和4x SESR模型的配对训练 还具有带注释的显着性图，用于训练显着性预测模型 可以从以下网址下载： http : //irvla

1.绪论 应用有两个主要方向：（1）改善图片便于人理解；（2）便于机器存储、传输和表示而进行图像处理。 1.1什么的数字图像处理 数字图像处理是指借助于数字计算机来处理数字图像。 1.2数字图像处理的起源 选取CT图像部分：20世纪70年代发明“计算机轴向断层术”简称计算机断层（CT），是数字图像处理在医学诊断领域最重要的应用之一。 2.数字图像基础 图像的函数表述——f(x,y) 灰度级256下，分辨率从2014*1024降到32*32 分辨率不变的情况下，灰度级分别为16、8、4和2 ROI图像选取 空间域图像处理——带通滤除周期噪声 标准差分别为14.3、31.6、49.2 3.灰度变换与空间滤波 主要在空间域，针对像素进行操作。灰度变换主要对单个像素操作，处理对比度和阈值；空间滤波主要针对像素的领域处理。 灰度变换：由r分布到s分布 空间滤波：相当于使用卷积核，可实现多种操作，如平滑、锐化等等 4.频率域滤波 空间域到频域 理想的低通滤波器 低通≈平滑去皱纹 高通≈提取边界信息，如指纹 选择性滤波≈去除周期性的噪声 5.图像复原与重建 图像增强是主观过程；图像复原是客观过程，拟建立退化模型恢复出原图像。 注：这一点在胃癌CT图像中可以建立退化函数。 噪声类型 在某些特定场景的噪声，确实会呈现一种确定分布，这就有了逼近估计的可能性，尤其是知道先验的情况下。 不同参数的湍流退化模型 6.彩色图像处理 分为全彩色处理和伪彩色处理：第一类由全彩色传感器获取；第二类对灰度赋予颜色。 CT均为灰度，在此略过 7.小波和多分辨率处理 小波比传统的傅里叶变换改进在于：除了提供频率还能提供该频率发生的时间点。 多分辨率处理：综合使用多种技术，如子带编码、正交镜像滤波、金字塔图像处理等。 图像金字塔是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。应用于图像分割，机器视觉和图像压缩。 金字塔的底部是待处理图像的高分辨率表示，而顶部是低分辨率的近似。我们将一层一层的图像比喻成金字塔，层级越高，则图像越小，分辨率越低。 8.图像压缩 图像压缩是一种减少描绘一幅图像所需数据量的技术 9.形态学图像处理 将数学形态学作为工具，从图像中提取表达和描绘区域形状的有用图像分量，如边界、骨架和凸壳等。 腐蚀 膨胀 孔洞填充 10.图像分割 之前的处理，输入输出都是图像；从分割开始，有了另一个方向——输入图像输出是某些属性。 灰度图像的分割，分为两类：（1）根据灰度的不连续性，进行边缘分割；（2）根据灰度相似性，把图像分割为几个相似的区域。 1）不连续性—点、线、面，可以用差分以及导数来表示 2）分布特性—阈值处理（全局阈值、局部阈值） 3）基于区域的分割 区域生长、区域分裂与聚合 形态学分水岭 11.表示和描述 对分割后的区域进行表示和描述，也从两种角度：（1）外部特征（如边界）；（2）内部特征（组成像素）。 表示：边界追踪、链码、最小周长多边形近似 边界描述：简单描绘子、形状数、傅里叶描绘子、统计矩 区域描绘子：简单描绘子、拓扑描绘子、纹理、不变矩 主分量描绘 关系描绘子 注：纹理分析是区域描绘中的一种方法。 12.目标识别 主要分为两大领域：决策理论方法（定量）和结构方法（定性）。 基于决策理论的识别： （1）最小距离分类器 （2）相关匹配 （3）统计分类器，如高斯分类器 （4）神经网络 总结： 这本书很经典，即使在深度学习火热的情况下，也没有逃离这经典的结构。依旧是完成了一种特征提取描述以及匹配分类的过程。