1.Effective Level Set Image Segmentation With a Kernel Induced Data Term

image子模块用法image子模块是Python中PIL库（Python Imaging Library）的一个模块，用于对图像进行处理和操作。

它提供了一系列的函数和方法，用于加载、保存、调整、转换和合成图像。

下面是image子模块的一些常用功能和用法的参考内容：1. 加载和保存图像- 使用`Image.open(path)`函数加载图像，其中`path`是图像文件的路径。

- 使用`Image.save(path)`方法保存图像，其中`path`是保存图像的路径。

可以指定保存的格式，如`png`、`jpeg`等。

2. 调整图像大小- 使用`resize(size)`方法调整图像的大小，其中`size`是一个二元组，表示新的图像大小。

可以指定新的宽度、高度或缩放比例。

3. 调整图像质量- 使用`Image.filter()`方法应用不同的滤镜效果，如模糊、锐化等。

可以根据需要选择不同的滤镜效果。

4. 调整图像颜色- 使用`Image.convert(mode)`方法转换图像的色彩模式，其中`mode`可以是灰度、RGB、CMYK等。

可以根据需要选择不同的色彩模式。

- 使用`ImageEnhance`模块提供的方法调整图像的亮度、对比度和锐度等。

5. 剪裁和旋转图像- 使用`crop(box)`方法剪裁图像，其中`box`是一个四元组，表示剪裁的区域的左上角坐标和右下角坐标。

- 使用`rotate(angle)`方法旋转图像，其中`angle`是旋转的角度。

可以指定正值表示逆时针旋转，负值表示顺时针旋转。

6. 图像合成- 使用`Image.blend(image1, image2, alpha)`方法将两张图像混合，其中`image1`和`image2`是要混合的两张图像，`alpha`表示混合的比例。

7. 图像操作- 使用`ImageDraw`模块提供的函数和方法进行图像的绘制，如绘制直线、矩形、圆等。

如何优化计算机视觉技术的内存占用计算机视觉技术是一种能够感知、理解和解释图像和视频的技术。

它在许多应用领域起着关键作用，如智能交通系统、安全监控、医学影像分析等。

然而，计算机视觉技术通常需要处理大量的图像和视频数据，这导致了很高的内存占用。

为了提高计算机视觉技术的性能和效率，优化内存占用是必不可少的。

本文将介绍一些优化计算机视觉技术内存占用的方法。

1. 使用适当的数据类型和数据结构在计算机视觉技术中，图像和视频数据通常以像素形式存储。

为了减少内存占用，可以选择适当的数据类型和数据结构来存储像素数据。

例如，对于灰度图像，可以使用8位整数类型来存储像素灰度值。

对于彩色图像，可以使用16位整数类型来存储RGB分量值。

此外，使用压缩算法可以减少存储图像和视频数据所需的内存空间。

2. 压缩和编码压缩是减少内存占用的常用方法。

计算机视觉技术中的图像和视频数据可以使用压缩算法进行压缩，以减少存储空间的需求。

常见的压缩算法包括JPEG、H.264等。

此外，可以使用编码技术来进一步减少内存占用。

例如，对于连续视频流，可以使用基于I帧的编码方法，只存储关键帧和差异帧，以减少存储的数据量。

3. 内存管理合理的内存管理对于减少计算机视觉技术的内存占用非常重要。

首先，需要及时释放不再使用的内存空间，避免内存泄漏问题。

其次，应尽量减少内存碎片化，以提高内存利用率。

可以使用内存池技术来管理内存分配和释放，避免频繁的动态内存分配。

4. 降低图像和视频分辨率降低图像和视频的分辨率可以显著减少内存占用。

通过减少图像和视频的像素数量，可以降低存储数据所需的内存空间。

当计算机视觉任务对精度要求不高时，可以采用适当的降采样方法来降低分辨率，以减少内存占用。

5. 特征提取和选择计算机视觉技术通常需要提取和分析图像和视频的特征。

但并不是所有特征都需要进行分析和存储。

通过对特征进行选择和筛选，可以减少内存占用。

可以使用先进的特征选择算法，如卡方检验、互信息等，来选择最具代表性的特征。

ImageQuant TL 8.1操作指南引言●IQTL是一款多功能定量分析软件，能够对蛋白条带、克隆计数、96孔板进行定量分析。

对于工业用户，其对蛋白分子量及纯度的分析尤其适用。

●IQTL 软件对分析图片有一定的要求，要求图片由专业的分析成像设备拍摄，图片格式应为.gel或16bit .tif。

●若图片为8 bit RGB格式，即相机拍摄格式，需要用第三方软件（如photoshop）将格式转换为16 bit .tif灰度图像。

1)打开软件双击桌面ImageQuant TL 图标，弹出control centre对话框，IQTL分析软件提供多种分析模式。

●1D gel analysis 适用于分析一维凝胶电泳分析，如SDS-PAGE或IEF凝胶，也适用于对western blotting结果进行定量分析●Analysis toolbox 适用于对图像进行区域分析●Colony counting 适用于培养皿培养的菌落进行计数●Array analysis 适用于对斑点进行定量分析，如斑点杂交，蛋白芯片等。

1.1菜单栏选中进入分析模式后，菜单栏显示如下：File—可以对图片进行打开、保存、另存为、叠加、反色计算、查看信息、打印设置等操作；Edit—可对数据进行导入导出等操作；View—可选择显示涂层，调节图像色彩、对比度等；Analysis—选择图像分析步骤；Object—调整对象Window—调整窗口Help—帮助1.1.1图像叠加IQTL软件提供对相同大小图像进行叠加的功能。

要求需要叠加的图像在同一文件夹中，图像大小完全一致创建的叠加图片在同一文件夹中1)点击File—Create Multiplex Image2)弹出Create Multiplex Image对话框3)在Name中输入叠加后图片名称4)点击Browse，选择需要叠加的图片，点击open打开5)点击Create，创建图片，创建的图片格式为.ds。

mmsegmentation相关知识点mmsegmentation是一个基于PyTorch的图像分割工具箱，提供了一系列的图像分割模型和训练、测试代码，可以用于解决语义分割、实例分割和全景分割等任务。

本文将介绍mmsegmentation的相关知识点，包括其主要特点、常用模型和使用方法。

一、mmsegmentation的主要特点1. 高度模块化：mmsegmentation采用模块化设计，将不同的组件独立开发，可以方便地组合和替换模型的各个部分，使得模型的构建更加灵活。

2. 多种分割模型：mmsegmentation提供了多种经典的分割模型，包括UNet、FCN、DeepLabv3等，可以根据任务需求选择合适的模型进行训练和测试。

3. 支持多种数据增强方法：mmsegmentation内置了丰富的数据增强方法，可以有效提升模型的泛化能力和鲁棒性，包括随机裁剪、随机翻转、颜色抖动等。

4. 可视化工具支持：mmsegmentation提供了可视化工具，可以直观地展示模型对图像的分割效果，方便用户进行调试和结果分析。

二、常用的分割模型1. UNet：UNet是一种经典的全卷积网络，由编码器和解码器组成，可以有效地捕捉不同尺度的特征信息。

它在语义分割任务中表现出色，特别适用于小样本和不平衡数据集。

2. FCN：FCN（Fully Convolutional Network）是第一个将全卷积网络引入图像分割领域的模型，通过将全连接层替换为卷积层，使得模型能够接受任意尺寸的输入图像。

3. DeepLabv3：DeepLabv3是一种基于空洞卷积和多尺度金字塔池化的分割模型，能够有效地捕捉图像中的上下文信息和多尺度特征。

4. HRNet：HRNet（High-Resolution Network）是一种高分辨率网络，通过多分支的特征融合和自顶向下的特征传播，可以在保持高分辨率的同时保持丰富的语义信息。

三、mmsegmentation的使用方法1. 数据准备：首先需要准备训练和测试所需的数据集，包括图像和对应的标签。

康耐视标定原理范文首先，卷积是康耐视标定的核心操作。

卷积操作通过将输入图像与一个可学习的滤波器进行卷积运算来提取图像的局部特征。

滤波器的参数称为权重，它们通过反向传播算法进行优化。

通过卷积操作，康耐视标定可以有效地提取图像的边缘、纹理和颜色等特征。

在康耐视标定中，卷积操作是通过滑动一个固定大小的窗口在输入图像上进行的。

窗口每次向右或向下移动一个固定的距离，这个距离称为步长。

每个窗口下的图像块与滤波器进行卷积运算，并生成一个特征图。

这个过程可以通过下面的公式来表示：输出特征图=滤波器*输入图像块其中，*表示卷积运算。

为了保持特征图的大小与输入图像相同，康耐视标定通常会使用填充操作。

填充操作在输入图像的边界周围添加额外的像素，使得每个像素都有足够的周围像素可供卷积操作使用。

其次，池化是康耐视标定的另一个重要操作。

池化操作通过对特征图的特征进行降维和抽象来减少计算量，并提高模型的平移不变性。

常见的池化操作包括平均池化和最大池化。

平均池化将每个窗口下的特征图块的平均值作为输出特征，而最大池化则选择每个窗口下的特征图块的最大值作为输出特征。

池化操作通常是在卷积操作之后进行的。

输出特征=池化函数(输入特征)其中，池化函数可以是平均池化或最大池化。

除了卷积和池化操作，康耐视标定还包括其他一些重要的组件，如激活函数、批归一化和全连接层等。

激活函数用于引入非线性因素，批归一化可以提高模型的训练稳定性和泛化能力，全连接层用于将特征图转换为最终的分类结果。

总之，康耐视标定的原理是通过卷积和池化等操作来提取图像的特征，并通过学习一组参数来对图像进行分类。

它充分利用了卷积神经网络的局部感知性和共享权重的特点，能够对图像进行高效而准确的分类。

康耐视标定在计算机视觉领域具有广泛的应用，如图像识别、目标检测和语义分割等。

image-process使用方法1. 介绍image-process(图像处理)是一种基于计算机技术的图像处理方法，广泛应用于数字摄影、医学影像、人工智能等领域。

本文将对image-process的使用方法进行深入探讨，以帮助读者更好地理解和应用这一技术。

2. 图像处理的基本概念图像处理是指利用计算机对图像进行处理和分析的技术。

它主要包括图像获取、预处理、特征提取和图像识别等步骤。

在图像处理中，常用的工具包括OpenCV、PIL、Matplotlib等，这些工具提供了丰富的图像处理函数和算法，可用于实现图像的滤波、边缘检测、分割、特征提取等操作。

3. 图像处理的应用领域图像处理技术在许多领域都有着重要的应用价值。

在数字摄影领域，图像处理可以用于图像增强、去噪、图像融合等操作，从而提高图像的质量和清晰度。

在医学影像领域，图像处理可以帮助医生对影像进行分析和诊断，提高疾病的诊断准确度。

在人工智能领域，图像处理可以用于目标检测、图像识别、图像分割等任务，为机器学习和深度学习提供数据支持。

4. 图像处理的基本方法图像处理的基本方法包括线性滤波、非线性滤波、边缘检测、图像分割、特征提取和图像识别等。

其中，线性滤波包括均值滤波、高斯滤波等，用于去除图像中的噪声和平滑图像。

非线性滤波包括中值滤波、双边滤波等，能够更好地保留图像的细节信息。

边缘检测可以帮助找出图像中的边缘信息，用于物体检测和识别。

图像分割可以将图像分成若干个区域，用于识别和分析不同的物体。

特征提取和图像识别则是更高级的图像处理方法，用于从图像中提取特征信息，并对物体进行识别和分类。

5. image-process的使用方法在使用image-process进行图像处理时，首先需要导入相应的图像处理库，如OpenCV或PIL。

可以利用这些库提供的函数和算法对图像进行处理和分析。

可以利用OpenCV进行图像的读取、显示、保存等操作，同时还可以利用OpenCV进行图像的滤波、边缘检测、图像分割等高级处理操作。

图像处理中的全局优化技术(Global optimization techniques in image processing and computer vision) (一)2013-05-29 14:26 1659人阅读评论(1) 收藏举报算法图像处理计算机视觉imagevisionMulinB按：最近打算好好学习一下几种图像处理和计算机视觉中常用的global optimization (或energy minimization) 方法，这里总结一下学习心得。

分为以下几篇：1. Discrete Optimization: Graph Cuts and Belief Propagation (本篇)2. Quadratic Optimization : Poisson Equation and Laplacian Matrix3. Variational Methods for Optical Flow Estimation4. TODO: Likelihood Maximization (e.g., Blind Deconvolution)1. Discrete Optimization: Graph Cuts and Belief Propagation很多图像处理和视觉的问题可以看成是pixel-labeling问题，用energy minimization framework可以formulate成以下能量方程：其中第一项叫data term (或叫unary term)，是将label l_p赋给像素p时的cost，第二项叫smoothness term (或叫pairwise term)，是每两个相邻pixel的labeling不同时产生的cost (w_pq是spatial varying weight，比如跟p和q的difference相关)。

传统的smoothness term 一般只考虑两两(pairwise)相邻的pixel，最近几年的CVPR和ICCV上开始出现很多higher-order MRF的研究，比如这位大牛的paper，这是题外话。

mmsegmentation修改解释像素的类别算子随着神经网络技术的不断发展和完善，图像语义分割引起了人们广泛的关注。

作为图像语义分割领域的一种重要应用，mmsegmentation修改解释像素的类别算子，去除了传统的基于数量级的像素分类方法，更加准确地描述了像素间的关系，使得图像语义分割技术在多个场合得到了广泛应用。

一、mmsegmentation的基本介绍mmsegmentation是基于PyTorch实现的图像语义分割工具包，提供了多种经典的语义分割算法实现。

其优点在于具备高效的数据处理能力，灵活的模型定义方式以及完整的训练以及测试流程。

相比于常规的图像分类模型，mmsegmentation在实现上，更注重对像素级别信息的提取和处理。

同时，它还支持各种数据增强和分布式训练。

二、像素的类别算子的定义像素的类别算子，可以认为是一种基于统计学方法的像素分类算法，用于描述像素之间的关系和相互影响。

在传统的像素分类算法中，通常采用固定的分类界限，将像素分成若干类别。

而基于像素的类别算子则提供了一个完整的像素分布图，以反映像素之间更丰富的分类信息。

三、mmsegmentation中的像素类别算子mmsegmentation在像素分类方面借鉴了像素的类别算子，并作出了相应的改进。

具体地，引入了一种迭代的方式，将像素分类从原有的标准进行扩展，增加了像素之间的交叉填充信息。

同时，mmsegmentation还引入了多尺度机制，以保证不同尺度的特征都可以得到提取和利用。

这种改进使得mmsegmentation对于图像中较为复杂的区域分割，可以有更好的表现和处理能力。

四、mmsegmentation修改解释像素的类别算子的优势mmsegmentation修改解释像素的类别算子在多个维度上都可以得到很好的应用和优化，例如：1.准确性采用像素的类别算法，可以更准确地描述像素之间的关系与分类，从而提升了图像分割的准确度。

立体匹配综述阅读心得之Classification and evaluation of cost aggregation methods for stereo correspondence学习笔记之基于代价聚合算法的分类，主要针对cost aggregration 分类，20081.?Introduction经典的全局算法有：本文主要内容有：从精度的角度对比各个算法，主要基于文献【23】给出的评估方法，同时也在计算复杂度上进行了比较，最后综合这两方面提出一个trade-off的比较。

2?Classification?of?cost?aggregation?strategies?主要分为两种：1)The?former?generalizes?the?concept?of?variable?support?by? allowing?the?support?to?have?any?shape?instead?of?being?built?u pon?rectangular?windows?only.2)The?latter?assigns?adaptive?-?rather?than?fixed?-?weights?to?th e?points?belonging?to?the?support.大部分的代价聚合都是采用symmetric方案，也就是综合两幅图的信息。

（实际上在后面的博客中也可以发现，不一定要采用symmetric的形式，而可以采用asymmetric+TAC的形式，效果反而更好）。

采用的匹配函数为（matching?(or?error)?function?）：Lp distance between two vectors包括SAD、Truncated SAD [30,25]、SSD、M-estimator [12]、similarity?function?based?on?point?distinctiveness[32] 最后要指出的是，本文基于平行平面（fronto-parallel）support。

分割mask增强方法
对于分割mask的增强，有几种常用的方法：
1. 旋转：对图像进行一定角度的旋转，有助于提高模型对不同方向物体的识别能力。

2. 颜色抖动：对图像的曝光度、饱和度和色调进行随机变化，形成不同光照及颜色下的图片，有助于提高模型对不同光照和颜色的适应性。

3. 随机遮挡：对图像进行小区域的遮挡，有助于提高模型对遮挡物体的识别能力。

4. 灰度化：将图像转换为灰度图，有助于去除颜色信息，使模型专注于形状和结构。

5. 翻转：对图像进行水平或垂直翻转，有助于提高模型对图像对称性的感知。

6. 缩放：对图像进行缩放，有助于提高模型对不同尺度的物体识别能力。

7. 剪裁：对图像进行剪裁，选取不同的区域进行训练，有助于提高模型对不同位置和长宽比的物体识别能力。

8. 旋转和翻转的组合：同时进行旋转和翻转操作，进一步增强图像的多样性和复杂性。

以上方法可以根据实际需求选择使用，也可以结合多种方法进行联合增强。

需要注意的是，在使用这些方法时，应保持标签的一致性，即对增强后的图像重新进行标注。

Imatest史上最详细教程Imatest史上最详细教程2009 Imatest LLC Imatest Documentation 1 of 451 Imatest Documentation Image Quality An overview of the key image quality factors and how they are measured by Imatest Sharpness - What is it and how is it measured? Introduction - The Slanted-edge test - Calculation details - Results - Interpreting MTF50 SQF - Subjective Quality Factor Introduction - SQF and MTF - Meaning of SQF - Measuring SQF - The SQF equation - CSF - Links Noise in photographic images Introduction - Appearance - Noise measurements - Noise summary - F-stop noise - The mathematics of noise - Links Sharpening - Why standardized sharpening is needed for comparing cameras Standardized sharpening - Examples Sharpness comparisons - for several digital cameras Introduction - Explanation of results - T ables of results - Interpretation of MTF - Some observations - Links Chromatic Aberration - AKA Color fringing Introduction - Measurement - Demosaicing Veiling glare (Lens flare) Introduction - Target - Measurement - Results - ISO 9358 Color correction matrix Introduction - Math - Multicharts ISO Sensitivity and Exposure Index Introduction - Modules - Equations - RAW files - Related documents Shannon information capacity - information that can pass through a channel without error Meaning - Results - Summary Blur units, MTF, and DXO Analyzer's BxU The Imatest Test Lab - How to build a testing lab Introduction - Hardware - Lighting - Easel - Light measurement - Tripod - Clamps - Putting it together - Targets - Aligning target & camera Imatest Instructions -- General Installation - and getting started Install - Purchase - Register - Offline registration- Files Using Imatest Running Imatest - multi_read - RAW files - Other controls - Pulldown menus - Figures - .CSV and XML output - Use of Imatest RAW files Introduction - Using RAW files - Bayer RAW - dcraw demosaicing - Rawview utility - Generalized Read Raw The Imatest Test Lab - How to build a testing lab Introduction - Hardware - Lighting - Easel - Light measurement - Tripod - Clamps - Putting it together - Targets - Aligning target & camera Troubleshooting - What to do when Imatest doesn't work Installation problems - Problems after install - Missing DLLs - Runtime problems - INI files - Command (DOS) window - Diagnostics runs - Path conflicts Imatest Instructions -- Sharpness modules Using SFR Part 1 - Setting up and photographing SFR targets Slanted-edge test - Print chart - Lighting - Distance - Exposure - Tips - Quality and Distance Using SFR Part 2 - Running Imatest SFR Image file - ROI - Additional input - Equations - Gamma - Warnings - Saving - Repeated runs - Excel CSV output Imatest SFR LCD target Screen Patterns module - Web pattern SFR results: MTF (Sharpness) plot SFR results: - Chromatic Aberration, Noise, and Shannon capacity plot SFR results: Multiple ROI (Region of Interest) plot 2D Summary plot - 1D Summary plot - CSV Output file - Summary explanation - Excel plots Using SFRplus Part 1 - The SFRplus chart: features and how to photograph it Slanted-edge test - Advantages - Obtain chart - Print chart - Lighting - Distance - Exposure - Tips - Quality and Distance Using SFRplus Part 2 - Running Imatest SFRplus Running SFRplus - Rescharts - SFRplus settings windows - Parameters & setup window - Settings & options window - Gamma - Warnings - SFRplus summary Imatest Documentation 2 of 451 Using SFRplus Part 3 - Imatest SFRplus results SFRplus results - Saving - Repeated runs - Excel .CSV (Comma SeparatedValues) output Using Rescharts - Analysis of resolution-related charts Introduction - Getting started - The Rescharts window - Rescharts modules - Slanted-edge SFR - Log frequency (simple) - Log frequency-contrast Log Frequency - Analysis of log frequency-varying charts Introduction - Photographing, running - Color moire - Output - Pattern - MTF - Comparisons - Calculation details - Nyquist, aliasing Log F-Contrast - Analysis of charts that vary in log frequency andcontrast Introduction - Creating, printing - Photographing, running - Output - Pattern - MTF - MTF/contrast contours - MTFnn Star Chart - Analysis of the Siemens star chart Introduction - Creating, photographing, running - Output - MTF - MTFnn, MTFnnP - MTF contours - Equations MTF Compare - Compare MTFs of different cameras and lenses Introduction - Instructions Batchview - Postprocessor for viewing summaries of SFR, SFRplus results Introduction - Preparation - Instructions How to Test Lenses with SFRplus Introduction - Test chart - Photograph - Run SFRplus - Rescharts SFRplus - SFRplus settings - Interpret the results - Batches - Checklist How to Test Lenses with SFR - (old page: Imatest SFRplus recommended) Introduction - Test target - Photograph - Run SFR - Interpret - Checklist Imatest Instructions -- Tone, color, and spatial modules Using Stepchart Photographing the chart - Running Stepchart - Output - Saving - Dynamic range - Algorithm Stepchart: Applied Image and ISO charts Photographing chart - Instructions - Patch order Dynamic Range - Calculate Dynamic Range from several Stepchart images Introduction - Operation - Results - Dynamic Range bkgnd Using Colorcheck What Colorcheck does - Colorchecker colors - Photographing target - Photographing target - Colorchecker reference sources - Output - Saving - LinksColorcheck Appendix - Algorithms and reference formulas Color error formulas - Algorithm - Grayscale and exposure Using Multicharts - Interactive analysis of several test charts Introduction - Getting started - Reference files - The Multicharts window - Displays and options Multicharts Special Charts - Additional charts, including circles arranged on a square Instructions - Patch numbering - Examples Color correction matrix Introduction - Math - Multicharts Using Uniformity (Light Falloff) - Measures light falloff (lens vignetting) and sensor nonuniformity Instructions - Results Uniformity (Light Falloff): Imatest Master - Instructions for Imatest Master Input dialog box - Hot and dead pixels - Color shading - Uniformity profiles - Polynomial fit - Histograms - Noise detail - Spot detection Using Distortion Introduction - Instructions - Results - Main figure - Decentering - Corrected image - Intersection figure - Radius correction fig - Links - Algorithm Imatest Instructions -- Miscellaneous modules and utilities Using Test Charts - Creates test charts for high quality inkjet printers Introduction - Bitmap patterns - SVG patterns - Options Using Screen Patterns - Monitor patterns for Light Falloff, SFR, Distortion, and monitor calibration Introduction - Light Falloff - SFR - Distortion - Monitor calibration - Monitor gamma - Zone plate - SMPTE color bars - Slanted edges - Colorchecker- Stepchart - Squares (checkerboard) SVG Test Charts - Scalable Vector Graphics charts for MTF measurements Introduction: m x n squares - Squares and wedges - Operation - Options - Output figure - Printing View/Rename Files - using EXIF data Starting - 1. Select folder - 2. Select files - 3. Rename options - 4. Preview - 5. Rename files Imatest IT/EXE instructions - Running Imatest IT (Industrial Testing)/EXE Introduction - Installation - Setup - INI files - DOS call - Callingfrom Matlab - Testing - Error handling Using Print T est - Measure print quality factors: color response, tonal response, and Dmax Introduction - Instructions - Results Maskfill - Removes features that interfere with Imatest measurements Imatest Documentation 3 of 451 Introduction - Instructions Appendix Cross-reference tables - Tables to help you navigate Imatest Suppliers - Image quality factors - Image quality factors - Modules - Test charts - Test images Version comparisons - Differences between versions. Which is right for you? Glossary Glosario en Espanol Troubleshooting - What to do when Imatest doesn't work Installation problems - Problems after install - Missing DLLs - Runtime problems - INI files - Command (DOS) window - Diagnostics runs - Path conflicts Imatest Change Log - Imatest release history XML Changes - New XML improvements in Imatest 3.5.1+ Complete PDF documentation - The whole docs 14 MB and almost 500 pages, updated occasionally License - The Imatest End User License Agreement (EULA) Imatest Documentation 4 of 451 Image Quality Sharpness What is it and how is it measured? Image sharpness Sharpness is arguably the most important photographic image quality factor: it's the factor most closely related to the amount of detail an image can render. But it's not the only important factor. Imatest measures a great many others. Sharpness is defined by the boundaries between zones of different tones or colors. It is illustrated by the bar pattern of increasing spatial frequency, below. The top portion represents a target used to test a camera/lens combination. It is sharp; its boundaries are abrupt, not gradual. The bottom portion illustrates the effect of a high quality 35mm lens on a 0.5 millimeter long image of the pattern (on the film or digital sensor plane). It is blurred. All lenses, eventhe finest, blur images to some degree. Poor lenses blur images more than fine ones. One way to measure sharpness is to use the rise distance of the edge, for example, the distance (in pixels, millimeters, or fraction of image height) for the pixel level to go from 10% to 90% of its final value. This is called the 10-90% rise distance. Although rise distance is a good indicator of image sharpness, it has one limitation. It is poorly suited for calculating the sharpness of a complete imaging system from the sharpness of its components, for example, from a lens, digital sensor, and software sharpening algorithm. To get around this problem, measurements are made in frequency domain, where frequency is measured in cycles or line pairs per distance (typically millimeters in film measurements, but may also be inches, pixels, or image height). Line pairs per millimeter (lp/mm) is the most common spatial frequency unit for film, but cycles/pixel is convenient for digital sensors. The image below is a sine wave—a pattern of pure tones—that varies from low to high spatial frequencies, in this case from 2 to 200 lp/mm, over a distance of 0.5 millimeters. The top portion is the original sine pattern. The bottom portion illustrates the effects of the same high quality 35mm lens, which reduces pattern contrast at high spatial frequencies. The relative contrast at a given spatial frequency (output contrast/input contrast) is called the Modulation Transfer Function (MTF) or Spatial Frequency Response (SFR). Illustration of Modulation Transfer Function (MTF) (Spatial frequency response (SFR) ) Imatest Documentation 5 of 451 Green is for geeks. Do you get excited by a good equation? Were you passionate about your college math classes? Then you're probably a math geek—a member of a misunderstood but highly elite fellowship. The text in green is for you. If you're normal ormathematically challenged, you may skip these sections. You'll never know what you missed. The upper plot displays the sine and bar patterns: original and after blurring by the lens. The middle plot displays the luminance of the bar pattern after blurring by the lens (the red curve). Contrast decreases at high spatial frequencies. The lower plot displays the corresponding MTF (SFR) curve (the blue curve). By definition, the low frequency MTF limit is always 1 (100%). For this lens, MTF is 50% at 61 lp/mm and 10% at 183 lp/mm. Both frequency and MTF are displayed on logarithmic scales with exponential notation (10 0 = 1; 10 1 = 10; 10 2 = 100, etc.). Amplitude is displayed on a linear scale. The beauty of using MTF (Spatial Frequency Response) is that the MTF of a complete imaging system is the product of the the MTF of its individual components. MTF is related to edge response by a mathematical operation known as the Fourier transform. MTF is the Fourier transform of the impulse response— the response to a narrow line, which is the derivative (d/dx) of the edge response. Fortunately, you don't need to understand Fourier transforms or calculus to understand MTF. Traditional "resolution" measurements involve observing an image of a bar pattern (usually the USAF 1951 chart) on film, and looking for the highest spatial frequency (in lp/mm) where a pattern is visible. Thiscorresponds to an MTF of about 5-10%. Because this is the spatial frequency where image information disappears—where it isn't visible, it is not a good indicator of image sharpness. Experience has shown that the best indicators of image sharpness are the spatial frequencies where MTF is 50% of its low frequency value (MTF50) or 50% of its peak value (MTF50P). MTF50 or MTF50P are ideal parameters for comparing thesharpness of different cameras for several reasons: (1) Image contrast is half its low frequency or peak values, hence detail is still quite visible. (2) The eye is relatively insensitive to detail at spatial frequencies where MTF is low: 10% or less. (3) The response of virtually all cameras falls off rapidly in the vicinity of MTF50 and MTF50P. MTF50P may better for oversharpened cameras that have peaks in their MTF response. Although MTF can be estimated directly from images of sine patterns (see Rescharts Log Frequency, Log F-Contrast, and Star Chart), a sophisticated technique, based on the ISO 12233 standard, "Photography - Electronic still picture cameras - Resolution measurements," provides more accurate and repeatable results.A slanted-edge image, described below, is photographed, then analyzed by Imatest SFR or Rescharts Slanted-edge SFR. (SFR stands for Spatial Frequency Response.) Origins of Imatest SFR The algorithms for calculating MTF/SFR were adapted from a Matlab program, sfrmat, written by Peter Burns ( ) to implement the ISO 12233 standard. Imatest SFR incorporates numerous improvements, including improved edge detection, better handling of lens distortion, a nicer interface, and far more detailed output. The original Matlab code is available on the I3A ISO tools download page by clicking on ISO 12233 Slant Edge Analysis Tool sfrmat 2.0. In comparing sfrmat 2.0 results with Imatest, note that if no OECF (tonal response curve) file is entered into sfrmat, it assumes that there is no tonal response curve, i.e., gamma = 1. In Imatest, gamma is set to a default value of 0.5, which is typical of digital cameras. To obtain good agreement with sfrmat, you must set gamma to 1. The slanted-edge test for Spatial Frequency Response Slanted-edge test charts can be created with Imatest Test Charts (SVG charts are especiallyrecommended) or downloaded from How to test lenses with Imatest. The bitmap chart has horizontal and vertical edges for best print quality. It should be Imatest Documentation 6 of 451 tilted (about 2-8 degrees) before it is photographed. Imatest SFR can also take advantage of portions of the ISO 12233 test chart, shown on the right, or a derivative like the Applied Image QA-77, or as a less expensive alternative from Danes-Picta in the Czech Republic (the DCR3 chart on their Digital Imaging page)). Two such portions are indicated by the red and blue arrows. ISO 12233 charts are used in /doc/5810866252.html, and /doc/5810866252.html, digital camera reviews. A printable vector-graphics version of the ISO chart is available courtesy of Stephen H. Westin of the Cornell University Computer Graphics Department. It should be printed as large as possible (24 inches high if possible) so edge sharpness is not limited by the printer itself. (There may be some jaggedness in the slanted edges; not a problem with the recommended printable target.) A typical portion is shown on the right: a crop of a vertical edge (slanted about 5.6 degrees), used to calculate horizontal MTF response. An advantage of the slanted edge test is that the camera-to-target distance isn't critical. It doesn't enter into the equation that converts the image into MTF response. Imatest Master can calculate MTF for edges of virtually any angle, though exact vertical, horizontal, and 45°can have numerical problems. Slanted edge algorithm (calculation details) The MTF calculation is derived from ISO standard 12233. Some details are contained in Peter Burns' SFRMAT 2.0 User's。

Swift图像处理之优化照⽚Core Image能通过分析图⽚的各个属性，⼈脸的区域等进⾏⾃动优化图⽚。

我们只需要调⽤autoAdjustmentFiltersWithOptions这个API⽅法获取各个⾃动增强滤镜来优化图⽚即可。

不管是⼈物照⽚还是风景照均可增强效果。

（以前另外还有个叫autoAdjustmentFilters的⽅法，现已废除。

）1.具体使⽤的滤镜如下：（1）CIRedEyeCorrection：修复因相机的闪光灯导致的各种红眼（2）CIFaceBalance：调整肤⾊（3）CIVibrance：在不影响肤⾊的情况下，改善图像的饱和度（4）CIToneCurve：改善图像的对⽐度（5）CIHighlightShadowAdjust：改善阴影细节2.autoAdjustmentFiltersWithOptions⽅法参数说明（字典类型）：（1）CIDetectorImageOrientation提供图像⽅向：使Core Image能更精确的定位到脸的位置，对CIRedEyeCorrection和CIFaceBalance滤镜很有⽤。

（2）kCIImageAutoAdjustEnhance设为false ：只需要消除红眼，不要其他滤镜（3）kCIImageAutoAdjustRedEye设为false ：消除红眼不要，其他滤镜都要3.效果图如下（右侧为优化后的）：4.代码如下（所有滤镜都使⽤）：import UIKitclass ViewController: UIViewController{@IBOutlet weak var imageView: UIImageView!//图⽚原图lazy var originalImage: UIImage = {return UIImage(named: "IMG_0473.jpg")}()!lazy var context: CIContext = {return CIContext(options: nil)}()override func viewDidLoad() {super.viewDidLoad()}override func didReceiveMemoryWarning() {super.didReceiveMemoryWarning()}//优化图⽚@IBAction func autoAdjustImage(sender: AnyObject) {var inputImage = CIImage(image: originalImage)let options:[String : AnyObject] = [CIDetectorImageOrientation:1] //图⽚⽅向let filters = inputImage!.autoAdjustmentFiltersWithOptions(options)//遍历所有滤镜，依次处理图像for filter: CIFilter in filters {filter.setValue(inputImage, forKey: kCIInputImageKey)inputImage = filter.outputImage}let cgImage = context.createCGImage(inputImage!, fromRect: inputImage!.extent)self.imageView.image = UIImage(CGImage: cgImage)}//还原图⽚@IBAction func resetImage(sender: AnyObject) {self.imageView.image = originalImage}}研究并⾃⼰敲⼀敲或者做成直接⽤的类是不错的选择.下⾯的地址不是写死的，加了拍照优化的功能,代码如下:(但是有⼀个BUG暂时⽆法解决,待解决了我再补充,⼤家⾃⼰⽤起来就知道在哪⾥了)import UIKit//从相册选取或者拍照需要实现UIImagePickerControllerDelegate UINavigationControllerDelegateclass ViewController: UIViewController ,UIImagePickerControllerDelegate,UINavigationControllerDelegate{@IBOutlet weak var imageView: UIImageView!var chooseImage: UIImage = UIImage()//图⽚原图// lazy var originalImage: UIImage = UIImage(named: "jobZ.png")!//// lazy var context: CIContext = CIContext(options: nil)lazy var context: CIContext = {return CIContext(options: nil)}()override func viewDidLoad() {// self.imageView.image = UIImage(named: "jobZ.png")}//美化图⽚@IBAction func autoAdjustImage(sender: UIButton) {var inputImage = CIImage(image: self.chooseImage)let options:[String : AnyObject] = [CIDetectorImageOrientation:1] //图⽚⽅向let filters = inputImage!.autoAdjustmentFiltersWithOptions(options)//遍历所有滤镜，依次处理图像for filter: CIFilter in filters {filter.setValue(inputImage, forKey: kCIInputImageKey)inputImage = filter.outputImage}let cgImage = context.createCGImage(inputImage!, fromRect: inputImage!.extent)self.imageView.image = UIImage(CGImage: cgImage)}//选取图⽚@IBAction func chooseImage(sender: UIButton) {if UIImagePickerController.isSourceTypeAvailable(.PhotoLibrary){//初始化图⽚控制器let picker = UIImagePickerController()//设置代理picker.delegate = self//指定图⽚控制器类型 source我这⾥写的是⽤拍照,如果想⽤图库后⾯值改成UIImagePickerControllerSourceType.PhotoLibrary即可 picker.sourceType = UIImagePickerControllerSourceType.Camera//如果有前置摄像头则调⽤前置摄像头if UIImagePickerController.isCameraDeviceAvailable(UIImagePickerControllerCameraDevice.Front){picker.cameraDevice = UIImagePickerControllerCameraDevice.Front}//弹出控制器，显⽰界⾯self.presentViewController(picker, animated: true, completion: {() -> Void in})}else{print("读取相册错误")}}//还原图⽚@IBAction func resetImage(sender: UIButton) {self.imageView.image = self.chooseImage}//代理//选择图⽚成功后代理func imagePickerController(picker: UIImagePickerController,didFinishPickingMediaWithInfo info: [String : AnyObject]) {//查看info对象print(info)//获取选择的原图let image = info[UIImagePickerControllerOriginalImage] as! UIImageself.imageView.image = imageself.chooseImage = image//图⽚控制器退出picker.dismissViewControllerAnimated(true, completion: {() -> Void in})}}此段代码运⾏效果如下：。

1.convert命令识别这些选项。

Click on an option to get more details about how that option works.点击一个选项，该选项获取有关如何运作的更多细节。

Option选项Description描述Option-adaptive-blur geometry 自适应，模糊几何adaptively blur pixels; decrease effect near edges自适应模糊像素;靠近边缘下跌的因素-adaptive-blur geometry-adaptive-resize geometry 自适应，几何调整adaptively resize image with data dependent triangulation.自适应地调整数据依赖三角网的形象。

-adaptive-resize geometry-adaptive-sharpen geometry 自适应，提升几何adaptively sharpen pixels; increase effect near edges自适应提升像素;增加近边缘效应-adaptive-sharpen geometry-adjoin -毗连join images into a single multi-image file加入到一个单一的多图像的图像文件-adjoin-affine matrix 仿射矩阵affine transform matrix仿射变换矩阵-affine matrix-alpha -αon, activate, off, deactivate, set, opaque, copy", transparent, extract, backgroun d, or shape the alpha channel上，启动，关闭，停用，设置，不透明，复制“，透明，提取，背景，或形状的Alpha通道-alpha-annotate geometry text - 几何文字注释annotate the image with text图片与文字注解-annotate geometry text-antialias -反锯齿remove pixel-aliasing删除像素走样-antialias-append 后缀append an image sequence附加一个图像序列-append-authenticate value 进行身份验证的价值decipher image with this password这个密码破译图片-authenticate value-auto-gamma 全自动-γautomagically adjust gamma level of image自动将影像调整伽玛水平-auto-gamma-auto-level 全自动级automagically adjust color levels of image自动的调整图像色彩层次-auto-level-auto-orient 包括汽车，东方automagically orient image自动的东方形象-auto-orient-background color ，背景颜色background color背景颜色-background color-bench iterations 工作台迭代measure performance测量性能-bench iterations-bias value 偏置价值add bias when convolving an image加偏压时的图像卷积-bias value-black-threshold value 黑，阈值force all pixels below the threshold into black力低于阈值的所有像素为黑色 -black-threshold value-blue-primary point 蓝小学点chromaticity blue primary point蓝色的主色点-blue-primary point-blue-shift factor 蓝移因子simulate a scene at nighttime in the moonlight模拟夜间在月光下一个场景 -blue-shift factor-blur geometry ，模糊几何reduce image noise and reduce detail levels降低图像噪声，减少细节层次-blur geometry-border geometry 边界几何surround image with a border of color环绕图片的颜色边框-border geometry-bordercolor color - bordercolor 颜色border color边框颜色-bordercolor color-brightness-contrast geometry 亮度，对比度几何improve brightness / contrast of the image提高亮度/对比度的图像-brightness-contrast geometry-caption string 字幕字符串assign a caption to an image指定标题图像-caption string-cdl filename - CDL的文件名color correct with a color decision list正确的颜色与颜色决定列表-cdl filename-channel type 通道型apply option to select image channels适用选项来选择图片频道-channel type-charcoal radius 炭半径simulate a charcoal drawing模拟素描-charcoal radius-chop geometry 劈几何remove pixels from the image interior从图像中删除内部像素-chop geometry-clamp 钳restrict colors from 0 to the quantum depth限制从0到量子色深度-clamp-clip 夹clip along the first path from the 8BIM profile夹沿着从8BIM配置第一个路径 -clip-clip-mask filename 剪辑掩模文件名associate clip mask with the image影像剪辑与副面具-clip-mask filename-clip-path id 剪辑路径编号clip along a named path from the 8BIM profile剪辑沿着从8BIM配置命名的道路-clip-path id-clone index ，克隆指数clone an image克隆一个图像-clone index-clut ，查找表apply a color lookup table to the image申请一个颜色查找表中的形象-clut-contrast-stretch geometry 对比度拉伸几何improve the contrast in an image by `stretching' the range of intensity value改善图像对比度的`延伸'的强度值范围-contrast-stretch geometry-coalesce -凝聚merge a sequence of images合并的图像序列-coalesce-colorize value -上色价值colorize the image with the fill color与上色填充颜色的图像-colorize value-color-matrix matrix 彩色矩阵矩阵apply color correction to the image.应用颜色校正的图像。

unity image.setnativesize实现原理
`Image.SetNativeSize()` 是Unity 中的一个方法，用于设置UI 图像组件的本地大小。

这个方法的主要目的是确保图像的显示大小与它的原始大小一致，不受缩放或拉伸的影响。

当你在Unity 中创建一个UI 图像时，该图像的原始大小和比例可能会与你在编辑器中设置的不同。

例如，你可能在编辑器中设置了一个图像的宽度为100，但实际上在运行时，由于屏幕分辨率或其他因素的影响，该图像可能不会按预期显示。

`SetNativeSize()` 方法就是用来解决这个问题的。

它确保图像按照其原始大小和比例显示，而不受其他因素的影响。

以下是`SetNativeSize()` 方法的一些基本实现原理：
1. **测量原始图像的大小**：首先，需要测量图像的原始大小。

这通常是从资源中加载图像后得到的。

2. **计算本地大小**：根据图像的原始大小和比例，计算出在运行时应该显示的大小。

这可能涉及到考虑屏幕分辨率、DPI、像素密度等因素。

3. **设置本地大小**：使用计算出的本地大小来设置图像的宽度和高度。

这通常涉及到调整UI 组件的RectTransform。

需要注意的是，`SetNativeSize()` 方法只对UI 图像有效。

对于场景中的其他类型的图像（如摄像机视图中的纹理），这个方法可能没有效果或意义。

在Unity 的新版本中，随着UI 系统的更新，`SetNativeSize()` 方
法的具体实现可能会有所变化。

但是，其主要目的和原理应该是相似的。

Level Set方法在图像处理中的应用杨思燕【摘要】针对水平集方法在图像处理中的应用问题,文中对水平集原理进行了阐述,并图示了其具体过程.重点研究了水平集方法在图像分割、图像去噪、图像恢复、图像配准、3D动画中的应用.实验结果表明,与传统的图像处理方法相比,水平集方法在处理形状较复杂、拓扑变化较为明显的图像均具有良好的优越性.【期刊名称】《电子科技》【年(卷),期】2015(028)007【总页数】4页(P153-156)【关键词】图像处理;水平集;算法【作者】杨思燕【作者单位】陕西广播电视大学计算机与信息管理系,陕西西安710119【正文语种】中文【中图分类】TP391.41水平集(Level Set)方法是一种基于偏微分方程的曲线演化方法，该方法由Sethian 和Osher于1988年提出［1］，近年得到广泛的推广与应用。

简单地讲，Level Set方法是将一些低维的计算上升到更高一维，将N维的描述看作是N+1维的。

Level Set方法的基本思想是将平面闭合曲线隐含地表达为二维曲面函数的水平集，即具有相同函数值的点集，通过Level Set函数曲面的进化隐含地求解曲线的运动。

尽管这种转化使得问题在形式上变得复杂，但在问题的求解上带来便利，其最大的优点在于曲线的拓扑变化能够得到自然地处理，且可获得唯一满足熵条件的弱解。

Level Set最初始的应用领域就是隐含曲线的运动，现在Level Set已广泛应用于图像恢复、图像增强、图像分割、物体跟踪、形状检测与识别、曲面重建、最小曲面、最优化以及流体力学中等。

已有的研究成果成功地将Level Set方法应用于图像分割、图像去噪、图像恢复、图像配准、图像的边缘检测等方面。

Level Set方法应用于图像处理时，虽然针对不同的图像处理，应用的算法有所不同，但它们的基本思想都用到了偏微分方程的曲线演化方法。

引入Level Set方法后，因为上升到更高一维计算，在高维中，拓扑变化便不再是难题，并且在高维中计算更精确、鲁棒。