「图像增强java」图像增强技术
今天给各位分享图像增强java的知识，其中也会对图像增强技术进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
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研究生图像处理方向具体学哪些知识，用哪些软件？
研究生往图像处理方向发展，从原则上来说，需要学很多编程开发的语言。java, vb, python, r, c++, matlab等。以下是一些需要用的软件：
1、visual studio
Microsoft visual studio community 15/17(一般简称vs)，号称宇宙第一的ide，可不是浪得虚名。在这里推荐的是免费的社区版，可以说兼具所有ide 的优点。缺点是庞大臃肿(安装内存大)，但是后台占用很良心。除了基本的c语言外，还可以开发c++,c#,asp等，现在许多公司和个人在都使用它，既方便团队协作，开发效率还高，使用起来很方便。
2、code blocks
也是一个开源(open source)的ide，可跨平台(cross platform)，也就是说windows，linux，macOS都可以使用。支持C99新标准，安装包小巧，包含所有组件大小才90多M，自带mingw编译器，支持语法彩色醒目显示，支持代码完成，支持工程管理、项目构建、调试等功能。配置也很方便，有简单的关键词提示，官方没提供中文版，但是有第三方汉化包。
3、clion
这是一款专业的C/C++编程软件，jetbrains公司的产品，同类型的idea、pycharm等，大家应该都非常了解。它支持智能补全、语法提示、代码高亮等常见功能，此外还兼容cmake、代码重构等高级功能，因此开发效率更高，也更适合专业开发者，但缺点就是软件本身不免费，需要付费购买版权。
4、dev c++
开源的c++ ide，一键下载安装，无需任何多余配置，有中文版本。主题多样，相当轻巧。自带有简单的GCC、GDB调试工具，可以直接编译运行C++程序，基本功能和早期的VC6.0非常相似，没有任何自动补全、语法提示和语法检查的功能，插件扩展也比较少，因此，对于初学者来说，非常锻炼基本功。
扩展资料
Visual Studio 2008为开发人员提供了在最新平台上加速创建紧密联系的应用程序的新工具，这些平台包括 Web、Windows Vista、Office 2007、SQL Server 2008 和Windows Server 2008。对于 Web，ASP NET AJAX 及其他新技术使开发人员能够迅速创建更高效、交互式更强和更个性化的新一代 Web 体验。
Code::Blocks具有灵活而强大的配置功能，除支持自身的工程文件、C/C++文件外，还支持AngelScript、批处理、CSS文件、D语言文件、Diff/Patch文件、Fortan77文件、GameMonkey脚本文件、Hitachi汇编文件、Lua文件、MASM汇编文件、Matlab文件、NSIS开源安装程序文件。
参考资料
百度百科—Visual Studio
百度百科—Code::Blocks
有大侠知道java或是js或是css中怎么将单通道灰度图片与三通道灰度图片吗？有没有什么相关的算法啊？
int ImageStretchByHistogram(IplImage *src1,IplImage *dst1)
/*************************************************
Function: 通过直方图变换进行图像增强，将图像灰度的域值拉伸到0-255
src1: 单通道灰度图像
dst1: 同样大小的单通道灰度图像
*************************************************/
{
assert(src1-width==dst1-width);
double p[256],p1[256],num[256];
memset(p,0,sizeof(p));
memset(p1,0,sizeof(p1));
memset(num,0,sizeof(num));
int height=src1-height;
int width=src1-width;
long wMulh = height * width;
//statistics
for(int x=0;xsrc1-width;x++)
{
for(int y=0;ysrc1- height;y++){
uchar v=((uchar*)(src1-imageData + src1-widthStep*y))[x];
num[v]++;
}
}
//calculate probability
for(int i=0;i256;i++)
{
p[i]=num[i]/wMulh;
}
//p1[i]=sum(p[j]); j=i;
for(int i=0;i256;i++)
{
for(int k=0;k=i;k++)
p1[i]+=p[k];
}
// histogram transformation
for(int x=0;xsrc1-width;x++)
{
for(int y=0;ysrc1- height;y++){
uchar v=((uchar*)(src1-imageData + src1-widthStep*y))[x];
((uchar*)(dst1-imageData + dst1-widthStep*y))[x]= p1[v]*255+0.5;
}
}
return 0;
}
void CCVMFCView::OnImageAdjustContrast()
{
if(workImg-nChannels1)
OnColorToGray();
Invalidate();
dst=cvCreateImage(cvGetSize(workImg),workImg-depth,workImg-nChannels);
ImageStretchByHistogram(workImg,dst);
m_dibFlag=imageReplace(dst,workImg);
Invalidate();
}
这个是C++代码格式的，你可以参考一下思路
图像直方图与直方图均衡化
图像的直方图用来表征该图像像素值的分布情况。用一定数目的小区间(bin)来指定表征像素值的范围,每个小区间会得到落入该小区间表示范围的像素数目。
图像直方图图形化显示不同的像素值在不同的强度值上的出现频率，对于灰度图像来说强度范围为[0~255]之间，对于RGB的彩色图像可以独立显示三种颜色的图像直方图。
drawHist()用于展示图像的直方图，并把它转换成bitmap。
如果对CalcHistogram感兴趣，可以查看 cv4j 的具体实现。
直方图均衡化（histogram equalization）是一种借助直方图变换实现灰度映射从而达到图像增强目的的方法。
直方图均衡化通常是对图像灰度值进行归一化的一个非常好的方法，并且可以增强图像的对比度。
基本思想：把原始图的直方图变换成为均匀分布的形式，这样，就增加了像素灰度值的动态范围，从而达到增强图像整体对比度的效果。
同样，如果对EqualHist感兴趣，可以查看 cv4j 的具体实现。
图像是由像素构成的，然而直方图能够反映像素的分布情况，可以作为是图像一个很重要的特征。在实际开发中，图像直方图在特征提取、图像匹配等方面都有很好的应用。除此之外，直方图还能做图像的相似度匹配。
直方图均衡化则用于增强图片，利于人的视觉效果或便于机器识别。
CalcHistogram 和 EqualHist 是 cv4j 中直方图相关操作的类。
cv4j 是 gloomyfish 和我一起开发的图像处理库，纯java实现，目前还处于早期的版本。
上周末我们开始做直方图的相关操作，预计下周能做完这个模块。
另外，在Google I/O之后，我们第一时间便更新了cv4j中的rxcv4j模块。该模块顾名思义是对cv4j使用RxJava进行封装，我们将该模块用 Kotlin 重写，也算是赶了一回时髦：）。
该系列先前的文章：
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二值图像分析:案例实战(文本分离+硬币计数)
Java实现高斯模糊和图像的空间卷积
Java实现图片滤镜的高级玩法
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关于图像增强java和图像增强技术的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
发布于：2022-12-15，除非注明，否则均为原创文章，转载请注明出处。