CLAHE算法對於醫學圖像,特別是醫學紅外圖像的增強效果非常明顯。 CLAHE https://en.wikipedia.org/wiki/Adaptive_histogram_equalization 中文方面非常好的資料 限制對比度自適應直方圖均衡化算法原理、實現 ...
CLAHE CLAHE 是一種非常有效的直方圖均衡算法, 目前網上已經有很多文章進行了說明, 這里說一下自己的理解. CLAHE是怎么來的 直方圖均衡是一種簡單快速的圖像增強方法, 其原理和實現過程以及改進可以查看這里: 一文搞懂直方圖均衡 yfor CSDN博客 目前存在一些問題: 直方圖均衡是全局的, 對圖像局部區域存在過亮或者過暗時, 效果不是很好 直方圖均衡會增強背景噪聲, 如下圖所示為 ...
2021-09-21 08:46 0 295 推薦指數:
CLAHE算法對於醫學圖像,特別是醫學紅外圖像的增強效果非常明顯。 CLAHE https://en.wikipedia.org/wiki/Adaptive_histogram_equalization 中文方面非常好的資料 限制對比度自適應直方圖均衡化算法原理、實現 ...
前言 圖像識別工程開發中需要增強圖像對比度,便於后續處理,接觸到了CLAHE(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization),記錄一下其中的學習過程。 1.直方圖均衡1.1灰度直方圖 灰度圖中像素值的分布為0-255,以灰度值為橫坐標 ...
Epoll是Linux IO的多路復用的機制,是select/poll的增強版本,在Linux內核fs/eventpoll.c中可以查看epoll的具體的實現。 一、epoll數據結構 學習任何組件,首先得知道它有什么數據結構或者數據類型,epoll主要有兩個結構體:eventpoll ...
總結兩點: 在Go中,定義一個interface類型,該類型說明了它有哪些方法。使用時,在函數中,將該interface類型作為函數的形參,任意一個實現了interface類型的實參都能作為該interface的實例對象。Go中沒有implements關鍵字,與Java的實現多態相比,Go ...
直方圖均衡化(HE)是一種很常用的直方圖類方法,基本思想是通過圖像的灰度分布直方圖確定一條映射曲線,用來對圖像進行灰度變換,以達到提高圖像 對比度的目的。該映射曲線其實就是圖像的累計分布直方圖(CDF ...
文本相似度算法 minhash minhash simhash 中文文檔simhash值計算 simhash算法原理及實現 GoSimhash 是 中文 simhash 去重算法庫,Golang版本。 simhash算法的原理 simhash與Google的網頁去重 ...
一個 Promise 的運用: 效果如上,在一個 promise 被完成/被拒絕時執行對應的回調取到異步結果。 同時,以上代碼使用 promise 避免了回調地獄,規范了回調操作。 接下來,把 promise 拆成幾塊,學習一下怎么樣的實現過程。 步驟一、Promise ...
簡介 LRU(Least Recently Used)直譯為“最近最少使用”。其實很多老外發明的詞直譯過來對於我們來說並不是特別好理解,甚至有些詞並不在國人的思維模式之內,比如快速排序中的Pivot,模擬信號中的Analog 等等。筆者認為最好的理解方式就是看他誕生的原因,看這個概念的出現 ...