本文首先介绍图像处理中最基本的概念：卷积；随后介绍高斯模糊的核心内容：高斯滤波器；接着，我们从头实现了一个Java版本的高斯模糊算法，以及实现RenderScript版本。
最近基于 Android StackBlur 开源库，根据自己碰到的需求场景，封装了个高斯模糊组件，顺便记录一下。
本文通过分析基于直方图的双边滤波算法，提出了一种改进型的双边滤波算法。该算法针对标准双边滤波中耗时较大的情况，采用了一种基于直方图的快速算法。通过在标准双边滤波中引入直方图，将双边滤波转换为了直方图的双边滤波，并采用基于直方图的快速算法进行滤波处理，从而在滤波的速度和效果之间取得了平衡。实验结果表明，该算法在滤波的速度和效果上均优于标准双边滤波算法，具有较好的应用前景。
本文介绍了图像柔光效果（SoftGlow）的原理及其实现方法。首先，作者对图像柔光效果进行了定义，并阐述了实现该效果的两种主要方法。接着，作者详细分析了这两种方法的原理、优缺点，并提供了相关的实现代码。最后，作者对算法进行了总结，并给出了参考链接。"
我们在平时的开发中模糊是非常常用的技能，在android中有java的开源方案，也有RenderScript方案，今天我们来学习实践通过OpenGL如何实现高斯模糊。 在工作中用到的高斯模糊，也只是做到基本的简单实用，为什么能实现以及是否可以性能优化点提升速度降低内存，之前都欠考虑。 通过这篇我们来学习高斯模糊的原理、实现以及优化，我们的旅程开启。
离散卷积是卷积对离散量的特殊形式，假设现有原图矩阵A,权值矩阵B,则点(x,y)处的离散卷积为
如果使用过PS之类的图像处理软件，相信对于模糊滤镜不会陌生，图像处理软件提供了众多的模糊算法。高斯模糊是其中的一种。
作者：毛星云，腾讯 IEG 游戏开发工程师 后处理（Post-Processing），在图形学和游戏开发等领域是提升最终画面呈现品质的重要渲染技术。后处理渲染技术的好坏，往往决定了游戏画面是否能够达到令人惊艳的级别。 图像模糊算法在后处理渲染领域中占据着重要的地位。很多产品级后处理的实现，都会直接或间接依赖于图像模糊算法中的一种或多种。无论是基于高斯模糊（Gaussian Blur）或其改进算法的Bloom特效，还是基于径向模糊（Radial Blur）的Sun Shaft（God Ray），
来自：阮一峰的网络日志 链接：www.ruanyifeng.com/blog/2012/11/gaussian_blur.html 通常，图像处理软件会提供"模糊"（blur）滤镜，使图片产生模糊的效
【导读】专知成员Hui上一次为大家介绍主成分分析（PCA）、以及其在图像上的应用，这一次为大家详细讲解SciPy库的使用以及图像高斯模糊实战。 【干货】计算机视觉实战系列01——用Python做图像处理（基本的图像操作和处理） 【干货】计算机视觉实战系列02——用Python做图像处理（Matplotlib基本的图像操作和处理） 【干货】计算机视觉实战系列03——用Python做图像处理（Numpy基本操作和图像灰度变换） 【干货】计算机视觉实战系列04——用Python做图像处理（图像的缩放、均匀操作和直
"模糊"的算法有很多种，其中有一种叫做"高斯模糊"（Gaussian Blur）。它将正态分布（又名"高斯分布"）用于图像处理。
刚刚开源了自己积累的一些2D效果的Shader实现，项目GitHub地址。效果在下面列出，我使用的Unity版本是5.3.5p8（当前已更新到5.6.0f3），可用不低于此版本的unity打开查看。需要注意的是，我的实现初衷在于原理的理解，并未斟酌优化，如果项目中使用请考虑优化。本文会不定期更新，添加新研究的效果。后面如果有时间，我可能会开一系列博客详细写写每个效果的原理和实现细节，欢迎朋友和我一起讨论。（P.S. 如果对你有帮助，别忘了点GitHub右上角的star，谢谢！）
本文主要探讨了高斯模糊算法在图像处理中的优缺点以及应用，并介绍了一种基于高斯模糊的图像增强算法，该算法通过将原始图像与高斯模糊图像进行混合，实现了图像的细节增强，同时避免了图像中噪音和边缘的过度增强，具有较高的实用价值。
图像边缘检测是计算机视觉和图像处理中的重要任务，它用于检测图像中物体和区域之间的边缘和轮廓。在Python中，有多种方法可以进行图像边缘检测，本文将介绍一种常用的方法：Canny边缘检测算法。
前面一篇文章 <webgl智慧楼宇发光效果算法系列之高斯模糊>, 我们知道了 高斯模糊的本质原理，就是对每个像素，按照正态分布的权重去获取周边像素的值进行平均，是一种卷积操作。
这里是 RenderDemo 的第三篇：用 OpenGL 实现高斯模糊。我们分别在 iOS 和 Android 平台实现了用 OpenGL 对图像进行高斯模糊处理并渲染出来。效果图如下：
前面一篇文章 [webgl智慧楼宇发光效果算法系列之高斯模糊](https://mp.weixin.qq.com/s/LZ_M51nDHfAPlcmwWglp_A), 我们知道了 高斯模糊的本质原理，就是对每个像素，按照正态分布的权重去获取周边像素的值进行平均，是一种卷积操作。
这也是一种很好的艺术效果，苹果惯用的毛玻璃效果本质便是高斯模糊，而我们将图片模糊后作为网站背景，既减小了图片的体积，也能别有一番风味。（譬如咱站点的背景也是高斯模糊后的产物。）
高斯模糊（英语：Gaussian Blur），也叫高斯平滑，是在Adobe Photoshop、GIMP以及Paint.NET等图像处理软件中广泛使用的处理效果，通常用它来减少图像噪声以及降低细节层次。这种模糊技术生成的图像，其视觉效果就像是经过一个半透明屏幕在观察图像，这与镜头焦外成像效果散景以及普通照明阴影中的效果都明显不同。高斯平滑也用于计算机视觉算法中的预先处理阶段，以增强图像在不同比例大小下的图像效果（参见尺度空间表示以及尺度空间实现）。 从数学的角度来看，图像的高斯模糊过程就是图像与正态分布做卷
一，高斯模糊简介 高斯模糊是图像处理中常用的一种操作，用于减少图像细节，平滑图像。简单来说，高斯模糊的处理过程，是让图像每个像素都取周边像素的平均值，是参照正态分布的加权平均值。 比如kernel为3*3的高斯模糊，就是取每个像素周围8个点再加上该像素的加权平均值，每个点的权重如图1。 图1 kernel为3的高斯模糊，每点权重值 高斯模糊每个点的权重分配以正态分布为依据。一维正态分布函数 函数图像如图2。 图2 一维标准正态分布 不同的 ，对应不同的函数图像，如图3。另外正态分布函数中
SIFT，一种检测局部特征算法，该算法通过求一幅图中的特征点（及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配，SIFT特征具有尺度不变性，即使改变旋转角度，图像亮度或拍摄视角，仍然能够得到好的检测效果。
如果你学习SIFI得目的是为了做检索，也许 OpenSSE 更适合你，欢迎使用。
这段时间在研究Retinex 技术，看例程代码时翻到了GIMP的源代码，结果却找到了一种简单而又快速的高斯模糊的实现方式。
图像模糊是图像处理中最常用的也是比较简单的操作,使用该操作的原因之一就是为了给图像预处理时隆低嗓声.
计算机视觉中的特征点提取算法比较多，但SIFT除了计算比较耗时以外，其他方面的优点让其成为特征点提取算法中的一颗璀璨的明珠。SIFT算法的介绍网上有很多比较好的博客和文章，我在学习这个算法的过程中也参看网上好些资料，即使评价比较高的文章，作者在文章中对有些比较重要的细节、公式来历没有提及，可能写博客的人自己明白，也觉得简单，因此就忽略了这些问题，但是对刚入门的人来说，看这些东西，想搞清楚这些是怎么来的还是比较费时费力的。比如SIFT算法中一个重要的操作：求取描述子的主方向。好多文章只是一提而过或忽略，然后直接给出一个公式，SIFT算法的原作者也提使用抛物线插值，但是具体怎么插的就不太详尽了，对于初学者来说更是不知所云。因此本文打算在参看的文章上对有关这些细节给出一些比较详细的说明，还有本文尽量对操作过程配备对应图片或示意图说明，同时附上robwhesss开源SIFT C代码对应程序块并给予注解，方便理解。
对计算机视觉、多媒体应用、通信技术等领域来说，实时的数字图像处理是其中的重点学科之一。传统的前端数字信号处理（Digital SignalProcessing，DSP）算法，例如 FFT、FIR、IIR 滤波器，大多都是利用 ASIC 或者 PDSP 来构建的，在硬件的实现中很难满足实时性的要求。现场可编程逻辑门阵列（Field ProgrammableGate Arrays， FPGA）技术在数字信号处理中的应用，将逐渐成为前端信号处理的主流。而滤波器算法在信号处理、信号检测、通信领域有着重要的作用，在实时信息处理系统中，对滤波器的性能和处理速度有着严格的要求，特别是在满足系统性能的条件下，处理速度至关重要。
图像平滑是一个重要的操作，而且有多种成熟的算法。这里主要简单介绍一下Bilateral方法（双边滤波），这主要是由于前段时间做了SSAO，需要用bilateral blur 算法进行降噪。Bilateral blur相对于传统的高斯blur来说很重要的一个特性即可可以保持边缘（Edge Perseving），这个特点对于一些图像模糊来说很有用。一般的高斯模糊在进行采样时主要考虑了像素间的空间距离关系，但是却并没有考虑像素值之间的相似程度，因此这样我们得到的模糊结果通常是整张图片一团模糊。Bilateral blur的改进就在于在采样时不仅考虑像素在空间距离上的关系，同时加入了像素间的相似程度考虑，因而可以保持原始图像的大体分块进而保持边缘。在于游戏引擎的post blur算法中，bilateral blur常常被用到，比如对SSAO的降噪。
链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/106587858
一个是递归的IIR滤波器，一个Deriche滤波器，他们的速度都已经是顶级的了，而且都能够使用SIMD指令优化，其中有讲到《Recursive implementation of the Gaussian filter》这个方法在半径较大的时候会出现一定的瑕疵，核心原因是大半径会导致其中的某些系数特别小，因此造成浮点精度的丢失，因此，要保证效果就必须在计算过程中使用double数据类型，而使用了double，普通的sse指令集的增速效果就不是很明显了，因此，为了速度可能需要使用AVX或者更高的AVX512。
其中r是模糊半径，r^2 = x^2 + y^2，σ是正态分布的标准偏差。在二维空间中，这个公式生成的曲面的等高线是从中心开始呈正态分布的同心圆。分布不为零的像素组成的卷积矩阵与原始图像做变换。每个像素的值都是周围相邻像素值的加权平均。原始像素的值有最大的高斯分布值，所以有最大的权重，相邻像素随着距离原始像素越来越远，其权重也越来越小。这样进行模糊处理比其它的均衡模糊滤波器更高地保留了边缘效果。
过滤是信号和图像处理中基本的任务。其目的是根据应用环境的不同，选择性的提取图像中某些认为是重要的信息。过滤可以移除图像中的噪音、提取感兴趣的可视特征、允许图像重采样等等。频域分析将图像分成从低频到高频的不同部分。低频对应图像强度变化小的区域，而高频是图像强度变化非常大的区域。在频率分析领域的框架中，滤波器是一个用来增强图像中某个波段或频率并阻塞（或降低）其他频率波段的操作。低通滤波器是消除图像中高频部分，但保留低频部分。高通滤波器消除低频部分.
本文从自动三维数字内容创建的研究背景入手，探讨了这一领域在数字游戏、广告、电影以及元宇宙等多个领域的应用前景。特别强调了图像到3D和文本到3D这两种核心技术如何通过减少专业艺术家的手动劳动需求，以及赋予非专业用户参与3D资产创建的能力，带来显著优势。文章借鉴了2D内容生成领域的最新突破，讨论了3D内容创建领域的快速发展，将现有的研究分为两大类：仅推理的3D原生方法和基于优化的2D提升方法。
ROI(Region Of Interest)，感兴趣区域，从被处理的图像以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域，称为感兴趣区域，经常用来连接图像。
之前我们通过YUV数据格式的处理知道，只要保留Y的数据，就是灰度的图片。但是OpenGL中处理的是RGB格式的数据，我们要如何去取得灰度图呢？ 我们可以通过公式，计算出新的RGB值，就是灰度的图片了。
机器之心专栏 机器之心编辑部 本文提出了一个图像去模糊方向的综述，来自澳大利亚国立大学、中山大学、美国加州大学 Merced 分校、日本乐天研究所的研究者回顾了基于深度学习的图像去模糊技术研究进展，回顾了图像去模糊的研究历史，总结了当前的研究进展，并进行了展望。该综述近期被计算机视觉旗舰期刊 International Journal of Computer Vision 接收。 链接：https://link.springer.com/article/10.1007/s11263-022-01633-
本文介绍了一种基于腾讯云视频直播SDK的Android视频聊天Demo，该Demo主要实现了视频通话、美颜、挂件和实时音视频通信功能。通过集成腾讯云视频直播SDK，开发者可以在Android应用中快速添加视频直播功能，并支持多种视频通话方式，包括一对一视频通话、多人视频通话和屏幕共享。同时，该Demo还提供了丰富的互动功能，包括点赞、送礼物、评论等，以及支持后台管理功能，包括直播间管理、房间状态显示和房间列表显示。通过集成该Demo，开发者可以快速构建自己的视频直播应用，为用户提供便捷、稳定、高效的视频通话和互动体验。
初学OpenCV的开发者很容易被OpenCV中各种滤波方法所困扰，不知道到底该用哪里一个来做滤波。表面原因看起来是因为OpenCV中各种滤波方式实在是太多太杂，其背后原因是对各种滤波方法的应用场景认知出现了问题，所以这里小编从应用场景与项目中解决问题的实际出发，跟大家一起探讨一下各种滤波方法。 一：模糊函数blur 参数说明 -参数InputArray表示输入图像Mat对象 -参数OutputArray表示模糊之后输出Mat对象 -参数Size表示卷积核大小，此参数决定模糊程度，Size(x, y)其中x,
SIFT特征是非常稳定的图像特征，在图像搜索、特征匹配、图像分类检测等方面应用十分广泛，但是它的缺点也是非常明显，就是计算量比较大，很难实时，所以对一些实时要求比较高的常见SIFT算法还是无法适用。如今SIFT算法在深度学习特征提取与分类检测网络大行其道的背景下，已经越来越有鸡肋的感觉，但是它本身的算法知识还是很值得我们学习，对我们也有很多有益的启示，本质上SIFT算法是很多常见算法的组合与巧妙衔接，这个思路对我们自己处理问题可以带来很多有益的帮助。特别是SIFT特征涉及到尺度空间不变性与旋转不变性特征，是我们传统图像特征工程的两大利器，可以扩展与应用到很多图像特征提取的算法当中，比如SURF、HOG、HAAR、LBP等。夸张一点的说SIFT算法涵盖了图像特征提取必备的精髓思想，从特征点的检测到描述子生成，完成了对图像的准确描述，早期的ImageNet比赛中，很多图像分类算法都是以SIFT与HOG特征为基础，所有SIFT算法还是值得认真详细解读一番的。SIFT特征提取归纳起来SIFT特征提取主要有如下几步：
常用的图像处理技术有图像读取，写入，绘图，图像色彩空间转换，图像几何变换，图像形态学，图像梯度，图像边缘检测，图像轮廓，图像分割，图像去噪，图像加水印以及修复水印等
我们现在经常用到的马赛克其实起源于建筑上的图案装饰，如今马赛克常用于图像或视频的模糊处理。随着技术的进步，打码与去码变成了一种常见的技术研究方向，同时也掀起了一场技术与道德的“战争”。
毕设要做图像配准，计划使用KAZE特征进行特征点的检测，以下是我对KAZE算法原理的理解，有什么不对的地方，希望提出来大家相互讨论学习。 一、KAZE算法的由来 KAZE算法是由法国学者在在2012年的ECCV会议中提出的，是一种比SIFT更稳定的特征检测算法。KAZE的取名是为了纪念尺度空间分析的开创者—日本学者Iijima。KAZE在日语中是‘风’的谐音，寓意是就像风的形成是空气在空间中非线性的流动过程一样，KAZE特征检测是在图像域中进行非线性扩散处理的过程。 KAZE算法的原英文文献《KAZE Features》的地址为：https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-642-33783-3_16 二、KAZE算法的原理 SITF、SURF算法是通过线性尺度空间，在线性尺度空间来检测特征点的，容易造成边界模糊和细节丢失；而KAZE算法是通过构造非线性尺度空间，并在非线性尺度空间来检测特征点，保留了更多的图像细节。KAZE算法主要包括以下步骤： (1)非线性尺度空间的构建； (2)特征点的检测与精确定位； (3)特征点主方向的确定； (4)特征描述子的生成。 下面详细讲述每一步的具体过程。 1.非线性尺度空间的构建 KAZE算法作者通过非线性扩散滤波和加性算子分裂（AOS）算法来构造非线性尺度空间。在此有必要了解下非线性扩散滤波和AOS算法。 (1) 非线性扩散滤波 非线性扩散滤波方法是将图像亮度（L）在不同尺度上的变化视为某种形式的流动函数的散度，可以通过非线性偏微分方程来描述：
SIFT（Scale-invariant feature transform）是一种检测局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（interest points,or corner points）及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配，获得了良好效果，详细解析如下： 算法描述 SIFT特征不只具有尺度不变性，即使改变旋转角度，图像亮度或拍摄视角，仍然能够得到好的检测效果。整个算法分为以下几个部分： 1. 构建尺度空间 这是一个初始化操作，尺度空间理论目的是模
看完本篇文章的所有操作和实践，就不需要去花钱修复照片了自己也能做到而且保证十分便捷！本篇文章将介绍常用到的图像去噪滤波算法，采用实例代码和处理效果一并展现的方式进行介绍，能够更直观的看到每种算法的效果。本篇文章偏实战，所以不会涉及到过多每种算法的原理理论计算公式，以一篇文章快速了解并实现这些算法，以效率最高的方式熟练这些知识。
本文介绍了如何利用RenderScript实现高斯模糊，以及如何使用FastBlur在Android平台上实现类似效果。通过比较不同方案在处理速度、效果、性能上的差异，为你在实现类似功能时提供有价值的参考。同时，也提醒开发者在选择方案时要根据具体业务需求来灵活选择。
背景介绍 随着多媒体技术的发展，图像以及视频服务逐渐成为人们获取信息的主要载体。传统上，视频或图像质量的好坏需要人眼去看，并且为了得到一个合适的评价分数，一般需要组织多人评价之后取其平均意见。但在实际生活中，面对海量视频及图像服务，纯人力评价成本过高，基本无法实现。而图像质量评价技术（Image Quality Assessment，IQA）, 目的是通过相关算法，在不需要人眼观看的情况下，能够对任一图像进行质量评价，输出与人眼主观感受贴近甚至一致的评价分数。IQA算法根据是否需要原始无损图像，可以分成三大
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
