在文章68. 三维重建3-两视图几何中，我们看到通过三角测量，可以确定一个像点在三维空间中的位置，其前提是我们提前获取了这个像点在另外一个图像中的对应点，并且知道了两个相机的相机矩阵。
在手机中的计算摄影4-超广角畸变校正中，我为你描述了广角镜头的镜头畸变校正和透视畸变校正，尤其是花了很多篇幅讲述施易昌等人的论文如何校正因为透视畸变导致的人脸拉伸现象。
基于遥感数据的地表温度（LST）反演目前得到了广泛的应用，尤其是面向大尺度、长时间范围的温度数据需求，遥感方法更是可以凸显其优势。目前，基于各类遥感数据源的地表温度反演方法不断得以改进，精度亦不断提升。之前的两篇推文，也分别基于不同角度对遥感数据温度反演的方法、原理以及具体操作加以详细介绍：基于ENVI的Landsat 7地表温度（LST）大气校正方法反演与地物温度分析、基于ENVI与ERDAS的Landsat 7 ETM+单窗算法地表温度（LST）反演。
Envi软件是一款功能强大、广泛应用于遥感图像处理和分析领域的软件。Envi软件包含多种独特功能，这些功能可以帮助用户更好地进行遥感图像处理和分析工作。在本文中，我们将通过实际案例，举例说明Envi软件的几个独特功能，并介绍其在实际应用中的价值。
ISP(Image Signal Processor)，即图像处理，主要作用是对前端图像传感器输出的信号做后期处理，主要功能有线性纠正、噪声去除、坏点去除、内插、白平衡、自动曝光控制等，依赖于ISP才能在不同的光学条件下都能较好的还原现场细节，ISP技术在很大程度上决定了摄像机的成像质量。它可以分为独立与集成两种形式。
sensor中由于传感器的差异产生固定模式噪声（FPN），FPN与条纹噪声有相似之处。
下面要介绍的论文始发于ICCV2019，题为「SNIDER: Single Noisy Image Denoising and Rectification for Improving License Plate Recognition」，axriv地址：https://arxiv.org/pdf/1910.03876 。
图像传感器中的传感器上每一光线采集的点形成的阵列工艺存在缺陷，或光信号进行转化的过程中出现错误，会造成图像上有些像素的信息有误，导致图像中的像素值不准确，这些有缺陷的像素即为图像坏点(Bad pixel)。
在日常生活工作中，我们难免会遇到一些问题，比如图片上不合规的文字信息，却要一个一个地审核，很麻烦；快递公司的业务越来越好，但每天需要花费很多时间登记录入运单，效率非常的低。
双目立体匹配一直是双目视觉的研究热点，双目相机拍摄同一场景的左、右两幅视点图像，运用立体匹配匹配算法获取视差图，进而获取深度图。而深度图的应用范围非常广泛，由于其能够记录场景中物体距离摄像机的距离，可以用以测量、三维重建、以及虚拟视点的合成等。 之前有两篇博客简要讲过OpenCV3.4中的两种立体匹配算法效果比较：http://www.cnblogs.com/riddick/p/8318997.html 。以及利用视差图合成新视点： http://www.cnblogs.com/riddick/p/
答：无论是明场还是荧光场的图像，都可能出现一定程度的光照不均匀。这种不均匀不仅影响图像的美观，而且也会影响对该图像的测量分析（尤其是荧光图像）。如下：
在电视和图形监视器中，显像管发生的电子束及其生成的图像亮度并不是随显像管的输入电压线性变化，电子流与输入电压相比是按照指数曲线变化的，输入电压的指数要大于电子束的指数。这说明暗区的信号要比实际情况更暗，而亮区要比实际情况更高。所以，要重现摄像机拍摄的画面，电视和监视器必须进行伽玛补偿。这种伽玛校正也可以由摄像机完成。我们对整个电视系统进行伽玛补偿的目的，是使摄像机根据入射光亮度与显像管的亮度对称而产生的输出信号，所以应对图像信号引入一个相反的非线性失真，即与电视系统的伽玛曲线对应的摄像机伽玛曲线，它的值应为1/γ，我们称为摄像机的伽玛值。电视系统的伽玛值约为2.2，所以电视系统的摄像机非线性补偿伽玛值为0.45。彩色显像管的伽玛值为2.8，它的图像信号校正指数应为1/2.8=0.35，但由于显像管内外杂散光的影响，重现图像的对比度和饱和度均有所降低，所以彩色摄像机的伽玛值仍多采用0.45。在实际应用中，我们可以根据实际情况在一定范围内调整伽玛值，以获得最佳效果。
作者 | BBuf 单位 | 北京鼎汉技术有限公司 算法工程师(CV) 编辑 | 唐里
在本文中，随着多媒体技术的不断发展，数码相机，高清拍照手机等多媒体设备已经在人们的生活中占据了越来越重要的地位
后期调试isp，是在rv1126提供的RKISP2.x Tuner工具上进行调试，所以我们大前提必须要把这个环境和一些操作先搞熟悉来，后面有一些专用术语，我们遇到了再去看，现在专门看一些专用术语，也记不住，也不知道他是干嘛用的，所以我们用到了，再去查看，这样可以节约学习成本，提高学习效率！比如下面这些专用名称：
红外传感器能够将红外光转换为电信号，是红外成像设备的核心器件。基于红外焦平面阵列（infrared focal plane array, IRFPA）的红外传感器因为具有体积小、成本低、灵敏度高等特点，是红外传感器的主流发展方向[1]。但是，由于当前的工艺水平还无法做到使 IRFPA 上的各传感器具有相同的响应特性[2]，因此不同传感器对相同的红外辐射会产生不同的响应，导致红外图像中包含大量噪声，称为固定模式噪声。非均匀校正方法[3-4]可以消除传感器间的差异
在本文中，随着多媒体技术的不断发展，数码相机，高清拍照手机等多媒体设备己经在人们的生活中占据了越来越重要的地位 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ） 。
更新：基于GEE的Landsat地表温度反演可以看这篇博客[1]，自动批量操作，处理更快。
Gamma校正原理： 假设图像中有一个像素，值是 200 ，那么对这个像素进行校正必须执行如下步骤： 1. 归一化 ：将像素值转换为 0 ～ 1 之间的实数。 算法如下 : ( i + 0. 5)/256 这里包含 1 个除法和 1 个加法操作。对于像素 A 而言 , 其对应的归一化值为 0. 783203 。
张氏相机标定法利用不同角度拍摄的多张棋盘图像，计算出相应的内参：f_x, f_y, c_x, c_y（内参）,以及畸变系数k_1,k_2,k_3,p_1,p_2（径向畸变、切向畸变参数）。
偶然在IPOL见到了这篇paper，虽然之前复现的一些paper已经可以较好的处理低照度下的色彩恢复，然而在光度强度很大的情况下怎么恢复还不清楚，并且如果出现图片中既有很亮的部分，又有很暗的部分，又不知道怎么处理了。这篇paper，正式为了解决这一问题，他的局部颜色矫正，和He KaiMing的暗通道去雾有相似的想法，值得借鉴。论文地址为：http://www.ipol.im/pub/art/2011/gl_lcc/ 。IPOL是一个非常好的学习数字图像处理的网站，上面的论文都是提供配套源码的，如果平时在数字图像处理方面想找一些Idea，不妨上去看看。
图像坏点(Bad pixel) : 图像传感器上光线采集点(像素点)所形成的阵列存在工艺上的缺陷，或光信号进行转化为电信号的过程中出现错误，从而会造成图像上像素信息错误，导致图像中的像素值不准确，这些有缺陷的像素即为图像坏点。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2007.11806.pdf
// 编者按：随着智能汽车的不断发展，消费者对车身娱乐系统的要求也不断加强。虽然车身摄像头数量越来越多，但是依然面临画质不佳、存在畸变等问题，那么如何解决这些问题呢？LiveVideoStackCon2022音视频技术大会上海站邀请到了美摄科技的侯康老师，为我们分享美摄汽车图像及视频处理方案，将介绍图像画质增强、智能视频剪辑和虚拟场景娱乐等内容。 文/侯康 整理/LiveVideoStack 大家好，我是来自美摄科技的侯康，是美摄的AI负责人。今天，我将和大家分享美摄汽车图像及视频处理方案里的算法
理想的显示系统(如CRT显示器)、采像设备(工业相机)与输入的视频信号(真实的图像信息)成正比，但显示系统或采像设备存在的硬件特性指数Gamma(>1)会使其输出较原始图像产生非线性失真，失真程度由具体系统的Gamma值决定，如下图所示，水平方向为真实的图像亮度，垂直方向为显示设备的输出亮度或采像设备采集到的亮度。
DxO PureRAW Mac版是一款raw智能照片处理工具，该软件采用了智能技术，以解决影响所有RAW文件的七个问题：去马赛克，降噪，波纹，变形，色差，不想要的渐晕，以及缺乏清晰度。
广角镜头，甚至超广角镜头已经成为了现在手机的标配，这样的手机能够拍摄出宽广的视角，还能够在合拍时拍下更多的人物。
在这里我们所说的双目标定是狭义的，讲解理论的时候仅指两台相机之间相互位置的标定，在代码实践的时候，我们才说完整的双目标定。
感兴趣区域(ROI，region of interest)，在机器视觉、图像处理中，在被处理的图像上以方框、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，简称ROI。在图像处理领域，感兴趣区域是从图像中选择的一个图像区域，这个区域是图像分析所关注的重点。圈定该区域以便进行进一步处理，或使用ROI圈定你想处理的目标，可以减少处理时间，提高精度。
该篇概述了ArcGIS Pro下正射制图的基本流程，并以大疆无人机影像为例，解释操作流程和关键参数。
在图像测量过程以及机器视觉应用中，为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型，这些几何模型参数就是相机参数。在大多数条件下这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个求解参数的过程就称之为相机标定（或摄像机标定）。相机标定常见的分为：
文章：Dive Deeper into Rectifying Homography for Stereo Camera Online Self-Calibration
2013年发表在TIP上的对比度增强算法AGCWD（Efficient contrast enhancement using adaptive gamma correction with weighting distribution）
本文介绍了暗角检测算法的基本原理、实现步骤和性能评价，并给出了基于暗角检测的图像增强算法的实现代码。
几何校正的方法有多种，本次实验我采用 Image to Image 几何校正方法。
随着卫星遥感技术的不断发展，大量的遥感数据被获取并广泛应用于资源调查、环境监测、灾害评估等领域。然而，由于遥感数据复杂多样，处理方式繁琐，因此需要借助专业的遥感数据处理软件来实现数据的分析和应用。ENVI软件作为一款专业的遥感数据处理工具，具有强大的数据处理和分析能力，成为遥感数据处理领域不可替代的工具之一。本文将结合实际案例，介绍ENVI软件在遥感数据处理中的应用和操作方法，并提供实用的技巧和建议。
偶然见到了这篇paper，虽然之前复现的一些paper已经可以较好的处理低照度下的色彩恢复，然而在光度强度很大的情况下怎么恢复还不清楚，并且如果出现图片中既有很亮的部分，又有很暗的部分，又不知道怎么处理了。这篇paper，正式为了解决这一问题，他的局步颜色矫正，和He KaiMing的暗通道去雾有相似的想法，值得借鉴。
AR/VR的兴起，让我们喜欢上了3D电影和视频，前提是你需要戴上一副3D眼镜才能感受到3D效果。那么，它是如何工作的？当屏幕只是平面时，我们如何体验3D效果？其实，这些是通过一个叫立体相机的玩意儿来捕获的。
Gamma源于CRT（显示器/电视机）的响应曲线，即其亮度与输入电压的非线性关系。
随着人工智能时代的到来，计算机视觉领域被广泛应用到各个行业中。同样的，人工智能改变着传统林业的研究方法，林业信息工程技术日渐成熟。针对传统树高测量方法中存在的结果准确性不高、操作困难、专业知识转化为规则困难等问题，采用了一种基于双目立体视觉理论计算树高的方法，实现了树木高度的无接触测量。以双目相机作为采集设备，基于MATLAB、VS2015开发平台，采用张正友单平面棋盘格相机标定方法进行单目标定和双目标定，从而获取双目相机2个镜头的参数。通过SGBM算法和BM算法立体匹配后获得视差深度图像，进而获取树木关键点的三维坐标信息并以此来计算树木高度。将深度学习与双目视觉相结合可以实现树木同时在二维和三维空间的信息提取。在VS2015上的试验结果表明，该方法操作相对简单，并且能够较为准确地测量树木高度，SGBM算法树高测量结果的相对误差范围为0.76%~3.93%，BM算法相对误差范围为0.29%~3.41%。结果表明：采用双目视觉技术测量树木高度可以满足林业工程中对于树高测量的精度需要。
通过采用图像处理技术，可以将数码设备采 集到的文字、图片等信息转化成其他信息形势输出，例如转化成音频输出己解决视 障患者的视力需求。但是，由于输入设备或某些其他因素不可避免地使得采集到的 文本图像或多或少会出现某种程度的倾斜。因此，倾斜图像校正是当前文本图像研 宄领域中十分重要的课题，尤其在数字化、自动化领域。比如，提高OCR(Optical Character Recognition)识别率从而提高文档自动化处理效率，车牌号码自动 识别与交通监视，手写体自动识别，名片自动归类等。
双目立体成像：zspace的桌面一体机， intel的RealSense主动双目系列，未来立体的桌面一体机。
机器学习和深度学习发展到了今天，造出的AI已经可以在下棋方面狂虐人类。设计个识别不雅图片的算法也不难实现。
机器之心报道 机器之心编辑部 近日，美图推出了全新的人工智能修图解决方案——美图云修，本文将从技术角度深入解读该方案，目前用户也可通过美图 AI 开放平台进行体验。 商业摄影的工作流程中非常重要的一项是「后期修图」，它工作量大、周期长，同时，培养一名「下笔如有神」的修图师往往需要付出高昂的人力和物力成本，即便是熟练的修图师也需要 1-3 个月的时间熟悉和适应不同影楼的修图风格和手法。除此之外，修图师的专业水平不同，审美差异、工作状态好坏等因素都会造成修图质量波动。 针对以上痛点，基于美图成立 12 年来在
1） 对表格图片应用深度学习进行图像分割，分割的目的是对表格线部分进行标注，分割类别是4类：横向的线，竖向的线，横向的不可见线，竖向的不可见线，类间并不互斥，也就是每个像素可能同时属于多种类别，这是因为线和线之间有交点，交点处的像素是同属多条线的。
遥感技术已成为研究和了解地球表面和大气的重要工具。ENVI软件是一款领先的软件包，为专业人员提供分析和处理遥感数据所需的必要工具。ENVI软件已被广泛应用于农业、地质、林业和城市规划等各个领域。本文将探索ENVI软件的特点和使用方法，并提供一个具体的使用案例，演示如何使用ENVI软件进行遥感数据分析。
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