图像像素

TV正则作为惩罚项具有明显的阶梯效应，会使图像不自然，这篇文章为了解决这个问题，提出了利用图像Hessian矩阵的Frobenius范数的二阶导数作为惩罚项进行CBCT重建，可以有效抑制TV惩罚项的阶梯效应。 TV惩罚项优先最小化一阶导数，因此往往具有分段函数结果。在这次研究当中，我们提出了使用hessian惩罚来进行CBCT重建。这就会涉及到图像的hessian矩阵的F范数来抑制TV惩罚中的阶梯效应。其中，Hessian惩罚是二阶导数惩罚。这背后的动机是二阶导数对于相邻像素之间的绝对差有较弱的惩罚，并且允许分段地平滑重建结果。 对于之前的重建方法，大多数的惩罚项都是二次式的，因此相关目标函数的优化可以直接进行，例如 高斯-赛德尔 和 共轭梯度法 。 但是不幸的是hessian惩罚不是二次式的，这就会让目标函数的最小化具有挑战性。作者发展了一种有效的算法来最小化目标函数—MM算法。 图像去噪的能量泛函： 第一项式加权最小二乘元作为（WLS）或数据保真项。对角线矩阵Σ的元素在WLS损失函数中起着加权的角色，决定着每项的贡献。第二项是先验约束或一个惩罚项。图像重建任务是通过最小化具有正约束的目标函数来找到一个衰减系数图像μ hessian惩罚 由于上式中的先验约束强制了平滑约束，图像的TV最小化在CBCT重建中在噪声抑制和边缘保持中显示了良好的作用。让μ是连续可微的三维图像

1) 超级万能太空CCD： CCD DR的国内商家的宣传资料上把他们的DR称之为超级CCD、万能CCD、第N代CCD、甚至是太空CCD(国外规范的厂家一般不会这么做)，而所谓的太空技术,其实纯属唬人，因为所有的CCD技术，都来自于最早的间谍卫星的探测技术，用来代替必须回收的一次性胶片盒，使卫星拍照可以长期和24小时不间断，数字化照片直接发回地面。就连你我家用的数码照相机，宽泛点说也是来自于太空CCD技术。该技术目前较多使用在早期档次较低的胃肠机（目前高档的胃肠都使用平板）及数码像机上。 2) CR的价格，DR的品质： 这是某CCD DR厂家的广告语，其产品有没有DR的品质我们姑且再谈，但其价格的确和CR差不多，一台全进口的CCD DR海关报关价约为5万美圆左右，国内拼装的CCD DR的价钱就更便宜了。其实也是，一台1000多万的数码像机市价也就几千圆，而作为CCD DR的核心探测器CCD厂家成本价也最多2-3千圆。 3) 干扰与噪声： CCD DR不象平板DR那样直接成像，有人称之为假DR，其图像在变成数字化信号前要经过闪烁屏、影像增强器、透镜、菱镜、CCD、A/D转化等多级传输和处理，所以信号不可避免存在着衰减大、干扰大等一系列突出问题。 4) X线的剂量： 由于存在以上衰减问题，为了提高信噪比，对CCD DR来说，唯一的办法就是提高原始信号的信号强度

尺度不变特征变换匹配算法详解 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) Just For Fun 转自： http://blog.csdn.net/zddblog/article/details/7521424 对于初学者，从 David G.Lowe 的论文到实现，有许多鸿沟，本文帮你跨越。 1 、 SIFT 综述 尺度不变特征转换 (Scale-invariant feature transform 或 SIFT) 是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David Lowe 在 1999 年所发表， 2004 年完善总结。 其应用范围包含物体辨识、机器人地图感知与导航、影像缝合、 3D 模型建立、手势辨识、影像追踪和动作比对。 此算法有其专利，专利拥有者为英属哥伦比亚大学。 局部影像特征的描述与侦测可以帮助辨识物体， SIFT 特征是基于物体上的一些局部外观的兴趣点而与影像的大小和旋转无关。对于光线、噪声、些微视角改变的容忍度也相当高。基于这些特性，它们是高度显著而且相对容易撷取，在母数庞大的特征数据库中，很容易辨识物体而且鲜有误认。使用 SIFT 特征描述对于部分物体遮蔽的侦测率也相当高，甚至只需要 3 个以上的 SIFT 物体特征就足以计算出位置与方位

对于图像去雾领域的研究者来说，何凯明博士的“ 暗通道先验（DCP ）”可谓是奉若圭臬，接触这个概念一年了，但一直没有深挖，一直都是“拿来主义”，看大家粗略地一概而过，今天一时兴起，想着小搞一波，咱们就稍微深入一点，看看这个神奇的“暗通道”到底是个什么东西。 先来一段经典的代码吧，何博士的基于暗通道先验的单幅图像去雾中的部分代码，本人做了详细的注释，应该是可以看懂的： clear all; I=imread('xxxx\dehazing.png'); %读取图片 I=double(I); %将读入图像I的uint8数据转换为double类型的数据 I=I./255; %将像素值转换到0~1之间 dark=darkfunction(I); subplot(1,2,1);imshow(I); subplot(1,2,2);imshow(dark); %展示雾图和对应的暗通道 function [dark] =darkfunction(I) R=I(:,:,1); %将I的第一层赋值给R，下面的G、B分别为I的第二、三层 G=I(:,:,2); %三个参数分别代表行、列和层 B=I(:,:,3); [m,n]=size(R); %size求取矩阵大小，返回其行列值，即m、n a=zeros(m,n); %zeros返回 m x n 大小的零矩阵 for i=1:m %i从1开始一直循环到m

计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，让计算机学会处理和理解图像。这门学问有时需要借助机器学习。本文介绍一些机器学习在计算机视觉领域应用的基础技术。 通过像素值提取特征 数字图像通常是一张光栅图或像素图，将颜色映射到网格坐标里。一张图片可以看成是一个每个元素都是颜色值的矩阵。表示图像基本特征就是将矩阵每行连起来变成一个行向量。光学文字识别（Optical character recognition，OCR）是机器学习的经典问题。下面我们用这个技术来识别手写数字。 scikit-learn的digits数字集包括至少1700种0-9的手写数字图像。每个图像都有8x8像像素构成。每个像素的值是0-16，白色是0，黑色是16。如下图所示： % matplotlib inline from sklearn import datasets import matplotlib . pyplot as plt digits = datasets . load_digits ( ) print ( 'Digit:' , digits . target [ 0 ] ) print ( digits . images [ 0 ] ) plt . figure ( ) plt . axis ( 'off' ) plt . imshow ( digits . images [ 0 ] , cmap

图像变换可看作两种 1.1像素变换——点操作 1.2领域操作——区域 重要API //创建一张跟原图像大小和类型一样的空白图像、像素值初始值为0 Mat new_image = Mat :: zeros ( image . size ( ) , image . type ( ) ) ; //确保值大小范围在0-255之间 saturate_cast < uchar > ( value ) ; //给每个像素点每个通道赋值 Mat . at < Vec3b > ( y , x ) [ index ] = value 3.转换图像数据类型 将图像原来的8位无符号字符型转换为32位浮点型数据 4.课外扩展 opencv函数之saturate_cast（防止溢出） opencv之saturate_cast模板函数 saturate_cast（X）作用：确保X中RGB值得范围在0~255之间 来源： CSDN 作者： i罗伊 链接： https://blog.csdn.net/qq_43367829/article/details/103933947

以下运算两个图像的大小需要一样 算术运算： cv2.add(img1, img2) ：两个图像像素相加 cv2.subtract(img1, img2) ：两个图像像素相减 cv2.multiply(img1, img2) ：两个图像像素相乘 cv2.divide(img1, img2) ：两个图像像素相除 cv2.mean(img) ：图像的均值 cv2.meanStdDev(img) ：方差 逻辑运算： cv2.bitwise_and(img1, img2) ：与 cv2.bitwise_or(img1, img2) ：或 cv2.bitwise_not(img) ：非 cv2.addWeighted ：将图片以一定权重相加 这个函数最小需要6个参数。 1、第1个参数，输入图片1， 2、第2个参数，图片1的融合比例 3、第3个参数，输入图片2 4、第4个参数，图片2的融合比例 5、第5个参数，偏差 6、第6个参数，输出图片 来源： https://www.cnblogs.com/wbyixx/p/12236994.html

　　开始前，先看一下这几个概念： 　　帧缓冲区：计算机显存储器的一部分，存放屏幕图像的内容。FrameBuffer是内核当中的一种驱动程序接口。这种接口将显示设备抽象为帧缓冲区。用户可以将它堪称显示内存的一个映像，将映射到进程地址空间后，就可以直接进行读写操作，而写操作可以立刻反映在屏幕上。 　　光栅化：光栅化就是把几何数据和像素数据转换为片段的过程。每个片段方块对应于帧缓冲区的一个像素。把定点链接起来形成直线或者计算填充多边形的内部像素时，需要考虑直线和多边形的点画模式、直线的宽度、点的大小、着色模型以及用于支持抗锯齿处理的覆盖计算。每个片断方块都将具有各自的颜色和深度值。 　　卷积：是一种像素过滤器，用像素本身以及邻近像素的加权平均值来替换这个像素。卷积的应用例子包括模糊和锐化图像、查找图像边缘以及调整图像的对比度。 　　位图 和图像数据都采用矩形的像素数组格式。他们之间的一个区别就是位图的每个像素是由单个位的信息组成的，而图像的每个像素一般都包含好几段数据。另外，位图就像掩码一样，因为它们一般用于覆盖其他的图像。但是图像数据既可以简单地进行覆盖，也可以采用某种方法与帧缓冲区的数据进行混合。 　　OpenGL并不支持从文件读取像素和图像以及把像素和图像保存到文件中。 　　位图是由1和0组成的矩形数组，作为窗口中一个矩形区域的绘图掩码。 假设我们正在绘制一副位图

算术/逻辑增强 图像中的算术/逻辑增强操作主要是以像素对像素为基础在两幅或者多幅图间进行（不包含逻辑非，他在单一图像中进行） 对于逻辑操作来说：或 | 与 | 非，这三种逻辑算子完全是函数化的。换句话说，任何其他的逻辑算子都可以由这三个基本算子来实现。当我们对灰度级图像进行逻辑操作时，像素值作为一个二进制字符串来处理。 逻辑操作 与”操作和“或”操作通常用作模板，即通过这些操作可以从一幅图像中提取子图像。在“与”和“或”图像模板中，亮的表示二进制码1，黑的表示二进制码0。 算术操作 包含加减乘除四种运算，减法和加法在图像增强中最为有用，我们也简单的吧两幅图像相除看作是，一个图像取反和另外一幅相乘。 减法处理 两幅图像，f(x,y)与h(x,y)的差异表示为： g(x,y)=f(x,y)−h(x,y)。 图像的差异是通过计算这两图所有对应像素点的差而得出来的。减法处理最主要的作用就是增强两幅图像的差异。 平均处理 考虑一幅将噪声η(x,y)加入到原始图像f(x,y)形成的带有噪声的图像g(x,y)，即：g(x,y)=f(x,y)+η(x,y) 假设每个坐标点(x,y)上的早上都不相关且均值为零。 我们处理的目标就是累加一组噪声图像{g i （x，y）}来减少噪声。如果噪声符合上述限制可得到对k幅不同的噪声图取平均形成的图，即： 那么： 上述标准差的平方即可得到方差。当k增加

一、指针遍历 首先介绍几个Mat类型的属性，rows是Mat类型的行数，cols是列数，channels()是通道数，那么对于图像的每一行，都有cols*channels()个像素点，所以我们可以对所有行进行遍历，然后对于特定一行，遍历所有像素点，代码如下： int nl= image.rows; // 行数 // 每行的元素数量 int nc= image.cols * image.channels(); for (int j=0; j<nl; j++) { // 取得行 j 的地址 uchar* data= image.ptr<uchar>(j); for (int i=0; i<nc; i++) { // 处理每个像素 --------------------- data[i]= 0； // 像素处理结束 ---------------- } // 一行结束 } ptr也是一个模板属性，用来获取地址，而我们为什么要按行遍历而不直接从第一个元素位置直接遍历nl*nc个呢？ 这是因为在彩色图像中，图像数据缓冲区的前 3 字节表示左上角像素的三个通道的值，接下来的 3字节表示第 1 行的第 2 个像素，以此类推（注意 OpenCV 默认的通道次序为 BGR）。一个宽 W高 H 的图像所需的内存块大小为 W×H×3 uchars。不过出于性能上的考虑