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MATLAB HDR成像对比实验代码-HDR_imaging

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简介:
本项目为MATLAB实现HDR(高动态范围)图像处理的实验代码,通过比较不同曝光时间的图片合成高质量HDR影像,适用于摄影与计算机视觉领域研究。 为了在MATLAB环境中进行HDR影像对比实验,请先创建一个包含所有测试图像的子目录,并且在此目录下建立名为“list.txt”的文本段落件。“list.txt”中应列出每张图片及其对应的快门速度,格式为:图片名 空格 快门速度(浮点数)。例如,对于两张曝光时间分别为1秒和0.5秒的照片,“list.txt”内容如下: ``` image1.jpg 1 image2.jpg 0.5 ``` 创建好子目录及“list.txt”文件之后,请修改project1.m脚本中的路径变量以指向该子目录。例如,若新建了一个名为images的文件夹,则需将代码中相关行更改为: ```matlab directory = ./images/; ``` 注意,在指定路径时尾部斜杠必不可少。 随后按照上述步骤操作完成设置后就可以运行程序了。 我们的HDR图像处理流程采用了第10章所介绍的技术。具体来说,第一步是估计相机的辐射响应函数。为了实现这一点,我们对不同曝光条件下拍摄的所有图片中的每个像素进行分析,以建立其辐照度值和测量到的像素亮度之间的关系图。

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  • MATLAB HDR-HDR_imaging
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    本项目为MATLAB实现HDR(高动态范围)图像处理的实验代码,通过比较不同曝光时间的图片合成高质量HDR影像,适用于摄影与计算机视觉领域研究。 为了在MATLAB环境中进行HDR影像对比实验,请先创建一个包含所有测试图像的子目录,并且在此目录下建立名为“list.txt”的文本段落件。“list.txt”中应列出每张图片及其对应的快门速度,格式为:图片名 空格 快门速度(浮点数)。例如,对于两张曝光时间分别为1秒和0.5秒的照片,“list.txt”内容如下: ``` image1.jpg 1 image2.jpg 0.5 ``` 创建好子目录及“list.txt”文件之后,请修改project1.m脚本中的路径变量以指向该子目录。例如,若新建了一个名为images的文件夹,则需将代码中相关行更改为: ```matlab directory = ./images/; ``` 注意,在指定路径时尾部斜杠必不可少。 随后按照上述步骤操作完成设置后就可以运行程序了。 我们的HDR图像处理流程采用了第10章所介绍的技术。具体来说,第一步是估计相机的辐射响应函数。为了实现这一点,我们对不同曝光条件下拍摄的所有图片中的每个像素进行分析,以建立其辐照度值和测量到的像素亮度之间的关系图。
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  • Matlab超声-P4-1-FAPI: 多角度平面波超声方法的
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    这段代码是实现多角度平面波超声对比成像方法的一部分,适用于Matlab环境,旨在促进超声成像技术的研究与应用。 MATLAB超声成像代码P4-1-FAPIP4-1换能器(简称P4-1 FAPI)使用了闪光角脉冲反演成像技术。这是一种专门针对Verasonics Vantage Research超声系统上的P4-1相控阵换能器编写的多角度平面波超声对比成像序列,基于Flash-angles方法实现,并采用脉冲反转来优化微泡成像的效果。 文件名:SetUpP4_1FAPI.m 使用说明: 要运行该代码,请确保已将Verasonics Vantage系统、MATLAB以及由Verasonics提供的MATLAB脚本包安装到您的计算机上。打开MATLAB,然后设置Vantage文件夹(包含所有Verasonics脚本)为主目录。 为了直接使用P4-1 FAPI代码,请通过运行setupP4_1FAPI脚本来创建一个名为P4-1FAPI.mat的配置文件。一旦该matfile被成功生成并放置在名为“matfiles”的文件夹中,就可以启动VSX进行操作了。
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    本资源提供基于ORB算法的MATLAB实现代码,适用于图像特征检测与匹配。由LoblawsDigital贡献,旨在优化LimburgDigital图像对比项目中的性能和效率。 对于这个任务的目标是创建一个工具来比较两张图像的相似度并对其进行排名。这是一个开放式的项目,我可以自由选择最适合的技术栈进行开发。 在设计部分中,我探讨了为何选择了特定的设计方案及其替代选项的理由。根据项目的具体要求: - Bjorn希望程序能在Windows和MacOS上运行,这意味着需要有良好的跨平台兼容性。 - Jeanie强调计划的成本效益问题,建议使用免费的语言或框架来实现这一目标。 - Ferris将负责后续的维护工作,因此选择一个拥有强大社区支持的技术栈非常重要。 经过研究后发现Java、C++、Python和MATLAB都是图像处理领域的优秀选项。它们在不同的操作系统上都能良好运行:Java可以在JVM(Java虚拟机)中跨平台执行;C++可以通过UNIX上的本地编译器或Windows下的Cygwin实现交叉兼容性;而Python则以其强大的跨平台支持及易于使用的特点著称。 除了MATLAB之外,其他语言都是免费的,并且都适用于图像处理任务。此外,在大型在线社区的支持下,可以轻松地解决在开发过程中遇到的问题。
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    本资源提供了使用MATLAB进行图像对比度增强的代码实现。通过调整图像亮度和颜色分布,有效提升图像细节可见性,适用于多种图像处理应用场景。 图像增强技术主要包括直方图增强、线性增强和非线性增强三种方法。
  • MATLAB读取HDR-CS194-Final项目: CS194-Final
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    本项目为CS194课程的最终作业,专注于使用MATLAB编写程序以读取和处理高动态范围(HDR)图像。通过此项目,学生掌握了高级图像处理技术,并学会了如何在MATLAB环境中实现这些技术。 在MATLAB读取HDR图像的代码是CS194-26最终项目的一部分,由Akshay Narayan(cs194-ka)和Japheth Wong(cs194-fb)完成,该项目是在加州大学伯克利分校Alyosha Efros教授指导下进行的。项目的实现部分在MATLAB中,另一些部分则使用Python编写。 要运行“高动态范围”项目,请按照以下步骤操作: - 在MATLAB环境中,进入hdr目录。 - 执行命令:`>> main();` 对于微型项目,则需要执行如下步骤: - 导航至微型项目的目录。 - 运行命令 `$ python tiltshift.py` 没有与VertigoShot相关的代码。 高动态范围项目的MATLAB代码结构包括以下几个文件: 1. `apply_bilateral_filter.m`: 该函数用于计算双边滤波器,是杜兰德色调映射算法的一部分。 2. `apply_linear_tonemap.m`: 这是一个辅助函数,用来进行基本的线性色调图计算(即基线色调映射)。 3. `apply_reinhard_global_tonemap.m`: 此文件提供了一个帮助功能用于全局Reinhard色调映射的计算。
  • MTK HDR总结
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    本文档总结了作者在MTK平台下HDR(高动态范围)技术集成的经验和心得,包括技术挑战、解决方案及优化建议。适合从事相关领域开发工作的工程师参考学习。 ### MTK HDR集成经验积累 #### 一、PipelinePlugin概念详解 ##### 1.1 概述 在MTK的HAL3系统中,PipelinePlugin扮演着一个统一接口的角色,支持不同类型的图像处理需求,包括Streaming(预览和视频)、Capture(拍照)、DualCam(双摄像头)以及RAWYUV算法的挂载与执行。为了实现这一目标,PipelinePlugin由两大部分构成: 1. **IInterface**:这部分负责提供第三方算法接入的服务,并定义了能够提供的缓冲区(buffer)和元数据(metadata)形式。 2. **IProvider**:这部分用于向系统展示第三方算法的能力,并声明支持的buffer与metadata的形式。 注册机制通过`REGISTER_PLUGIN_INTERFACE`和`REGISTER_PLUGIN_PROVIDER`分别实现对IInterface和IProvider的注册。 ##### 1.2 IProvider的关键生命周期接口 在HDR集成过程中,采用了IProvider插件的方式。下面详细介绍其关键的生命周期接口: 1. **properties()**: 在此接口中配置插件信息,必须指定参数包括`mName`(插件名称)和`mFeatures`(插件全局特性ID枚举)。 `mFeatures`需要在相关文件中声明。 2. **negotiate(Selection &sel)**: 此接口允许根据当前的配置状态进行必要的调整。不同的配置阶段如eSelStage_CFG、eSelStage_P1及eSelStage_P2由PipelinePluginType.h定义,ini()函数调用之后会再次进入P2阶段。 3. **init()**: 初始化接口,在此接口中应该执行与算法相关的初始化操作。 4. **process(RequestPtr pRequest, RequestCallbackPtr pCallback)**: 处理一帧request。通过`pRequest`获取待处理的数据,如IImageBuffer图像数据或IMetadata等。处理完成后,使用`pCallback`中的onComplete或onAbort接口回调至上层。 #### 二、TPI Async Plugin简介 Streaming框架用于实时图像处理,并需要达到至少30fps的流畅性要求。针对那些无法在33ms内完成的第三方算法,MTK提供了一种解决方案——增加一种Data Path(数据路径),即Async(异步)路径。除了Display和Record之外,这种路径使得外部buffermetadata资源可以在前两种路径完成后即可归还,而不受Async Plugin处理时间的影响。 #### 三、ASD创建的Plugin 目前在J10上挂载了两个插件: 1. **S_META_Plugin**:此插件主要负责获取元数据,并将其缓存起来供后续使用。从request中可获取的关键元数据类型包括`mIMetadataApp`, `mIMetadataHal1`, `mIMetadataHal3`, `mIMetadataVendor`和`mIMetadata3A`. 2. **S_ASYNC_Plugin**:此插件主要用于异步处理,利用前面缓存的元数据进行复杂任务。具体实现细节此处不再详述。 通过上述介绍可以看出MTK的PipelinePlugin体系结构在集成HDR等功能时发挥着重要作用,并为第三方算法提供了灵活性和扩展性。