图像处理

目标跟踪的评价指标(OTB与VOT)

目标识别的评价指标主要有ROC曲线,missrate、FPPI、FPPW等。单图像跟踪的评价指标主要有两个,一个是pixel error,一般是算中心距离,另一个是overlap rate,区域重叠率,用重叠区域除以两个矩形所占的总面积Aoverlap /(A1+A2-Aoverlap),常常用pixel error绘制帧误差曲线,用重叠率绘制误差曲线。

傅里叶-梅林变换进行图像配准

图像配准方法主要分为三类:一种是灰度方法信息方法,另一种是基于特征的方法,可细分为特征点、直线段、边缘轮廓、特征结构以及矩不变统计特征等,还有一种就是基于变换域的方法,如相位相关、Walsh Transform等方法。傅里叶-梅林变换就是一种变换域的方法。

图像处理基本概念笔记(二)

均值滤波是典型的线性滤波算法,它是指在图像上对目标像素给一个模板,该模板包括了其周围的临近像素(以目标象素为中心的周围8个像素,构成一个滤波模板,即去掉目标像素本身),再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。

图像处理基本概念笔记(一)

0、HSV

HSV (Hue, Saturation, Value)颜色的参数分别是:色调(H),饱和度(S),明度(V)。

根据颜色的直观特性创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型(Hexcone Model)。

HSI

HSI模型以色调、饱和度和亮度三种基本特征量来感知颜色。
色调H(Hue):与光波的波长有关,它表示人的感官对不同颜色的感受,如红色、绿色、蓝色等,它也可表示一定范围的颜色,如暖色、冷色等。

饱和度S(Saturation):表示颜色的纯度,纯光谱色是完全饱和的,加入白光会稀释饱和度。饱和度越大,颜色看起来就会越鲜艳,反之亦然。

亮度I(Intensity):对应成像亮度和图像灰度,是颜色的明亮程度。

1、对比度

图像处理之灰度变换

对于数字图像处理而言,一般包含着空间域处理和变换域处理两种形式。空间域处理方法主要是直接以图像中的像素操作为基础,它主要分为灰度变换和空间滤波两类。灰度变换是在图像的单个像素上操作,主要以对比度和阈值处理为目的。

图像增强——频域增强

在进行图像处理的过程中,获取原始图像后,首先需要对图像进行预处理,因为在获取图像的过程中,往往会发生图像失真,使所得图像与原图像有某种程度上的差别。在许多情况下,人们难以确切了解引起图像降质的具体物理过程及其数学模型,但却能估计出使图像降质的一些可能原因,针对这些原因采取简单易行的方法,改善图像质量。