图像增强

1 Mat ImageAHE(Mat img, int block) 2 { 3 Mat AHE_GO = img.clone(); 4 5 int width = img.cols; 6 int height = img.rows; 7 int width_block = width / block; //每个小格子的长和宽 8 int height_block = height / block; 9 //存储各个直方图 10 11 12 int tmp2[16 * 16][256] = { 0 };//10要和block保持一致 13 float C2[16 * 16][256] = { 0.0 }; 14 //分块 15 int total = width_block * height_block;//分割的总的块儿数 16 for (int i = 0; i < block; i++) 17 { 18 for (int j = 0; j < block; j++) 19 { 20 int start_x = i * width_block; 21 int end_x = start_x + width_block; 22 int start_y = j * height_block; 23 int end_y = start_y + height_block; 24 25

ABBYY PDF Transformer+ 这款 Ocr图文识别软件 提供多种图像处理选项，可提高源图像的质量，便于准确地识别光学字符。我们扫描纸质文档或从图像文件创建 PDF 时，务必选择合适的图像处理选项。而在ABBYY PDF Transformer+中包含下列图像处理选项。 识别文本 — 选择此选项会将文本层放在图像下方，生成的可搜索 PDF 文档看起来与原件完全相同。您将能够复制并标记 PDF 文档中的文本。 纠正失真的文本行、文档倾斜以及其他缺陷 — 选择此选项将导致程序在图像上运行多个图像增强例程。 视乎输入图像的类型，ABBYY PDF Transformer+ 将选择合适的图像增强机制，比如，歪斜纠正、梯形失真纠正或图像分辨率调整。 ·图像增强可能需要一段时间。 纠正页面方向 — 选择此选项将导致程序在扫描仪上检测页面方向。 为了实现最佳识别效果，页面应有标准方向，即，水平线条和字母应向上。 拆分对开页 — 选择此选项将导致以下问题：将书籍或杂志的任何两页拆分为两个独立的图像。 当您扫描书籍时，扫描的图像将通常包含两个相反的页面。为了获得最佳识别效果，程序将图像拆分为两个，为每个书籍页面创建一个独立的 PDF 页面。 此功能对中文和日文文本不起作用。 使用混合光栅内容 (MRC) 压缩 — 选择此选项将应用 MRC 压缩算法，这将大大减小文件大小

图像去噪处理方法可分以下两大类： { 空 间 域 法 ： 变 换 域 法 ： 在 ԭ ͼ 像 上 ֱ 接 进 行 数 据 运 算 ， 对 像 素 的 灰 度 ֵ 进 行 处 理 在 ͼ 像 的 变 换 域 上 处 理 ， 对 变 换 后 的 ϵ 数 进 行 相 Ӧ 处 理 ， 再 反 变 换 达 到 ȥ 噪 的 Ŀ 的 { 空 间 域 法 ： 在原图像上直接进行数据运算，对像素的灰度值进行处理 变 换 域 法 ： 在图像的变换域上处理，对变换后的系数进行相应处理，再反变换达到去噪的目的 例 1 ： 基 于 离 ɢ 余 弦 变 换 的 ͼ 像 ȥ 噪 例 1 ： 基 于 离 ɢ 余 弦 变 换 的 ͼ 像 ȥ 噪 噪声抑制原理：一般，认为图像的噪声在离散余弦变换结果的高频部分，而高频部分的幅值一般很小，利用这一性质可实现图像的噪声抑制。 %DCT 变换 Y = dct2(Xnoise); %离 散余弦变换 I = size (m,n); %m ,n为处理图像的大小 %高 频屏蔽 I( 1 :m/ 3 :n/ 3 ) = 1 ; Ydct = Y. *I ; %逆 DCT变换 Y = uint8(idct2(Ydct)); 例 2 ： 基 于 С 波 变 换 的 ͼ 像 ȥ 噪 例 2 ： 基 于 С 波 变 换 的 ͼ 像 ȥ 噪 小波变换去噪可以提取并保存对视觉其主要作用的边缘信息

1、主流颜色空间 RGB三通道彩色图，每个通道都是[0,255]，常用的三通道―>单通道，Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11 2、图像增强的目标 改善图像的视觉效果 转换为更适合人或机器分析处理的形式； 突出对人或机器分析有意义的信息 抑制无用信息，提高图像的使用价值 包括图像锐化、平滑、去躁、灰度调整（对比度增强） 3、图像处理方法 3.1 特征提取方法 直方图 3.2 空间域处理及其变换 来源: https://www.cnblogs.com/yqpy/p/11337369.html

1、 简单平滑-邻域平均法 图像简单平滑是指通过邻域简单平均对图像进行平滑处理的方法，用这种方法在一定程度上消除原始图像中的噪声、降低原始图像对比度的作用。 它利用卷积运算对图像邻域的像素灰度进行平均，从而达到减小图像中噪声的影响、降低图像对比度的目的。 2、 高斯平滑 高斯平滑也是邻域平均的思想对图像进行平滑的一种方法，高斯平滑与简单平滑不同，在高斯平滑中，不同位置的像素被赋予了不同的权重。 下图的所示的3*3和5*5领域的高斯模板。 模板越靠近邻域中心位置，其权值越高。在图像细节进行模糊时，可以更多的保留图像总体的灰度分布特征。下图是常用的四个模板： 3、 中值滤波 在使用邻域平均法去噪的同时也使得边界变得模糊。而中值滤波是非线性的图像处理方法，在去噪的同时可以兼顾到边界信息的保留。 选一个含有奇数点的窗口W，将这个窗口在图像上扫描，把窗口中所含的像素点按灰度级的升或降序排列，取位于中间的灰度值来代替该点的灰度值。 常用的窗口还有方形、十字形、圆形和环形。不同形状的窗口产生不同的滤波效果，方形和圆形窗口适合外轮廓线较长的物体图像，而十字形窗口对有尖顶角状的图像效果好。 4、 边界保持类滤波 均值 替换掉原来的值 中值 灰度来替代，上图中2,3,3中选择3即可。

图像处理前 图像处理后 文章来源: https://blog.csdn.net/u012996559/article/details/92078517

Opencv拉普拉斯算子——图像增强 #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; //拉普拉斯处理 cv::Mat laplaceMat(cv::Mat imgParam); int main(int argc, char *argv[]) { Mat image = imread("D:\\images\\JK$DPF6315~A4G07~G{J4WI.jpg", 1); if (image.empty()) { std::cout << "打开图片失败,请检查" << std::endl; return -1; } imshow("原图像", image); cv::Mat imageEnhance = laplaceMat(image); imshow("拉普拉斯算子图像增强效果", imageEnhance); waitKey(); return 0; } //拉普拉斯处理 cv::Mat laplaceMat(cv::Mat imgParam) { Mat imageEnhance; //Mat kernel = (Mat_<float>(3, 3) << 0, -1, 0, 0, 5, 0, 0, -1, 0); Mat kernel

图像增强 图像增强的目的是：改善图像的视觉效果或使图像更适合于人或机器的分析处理 \[ 图像增强 \begin{cases} 空域法 \begin{cases} 点操作 \begin{cases} 直接灰度变换\\ 直方图修正 \end{cases}\\ 邻域操作 \begin{cases} 图像平滑\\ 图像锐化 \end{cases} \end{cases}\\ 频域法 \begin{cases} 低通滤波\\ 高通滤波 \end{cases} \end{cases} \] 点操作 直接灰度变换 \(g(x,y)=T[f(x,y)]\) \(T\) => 灰度映射函数 坐标位置 \((x,y)\) 为 \(f\) 的自变量，表示当前灰度值，经过函数 \(T\) 转变为 \(g\) ， 注意在T函数中 \(f(x,y)\) 为其自变量 直接灰度变换又可以分为： 线性变换 分段线性变换 非线性变换 线性变换 & 分段线性变换 对于 \(f(x,y)\) 灰度范围为 \([a,b]\) 的部分，进行线性变换 \[g(x,y) = {d-c\over b-a}[f(x,y)-a]+c\] 我们可以用它来做什么？ 举个简单的例子，我们可以很容易的通过调整灰度分布，使得图片白的部分更白，黑的部分更黑 void increase(Mat &inputImage, Mat&

这是2018年写的第一篇关于opencv的文章，考虑到图像增强对于初学者来说比较容易理解，因此从该方向入手，通过一些程序案例，分析图像增强的原理并展示效果。 首先，什么是图像增强？ 图像增强就是通过对像素值局部或整体的变换，使得原来特征不明显的部分显得更加突出，并且抑制一些用户不感兴趣的特征，这样图像的价值将会更加明显。 举个例子：小明喜欢拍照，逆光拍摄了一组照片，结果照片整体很暗，勉强可以看到照片里面的内容，那么这时可以采取图像增强的方法，将图像整体亮度提高。 原始图像： 处理后图像： 可以看出图像确实增亮了不少，实现原理： 可以把 f ( x ) //--> 看成源图像像素，把 g ( x ) //--> 看成输出图像像素。这样一来，可以更清楚些： g ( i , j ) = a ∗ f ( i , j ) + b //--> 其中， i //--> 和 j //--> 表示像素位于第 i //--> 行和第 j //--> 列 。 实现代码： void fun2( float alpha, float beta) { Mat image = imread( "../seq/test1.jpg" ); if ( image .empty()) { std::cout << "打开图像失败，请检查路径" << std::endl; return ; } imshow(

对比度的概念 对比度(contrast ratio)衡量的是图像中亮区和暗取的比例，对比度是影响视觉效果的重要因素，对比度小的图像，其色彩层次少，看起来要么太亮要么太暗。 直方图均衡化() 来源： https://www.cnblogs.com/xqwang/p/11527353.html