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亮度变换是指图像在空域上的点运算，通常包括图像增强、亮度/对比度、GAMMA值调节、直方图调整等等。下面给出两个例子说明如何改变图像的亮度、对比度以及如何进行图像的GAMMA值调节。 亮度变换的原理可以参考MATLAB中的函数 imadjust.m，下面给出一个例子说明如何进行亮度变换的。 在MATLAB窗口中键入： >> imadjdemo; 进行亮度变换演示。调整“Intensity Transform”窗口中的曲线，可以对图像进行亮度变换，这里调整的参数是 gamma =1, X-方向是 [0,0.5]，Y-方向是[0.5,1]，得到的结果如下： 中的亮度变换演示 Im...

整合 Google 开源 C++ 代码 Google 开源了很多优秀的 C++ 程序库，本文介绍如何将其中几个整合到一起。 本文涉及的 Google 库有： gflags – 命令行参数解析。可以完全用命令行来配置应用程序，省去配置文件。 gtest – C++ 单元测试框架 gmock – C++ 单元测试中用到的 mock glog – 日志库 protobuf – 高效的网络协议格式 还有第三方的 libunwind 和 zlib。 这些库每个都是独立的，可以单独安装使用。不过它们之间有内在的依赖关系，如果配合使用的话效果更加。下面这张图表示了依...

发布一个 Linux 下的 C++ 多线程库 发布一个我自己业余时间编写的 C++ 多线程库 for Linux，这个库只有不到 1000 行源代码，封装了 pthreads 的常用功能（互斥器、条件变量、线程），实现了简单的线程池，并仿照 java concurrent 包编写了 BlockingQueue 和 CountDownLatch。库里的每个 class 都提供了使用样例。 这个库的内容： 整数的原子操作， AtomicInt32 和 AtomicInt64 线程，Thread 线程池，ThreadPool 互斥器与条件变量， MutexLock，MutexLockGuard 与 Condition 带调用栈信息 (stack trace) 的异常基类...

ImageStretchByHistogram(IplImage *src,IplImage *dst) /************************************************* Function: Description: 因为摄像头图像质量差，需要根据直方图进行图像增强， 将图像灰度的域值拉伸到0-255 Calls: Called By: Input: 单通道灰度图像 Output: 同样大小的单通道灰度图像 Return: Others: http://www.xiaozhou.net/ReadNews.asp?NewsID=771 DATE: 2007-1-5 ***********************************...

与椒盐噪声相似，高斯噪声（gauss noise）也是数字图像的一个常见噪声，产生该噪声的算法也很简单。 上次说过，椒盐噪声是出现在随机位置、噪点深度基本固定的噪声，高斯噪声与其相反，是几乎每个点上都出现噪声、噪点深度随机的噪声。 该噪声效果如下： 这个算法比较简单，需要注意，颜色值不要超出范围（0-255），不然效果很可怕…… 代码如下：     BmpPixmap & BmpPixmap::gauss (int level) {     assert (level >= 0);     BmpPixmap *temp = new BmpPixmap (*this);     int k, rand_temp, pixel [...

中值滤波（median filter）是一种有效消除椒盐噪声的算法。 基本原理是，对图像中所有点进行遍历，对于每个点，取以其为中心的 n * n 的矩形区域，对矩形区域中点的灰度值进行排序，取其中间值替换当前点。 这样，如果这个点灰度值与周围点相差较大的话，就可以将其平滑化。 当然，这里要求 n 是个大于 1 的奇数。 在这里，我对算法进行了优化，使只有当前点是矩形区域灰度值的最大或者最小值的时候才进行替换，这样效果好了很多。 原始图像： 椒盐噪声： 中值滤波后： 可以看到，图像损失很小，只有边缘处有小...

椒盐噪声（salt & pepper noise）是数字图像的一个常见噪声，产生该噪声的算法也比较简单。 椒盐，按我的理解，椒就是黑，盐就是白，椒盐噪声就是在图像上随机出现黑色白色的像素。 那么传入两个参数，分别为黑白像素在图像上所占比例，就可以对图像进行修改。 我们可以使用 srand 函数，根据 time 产生一个随机种子（以免每次随机的结果相同），然后使用 rand 函数产生随机数，rand 产生的随机数是 0 到 RAND_MAX 之间的整数，可以通过使用 double (rand ()) / RAND_MAX 产生一个 0 到 1 之间的浮点型。 这...

上次提到产生高斯噪声的算法，我们知道，椒盐噪声是可以通过中值滤波来修复的，高斯噪声也可以通过均值滤波来还原。 顾名思义，均值滤波也是构建一个 n*n 的模板，然后取其平均值来替代模板中间的值。这样做出的效果明显不如用中值滤波修复椒盐噪声的效果好，不过当 n 取很大值的时候，图片看起来像是高斯模糊，不知道是不是一个原理…… 看效果，n=3 时： n=11 时： 算法更加简单，有以前的基础不成问题：     BmpPixmap & BmpPixmap::mean_filter (int n) {     assert (n >= 3 && n % 2);     ...

前几天Neo写过《编程中的命名设计那点事》，这里也有另外一篇和程序命名的文章，可以从另一个角度看看。 1.- 变量应该是尽可能的望文知意。千万不要使用教材中的命名方式。 好的变量： daysDateRange, flightNumber, carColor. 坏的变量： days, dRange, temp, data, aux… 在我们的日常工作中，有很大数量的开发人员喜欢使用短的变量名，而不是有含义的变量名。这主要是因为我们大学教科书的那些示例所造成的，人都是先入为主，所以，教科书中的那些很抽象，带着演示的变量命名影响了我们一代又一代的程序员，并...

在Stack Overflow上有这样的一个贴子《What’s your most controversial programming opinion?》，翻译成中文就是“你认为最有争议的编程观点是什么？”，不过，在400多个主回贴，以及千把个子回贴中，好像并不是很有争议，而是令人相当的茅塞顿开，下面罗列一些，并通过我自己的经历和理解发挥了一些，希望对你有帮助。 1） The only “best practice” you should be using all the time is “Use Your Brain”. 唯一的“Best Practice”并不是使用各种各样被前人总结过的各种设计方法、模式，框架，那些著名的方法、模式...