1.Matlab LSB像隐写【解析 参考源码】
2.图像特征算法(一)——SIFT算法简述及Python标记SIFT特征检测实践
3.常见图像融合算法(alpha和金字塔融合)
4.ISP图像处理算法---Demosaic（一）
5.图像质量评估：BRISQUE | 附 C++和Python代码
6.图像编码算法的图像分类

Matlab LSB像隐写【解析 参考源码】

       LSB算法作为图像隐写的基本策略，将秘密信息替换载体图像的算法最低比特位。在灰度图像中，源码每个像素值为0到之间，图像位平面则指的算法是像素值的各个二进制位。以Lena图像为例，源码酒店预订 java源码其位平面图从右到左和从上到下，图像位权依次降低，算法位平面越低包含的源码图像信息越少，与之相邻的图像比特相关性也越弱。最低位平面作为不含图像信息的算法区域，常被用于隐写操作。源码

       LSB隐写通常要求载体图像为灰度图。图像示意图表明，算法像素的源码二进制编码通过选取特定位进行信息的嵌入与提取。选取不同位平面时，LSB算法对图像保真度有差异，这表明在不同的位平面进行嵌入会得到不同程度的原始图像保持效果。

       算法原理可通俗描述为：将图像视为由像素组成的二维像素矩阵，每个像素的灰度值由二进制表示。灰度值可以看作在0-之间的8位二进制数，LSB算法则选择修改其中最低位来隐藏信息。人眼对此类微小变化难以察觉，因此LSB算法能保持内容不变。值得注意的是，LSB算法通常在最低位平面进行信息嵌入，卖酒网源码以减少对图像质量的影响。

       基本特点包括：LSB算法能够在图像中隐藏大量数据（高容量），但算法的鲁棒性相对较差。这意味着在经过信号处理（如加噪声、有损压缩等）后，从处理后的图像中提取信息可能失去数据完整性。常见嵌入方法有连续性、连续并随机化处理、同时在最低与次低位平面嵌入、逐位随机嵌入等。

       总之，LSB算法提供了一种隐蔽但相对容易处理的图像隐写方法，特别适合对内存和速度要求较高的应用场景。不同嵌入策略的鲁棒性有所不同，选择恰当方法以平衡数据隐藏容量与隐写安全性，是实现高质量隐写效果的关键。

图像特征算法(一)——SIFT算法简述及Python标记SIFT特征检测实践

       无需前言，直接进入主题：

       SIFT算法，全称Scale-Invariant Feature Transform，是图像局部特征提取的重要工具，由David Lowe在年提出。它在图像识别、图像检索和3D重建等领域广泛应用，因为其对大小、旋转变化具有极佳的html前端项目源码抗干扰能力，尤其是光照和噪声影响下。

       SIFT的实现步骤包括：首先，通过高斯滤波降低噪声，高斯滤波后的图像保留边缘和轮廓信息。接着，构建尺度空间，通过不同尺度和高斯模板的差分，形成高斯差分金字塔，以突出图像特征。在金字塔中，寻找局部极值点作为关键点候选，考虑对比测试和边缘测试以增强鲁棒性。然后，分配关键点的主方向，确保旋转不变性。最后，生成关键点的维描述子，代表特征点的详细信息。

       在Python实践中，我们使用OpenCV库，如在马云头像的旋转和缩放示例中，SIFT算法成功地识别并匹配关键点，证明其稳定性。继续学习，下一部分将探讨SURF算法。源码阅读技巧书籍

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常见图像融合算法(alpha和金字塔融合)

       图像融合算法是图像处理领域中的重要技术，在图像增强、复原、融合等应用中发挥着关键作用。常见的图像融合算法分为像素级别、特征级别和决策级别。本文主要关注像素级别融合，以深入探讨其中的两种典型方法：alpha融合与金字塔融合。

       ### Alpha融合

       Alpha融合方法相对简单，主要通过输入图像和对应的mask融合权重来实现融合。在融合过程中，每个像素点的输出值计算公式为：`out_pixel = (pixel1* mask + pixel2*(-mask)) / `。这种直接的加权平均方式可能导致融合后的图像表现显得不自然。为了改善这一问题，通常会对mask权重进行简单滤波处理，如使用Guided Filter等方法，以实现权重的平滑过渡。处理前后mask的表现对比展示了这种平滑过渡的效果，最终融合结果图像在视觉上明显更为自然。值得注意的是，权重处理的平滑过渡可能会引入更多的背景信息，进而带来其他潜在的负面影响。

       ### 代码实现

       对于alpha融合方法，代码实现通常可以在GitHub上找到，具体实现细节请参考特定项目链接。飞车查代码源码

       ### 金字塔融合

       金字塔融合方法通过将输入图像分解为不同尺度的层次，实现多分辨率的融合处理。以拉普拉斯金字塔为例，该方法在融合过程中遵循以下步骤：1）将两幅输入图像进行拉普拉斯金字塔分解；2）对mask图像进行高斯金字塔分解；3）对每层图像进行alpha图像融合；4）对RGB图像的三个通道分别处理，将融合后的各层图像进行拉普拉斯金字塔重建，最终生成融合结果图像。这种融合方式通过在不同尺度上调整alpha权重，确保了整体亮度的平滑过渡，同时保持了纹理信息和前景的一致性。

       ### 代码实现

       同样地，金字塔融合的代码实现也能够在GitHub上找到，具体实现细节请参考特定项目链接。

       通过上述对alpha融合和金字塔融合的探讨，我们可以看到图像融合算法在处理图像时的不同策略。alpha融合方法简单直接但可能带来不自然的效果，而金字塔融合方法通过多尺度处理实现了更加自然和细致的融合效果。在实际应用中，选择合适的融合算法取决于特定场景的需求和预期效果。

ISP图像处理算法---Demosaic（一）

       本文为微信公众号（ISP Algorithm）原创内容，如需转载，请务必注明来源。

       Demosaic（CFA插值）是ISP图像处理的核心环节，主要负责将SENSOR产生的BAYER数据转化为人眼能识别的完整RGB数据格式，以便在显示设备上呈现。

       一，目前市场上主流传感器为CMOS传感器，sensor输出的数据格式为BAYER数据格式，每个像素点仅包含三个颜色通道中的一个，如图1.0所示。Demosaic的目标就是从BAYER数据中恢复出完整的RGB数据。

       基本原理：色差和色比，实际应用中以色差为主

       色差和色比是指在完整的RGB三通道图像中，相邻两个像素间对应通道的像素的差值与比值近似相等。例如，在一幅图像中，相邻两个像素X1(R,G,B)与X2(R,G,B)之间。

       二，常见算法：双线性、基于梯度、自适应等，具体原理可在网上查阅，此处不再赘述。最后，附上几张自己制作的Demosaic与常见算法的对比图。

图像质量评估：BRISQUE | 附 C++和Python代码

       图像质量评估：BRISQUE算法详解及C++和Python代码示例

       在摄影世界中，虽然拍摄技巧和设备至关重要，但要创造出高质量的图像，更需要艺术家的审美眼光。然而，是否存在一种数学方法来量化的主观质量呢？答案是复杂的。

       一方面，算法能够捕捉到图像的某些质量特征，比如像素的嘈杂度和模糊程度。这些可以通过分析图像像素来评估。然而，图像的质量评判并非全然可以量化，比如文化背景信息和视觉审美，这些元素难以被算法准确衡量。

       本文将聚焦于一种无参考图像空间质量评估器，名为BRISQUE。该算法适用于不依赖于参考图像的图像质量评估，适用于处理失真图像和自然图像之间的差异。它分为三个步骤：首先提取自然场景统计信息，然后通过均值减去对比度归一化进行标准化，接着计算特征向量，最后通过预训练模型预测图像质量分数。

       BRISQUE的C++和Python实现可用于Ubuntu .、.等系统，适用于OpenCV 3.4.1和4.0.0-pre版本。例如，C++代码可通过克隆存储库并执行./brisquequality "image_path"来运行，而Python版本则提供了对不同类型失真的度量结果。

       图像质量评估是一个涉及主观性和复杂统计分析的领域，BRISQUE算法为我们提供了一种量化图像质量的工具，尽管它并不能涵盖所有审美因素，但无疑是图像处理和机器视觉研究中的重要一环。

图像编码算法的分类

       图像编码算法主要可以分为两大类：有损编码和无损编码。

       有损编码

       有损编码算法在压缩图像数据时允许一定程度的数据损失。这意味着原始图像和经过压缩解压后的图像可能存在一些差异，但通常这些差异对于人眼来说是不可见的或者可接受的。有损编码通常用于那些不需要完美复原原始图像的情况，例如网络上的传输、数字电视信号传输等。JPEG就是一种典型的有损图像编码算法，它在压缩过程中会去除图像中的一些高频细节，从而实现较高的压缩比。

       无损编码

       相比之下，无损编码算法在压缩图像数据时不允许任何数据损失。这意味着原始图像和经过压缩解压后的图像将完全相同。无损编码通常用于那些需要完美复原原始图像的情况，例如医疗影像、遥感图像、设计图纸等。PNG就是一种典型的无损图像编码算法，它通过查找和消除图像数据中的冗余信息来实现压缩，但这些操作都是可逆的，不会造成任何数据损失。

       需要注意的是，这两种编码方式各有优缺点，有损编码通常可以达到更高的压缩比，但会牺牲一部分图像质量；无损编码则能够完全保留原始图像的质量，但压缩比通常较低。在实际应用中，需要根据具体需求和场景来选择合适的图像编码算法。

SIFT算法原理与源码分析

       SIFT算法的精密解析：关键步骤与核心原理

       1. 准备阶段：特征提取与描述符生成

       在SIFT算法中，首先对box.png和box_in_scene.png两张图像进行关键点检测。利用Python的pysift库，通过一系列精细步骤，我们从灰度图像中提取出关键点，并生成稳定的描述符，以确保在不同尺度和角度下依然具有较高的匹配性。

       2. 高斯金字塔构建

       计算基础图像的高斯模糊，sigma值选择1.6，先放大2倍，确保模糊程度适中。

       通过连续应用高斯滤波，构建高斯金字塔，每层图像由模糊和下采样组合而成，每组octave包含5张图像，从底层开始，逐渐减小尺度。

       3. 极值点检测与极值点定位

       在高斯差分金字塔中寻找潜在的兴趣点，利用邻域定义，选择尺度空间中的极值点，这些点具有旋转不变性和稳定性。

       使用quadratic fit细化极值点位置，确保匹配点的精度。

       4. 特征描述与方向计算

       从细化的位置计算关键点方向，通过梯度方向和大小统计直方图，确定主次方向，以增强描述符的旋转不变性。

       通过描述符生成过程，旋转图像以匹配关键点梯度与x轴，划分x格子并加权叠加，生成维的SIFT特征描述符。

       5. 精度校验与匹配处理

       利用FLANN进行k近邻搜索，执行Lowe's ratio test筛选匹配点，确保足够的匹配数。

       执行RANSAC方法估计模板与场景之间的homography，实现3D视角变化适应。

       在场景图像上标注检测到的模板并标识SIFT匹配点。

       SIFT的独特性：它提供了尺度不变、角度不变以及在一定程度上抵抗3D视角变化的特征，是计算机视觉领域中重要的特征检测和描述算法。