图像融合

Mallat 基于离散二进小波变换，MER(Multiscale Edge Representation)多尺度边缘检表示。多尺度边缘检测与重构。 一、多尺度边缘检测 二、重构 来源： https://www.cnblogs.com/wxl845235800/p/11776200.html

2014 ICLR 纽约大学 LeCun团队 Pierre Sermanet, David Eigen, Xiang Zhang, Michael Mathieu, Rob Fergus, Yann LeCun 简单介绍 Ovefeat是2013年ImageNet定位任务的冠军，同时在分类和检测任务也取得了不错的结果。 它用一个共享的CNN来同时处理图像分类，定位，检测三个任务，可以提升三个任务的表现。 它用CNN有效地实现了一个多尺度的，滑动窗口的方法，来处理任务。 提出了一种方法，通过累积预测来求bounding boxes（而不是传统的非极大值抑制）。 论文动机 虽然ImageNet的数据包含一个大致充满图像的中心目标，但是目标在图像中的大小和位置有着显著差异。解决这个问题有几个做法。 使用多个固定大小的滑动窗口移动，对每个扫过的窗口图像做CNN预测。该方法的缺点在于窗口没有包含整个目标，甚至中心也没有，只是包含了一部分（比如狗狗的头），虽然适合做分类，但是定位和检测效果很差。 训练一个卷积网络，不仅产生分类的分布，还产生预测框bouding box（预测目标的大小和位置）。 累积每个位置和尺寸对应类别的置信度。 AlexNet展示了CNN可在图像分类和定位任务上取得了优秀的表现，但是并没有公开描述他们的定位方法。 这篇论文是第一次清晰地解释CNN如何用于定位和检测。

一、Mat类 Mat类是C++实现的OpenCV库的核心，表示一个N维度单通或多通道阵列，可以用来存储实数或复数值向量和数组，灰度或彩色图像，向量场，张量及直方图(当然高纬度的直方图存储在稀疏Mat类更合适)，OpenCV是一个图像处理库。它包含大量的图像处理功能。为了解决计算上的挑战，大多数时候你最终会使用库的多个功能。因此，将图像传递给函数是一种常见的做法。我们不应该忘记，我们正在讨论图像处理算法，这些算法往往计算量很大。我们想要做的最后一件事是通过制作不必要的大型图像副本来进一步降低程序的速度。 为了解决这个问题，OpenCV使用了一个引用计数系统。这个想法是，每个Mat对象都有自己的头部，但是矩阵可以通过让它们的矩阵指针指向相同的地址而在它们的两个实例之间共享。而且，复制操作符只会复制标题和指向大矩阵的指针，而不是数据本身。 1.1创建一个Mat对象 从上可以看出Mat基本上是一个包含两个数据部分的类：矩阵头（包含矩阵大小，用于存储的方法，存储矩阵的地址等信息）以及包含像素值（取决于选择用于存储的方法的任何维度）。矩阵头部大小是恒定的，但是矩阵本身的大小可能随着图像而变化，并且通常比数量级大。 创建一个Mat类型对象可以没有大小和数据类型，然后通过成员函数create()来分配指定，例如创建一个二维数组，可以使用create(int rows, int cols,

转载：https://blog.csdn.net/u014096352/article/details/53526747 图像的等距变换，相似变换，仿射变换，射影变换及其matlab实现 　 非常详细的一个说明，珍藏了。 今天，我们学习一下图像（2维平面）到图像（2维平面）的四种变换， 等距变换，相似变换，仿射变换，投影变换 首先介绍它的原理，最后介绍matlab的实现 1.数学基础 射影变换矩阵 H H 属于 射影群 P L ( n ) PL(n) 中的一个，仿射群是由 P L ( 3 ) PL(3) 中最后一行为 ( 0 , 0 , 1 ) (0,0,1) 的矩阵组成的 子群 ，包括 仿射群 ， ŷʽȺ ，其中欧式群是仿射群的子群，其左上角的矩阵是正交的，当它的行列式为1是称为定向欧式群，距离是欧式群的不变量，但不是相似群的不变量，而夹角是这两个群的不变量。 听了这么多群，不变量的数学概念，可能有点晕，下面我用最直观的语言解释。线性空间中的线性变换可以用矩阵来描述，因此我们用矩阵来刻画这四种变换。我们以数学系的经典代数入门教材北大版的《高等代数》为例，研究这些变换是如何进行的 2. 等距变换 等距变换（isometric transform），保持欧式距离不变，当图像中的点用齐次坐标表示时， 其中 R R 是旋转矩阵。 t t 是平移矢量，有3个自由度（1旋转角 θ θ

1. 图像拼接传统做法： 特征点提取：sift、surf、orb等特征点提取； 基于特征点的配准：RANSAC方法剔除匹配点并拟合图像变换矩阵（全局单应性矩阵）； 图像融合：先确定缝合线，再利用加权融合、多频带融合的方法融合; 方法：除了按照上文提到的顺序利用opencv进行拼接，还可以用opencv自带的stitch类，拼接很方便，效果也很好。 2.图像拼接出现的问题： 对于大视差的物体（可以理解为离摄像头比较近的物体，或者待拼接的图片上有远景有近景） 可采用的方法,分为两种，一种是基于缝合线的方法，可以参看确定Seam- Driven 、Content preserving warp 、Parallax-toleranting stitching 这三种方法，很经典的。 二是采用基于网格优化及网格约束的方法，代表有DHW、SVAS，APAP，SPHP、AANAP等方法，可以下载他们的相关论文看。 3.视频拼接出现的问题： 视频拼接除了图像拼接的大视差问题，还有移动的物体经过重合区域会出现重影的问题，现在解决的办法比较推荐的有 Video Stitching with Spatial-Temporal Content-Preserving Warping 这篇论文，提出加时空域约束项，时空域3D缝合线的方法，效果很好。 待拼接的两幅图像之间的变换模型是平移模型

本文为论文阅读笔记，不当之处，敬请指正。 A Review on Deep Learning Techniques Applied to Semantic Segmentation: 原文链接 4 深度学习图像分割的常用方法 深度学习在多种高级计算机视觉任务中的成功―特别是监督CNNs（Convolutional Neural Networks，卷积神经网络）在图像分类、物体检测方面的成功―鼓舞着研究人员探索此类网络对于像素级标记，如语义分割方面的能力。此类深度学习技术的突出优点，相比传统方法，，能够针对当前问题 自动学习合适的特征表示 。传统方法通常使用手动特征，为了使其适应新的数据集，通常需要专家经验和时间对特征进行调整。 文章综述中所比较的基于深度学习的图像分割算法的特性（详情查看原文）。 当前最成功的图像分割深度学习技术都是基于一个共同的先驱：FCN（Fully Convolutional Network，全卷积神经网络）。CNNs是非常高效的视觉工具，能够学习到层次化的特征。 研究人员将全连接层替换为卷积层来输出一种空间域映射而非类的评分，从而将现存、周知的分类模型，如AlexNet，VGG，GoogleNet和ResNet等，转化为全卷积的模型。 这些映射用分数阶卷积（fractionally strided convolutions，又名反卷积）来产生像素级标签输出。

新智元编译 最近，物体识别已经成为计算机视觉和AI最令人激动的领域之一。即时地识别出场景中所有的物体的能力似乎已经不再是秘密。随着卷积神经网络架构的发展，以及大型训练数据集和高级计算技术的支持，计算机现在可以在某些特定设置（例如人脸识别）的任务中超越人类的识别能力。 我感觉每当计算机视觉识别方面有什么惊人的突破发生了，都得有人再讲一遍是怎么回事。这就是我做这个图表的原因。它试图用最简洁的语言和最有吸引力的方式讲述物体识别的现代史。故事开始于2012年AlexNet赢得了ILSVRC（ImageNet大规模视觉识别挑战赛）。信息图由2页组成，第1页总结了重要的概念，第2页则勾画了历史。每一个图解都是重新设计的，以便更加一致和容易理解。所有参考文献都是精挑细选的，以便读者能够知道从哪里找到有关细节的解释。 计算机视觉6大关键技术 图像分类：根据图像的主要内容进行分类。数据集：MNIST,CIFAR,ImageNet物体定位：预测包含主要物体的图像区域，以便识别区域中的物体。数据集：ImageNet物体识别：定位并分类图像中出现的所有物体。这一过程通常包括：划出区域然后对其中的物体进行分类。数据集：PASCAL,COCO语义分割：把图像中的每一个像素分到其所属物体类别，在样例中如人类、绵羊和草地。数据集：PASCAL,COCO实例分割：把图像中的每一个像素分到其物体类别和所属物体实例

目标 在这一章当中， 我们将学习Image Pyramids 我们将使用图像金字塔创建一个新的水果：橘子苹果 我们将看到这些函数： ， 理论 通常情况下，我们使用一个大小不变的图像。 但在某些情况下，我们需要使用同一张图像不同分辨率的子图像。 例如，在搜索图像中的某些内容时（例如脸部），我们不确定该图像中物体的大小。 在这种情况下，我们需要创建一组具有不同分辨率的图像，并在其中搜索对象。 这些具有不同分辨率的图像集被称为 图像金字塔 （因为我们把最大的图像放在底部，而最小的图像放在顶部，它看起来像金字塔，因而得名图像金字塔）。 有两种图像金字塔。 1） 高斯金字塔 和2） 拉普拉斯金字塔 补充： 对图像的向下取样 为了获取层级为 G_i+1 的金字塔图像，我们采用如下方法: 补充完毕： 高斯金字塔的顶部是通过将底部图像中的连续的行和列去除得到的。顶部图像中的每个像素值等于下一层图像中 5 个像素的高斯加权平均值。这样操作一次一个 MxN 的图像就变成了一个 M/2xN/2 的图像。所以这幅图像的面积就变为原来图像面积的四分之一。这被称为 Octave。连续进行这样的操作我们就会得到一个分辨率不断下降的图像金字塔。我们可以使用函数cv2.pyrDown() 和 cv2.pyrUp() 构建图像金字塔。函数 cv2.pyrDown() 从一个高分辨率大尺寸的图像向上构建一个金子塔

　　图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。 1、图像识别技术的引入 　　图像识别是人工智能的一个重要领域。图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。图像识别，顾名思义，就是对图像做出各种处理、分析，最终识别我们所要研究的目标。今天所指的图像识别并不仅仅是用人类的肉眼，而是借助计算机技术进行识别。虽然人类的识别能力很强大，但是对于高速发展的社会，人类自身识别能力已经满足不了我们的需求，于是就产生了基于计算机的图像识别技术。这就像人类研究生物细胞，完全靠肉眼观察细胞是不现实的，这样自然就产生了显微镜等用于精确观测的仪器。通常一个领域有固有技术无法解决的需求时，就会产生相应的新技术。图像识别技术也是如此，此技术的产生就是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息，解决人类无法识别或者识别率特别低的信息。 如果你想要系统地学习人工智能

文章目录 Abstract 1. Introduction 2. Common Core of Experiments 3. Rich Model for Steganalysis of Color Images 4. 实验 5. Conclusion Abstract 在这篇文章中提出了一种对于Spatial rich model的扩展，附加特征由RGB三个通道的三维共现形成，他们的作用是捕捉颜色通道之间的依赖关系。这些CRMQ1（color rich model）对于展现了色彩插值痕迹的图片可以非常有效地检测其隐写信息。内容自适应算法由于其修改相同像素信息的趋势而受到更大冲击。该特征集的有效性在BOSSbase三个不同的颜色版本和两种隐写算法上得到验证。 1. Introduction 所有针对灰度设计的隐写分析技术都可以通过将彩色图像看做三倍大的灰度图像来应用于彩色图像，但这种方法失去了色彩之间的依赖性信息。 文献18中提出了第一个考虑颜色通道间相关性的彩色图像隐写分析特征集。作者使用了高阶的噪声残差矩，残差通过对三颜色通道的图像进行QMF分解的系数进行预测得到。 文献19中提出了另一种LSB颜色匹配检测器。作者使用图像的3D颜色立方体表示，提出了3*3*3领域的相对频率作为隐写特征。这种方法在解压后的JPEG文件中表现很好，但在大量具有单一色彩的图像中表现不佳