图像比对的原理或者算法

原理如下:首先两张图要配准(可以姑且理解为对准),然后做减法就可以得到两张图不同的地方。题主可以先从图像配准开始学习。

关于编程语言和工具:在C/C++下的图像处理库OpenCV是很强的的工具,Matlab下用图形处理工具箱也很方便。总之,题主要学的还有很多,不是那么简单的。

谷歌人工智能写作项目:神经网络伪原创

计算图像相似度的算法有哪些

SIM=StructuralSIMilarity(结构相似性),这是一种用来评测图像质量的一种方法文案狗

由于人类视觉很容易从图像中抽取出结构信息,因此计算两幅图像结构信息的相似性就可以用来作为一种检测图像质量的好坏.首先结构信息不应该受到照明的影响,因此在计算结构信息时需要去掉亮度信息,即需要减掉图像的均值;其次结构信息不应该受到图像对比度的影响,因此计算结构信息时需要归一化图像的方差;最后我们就可以对图像求取结构信息了,通常我们可以简单地计算一下这两幅处理后的图像的相关系数.然而图像质量的好坏也受到亮度信息和对比度信息的制约,因此在计算图像质量好坏时,在考虑结构信息的同时也需要考虑这两者的影响.通常使用的计算方法如下,其中C1,C2,C3用来增加计算结果的稳定性:2u(x)u(y)+C1L(X,Y)=------------------------,u(x),u(y)为图像的均值u(x)^2+u(y)^2+C12d(x)d(y)+C2C(X,Y)=------------------------,d(x),d(y)为图像的方差d(x)^2+d(y)^2+C2d(x,y)+C3S(X,Y)=----------------------,d(x,y)为图像x,y的协方差d(x)d(y)+C3而图像质量Q=[L(X,Y)^a]x[C(X,Y)^b]x[S(X,Y)^c],其中a,b,c分别用来控制三个要素的重要性,为了计算方便可以均选择为1,C1,C2,C3为比较小的数值,通常C1=(K1xL)^2,C2=(K2xL)^2,C3=C2/2,K1。

实现图片对比度和亮度的算法是什么

C#灰度图像通过相似度算法找出相似度最高的图片

这种以图搜图可以用感知哈希算法,第一步缩小图片尺寸将图片缩小到8x8的尺寸,总共64个像素.这一步的作用是去除各种图片尺寸和图片比例的差异,只保留结构、明暗等基本信息.第二步转为灰度图片将缩小后的图片,转为64级灰度图片.第三步计算灰度平均值计算图片中所有像素的灰度平均值第四步比较像素的灰度将每个像素的灰度与平均值进行比较,如果大于或等于平均值记为1,小于平均值记为0.第五步计算哈希值将上一步的比较结果,组合在一起,就构成了一个64位的二进制整数,这就是这张图片的指纹.第六步对比图片指纹得到图片的指纹后,就可以对比不同的图片的指纹,计算出64位中有多少位是不一样的.如果不相同的数据位数不超过5,就说明两张图片很相似,如果大于10,说明它们是两张不同的图片.具体的c#代码可以看using System;using ;using System.Drawing; namespace SimilarPhoto{    class SimilarPhoto    {        Image SourceImg;         public SimilarPhoto(string filePath)        {            SourceImg = Image.FromFile(filePath);        }         public SimilarPhoto(Stream stream)        {            SourceImg = Image.FromStream(stream);        }         public String GetHash()        {            Image image = ReduceSize();            Byte[] grayValues = ReduceColor(image);            Byte average = CalcAverage(grayValues);            String reslut = ComputeBits(grayValues, average);            return reslut;        }         // Step 1 : Reduce size to 8*8        private Image ReduceSize(int width = 8, int height = 8)        {            Image image = SourceImg.GetThumbnailImage(width, height, () => { return false; }, );            return image;        }         // Step 2 : Reduce Color        private Byte[] ReduceColor(Image image)        {            Bitmap bitMap = new Bitmap(image);            Byte[] grayValues = new Byte[image.Width * image.Height];             for(int x = 0; x。

matlab写比较用一个去噪算法处理后的图像和原图对比,即个像素点对应相减,值越小表明算法好,急求

图像经过不同的缩放算法处理后 怎么比较各个算法的优劣

作业调度算法.1.先来先服务(FCFS,FirstComeFirstServe)是最简单的调度算法,按先后顺序进行调度。

定义:按照作业提交或进程变为就绪状态的先后次序,分派CPU;当前作业或进程占用CPU,直到执行完或阻塞,才出让CPU(非抢占方式)。

在作业或进程唤醒后(如I/O完成),并不立即恢复执行,通常等到当前作业或进程出让CPU。适用场景:比较有利于长作业,而不利于短作业。因为长作业会长时间占据处理机。

有利于CPU繁忙的作业,而不利于I/O繁忙的作业。算法实现原理图:2.轮转法(RoundRobin)轮转法是让每个进程在就绪队列中的等待时间与享受服务的时间成正比例。

定义:将系统中所有的就绪进程按照FCFS原则,排成一个队列。每次调度时将CPU分派给队首进程,让其执行一个时间片。时间片的长度从几个ms到几百ms。在一个时间片结束时,发生时钟中断。

调度程序据此暂停当前进程的执行,将其送到就绪队列的末尾,并通过上下文切换执行当前的队首进程。进程可以未使用完一个时间片,就出让CPU(如阻塞)。

时间片长度的确定:时间片长度变化的影响过长->退化为FCFS算法,进程在一个时间片内都执行完,响应时间长。过短->用户的一次请求需要多个时间片才能处理完,上下文切换次数增加,响应时间长。

对响应时间的要求:T(响应时间)=N(进程数目)*q(时间片)就绪进程的数目:数目越多,时间片越小系统的处理能力:应当使用户输入通常在一个时间片内能处理完,否则使响应时间,平均周转时间和平均带权周转时间延长。

算法实现原理图:3.多级反馈队列算法(RoundRobinwithMultipleFeedback)多级反馈队列算法是轮转算法和优先级算法的综合和发展。

定义:设置多个就绪队列,分别赋予不同的优先级,如逐级降低,队列1的优先级最高。每个队列执行时间片的长度也不同,规定优先级越低则时间片越长,如逐级加倍。

新进程进入内存后,先投入队列1的末尾,按FCFS算法调度;若按队列1一个时间片未能执行完,则降低投入到队列2的末尾,同样按FCFS算法调度;如此下去,降低到最后的队列,则按“时间片轮转”算法调度直到完成。

仅当较高优先级的队列为空,才调度较低优先级的队列中的进程执行。如果进程执行时有新进程进入较高优先级的队列,则抢先执行新进程,并把被抢先的进程投入原队列的末尾。

优点:为提高系统吞吐量和缩短平均周转时间而照顾短进程。为获得较好的I/O设备利用率和缩短响应时间而照顾I/O型进程。

不必估计进程的执行时间,动态调节几点说明:I/O型进程:让其进入最高优先级队列,以及时响应I/O交互。通常执行一个小时间片,要求可处理完一次I/O请求的数据,然后转入到阻塞队列。

计算型进程:每次都执行完时间片,进入更低级队列。最终采用最大时间片来执行,减少调度次数。I/O次数不多,而主要是CPU处理的进程。

在I/O完成后,放回优先I/O请求时离开的队列,以免每次都回到最高优先级队列后再逐次下降。为适应一个进程在不同时间段的运行特点,I/O完成时,提高优先级;时间片用完时,降低优先级。

算法实现原理图:4.优先级法(PriorityScheduling)优先级算法是多级队列算法的改进,平衡各进程对响应时间的要求。适用于作业调度和进程调度,可分成抢先式和非抢先式。

静态优先级:作业调度中的静态优先级大多按以下原则确定:由用户自己根据作业的紧急程度输入一个适当的优先级。由系统或操作员根据作业类型指定优先级。系统根据作业要求资源情况确定优先级。

进程的静态优先级的确定原则:按进程的类型给予不同的优先级。将作业的情态优先级作为它所属进程的优先级。动态优先级:进程的动态优先级一般根据以下原则确定:根据进程占用有CPU时间的长短来决定。

根据就绪进程等待CPU的时间长短来决定。

5.短作业优先法(SJF,ShortestJobFirst)短作业优先又称为“短进程优先”SPN(ShortestProcessNext);这是对FCFS算法的改进,其目标是减少平均周转时间。

定义:对预计执行时间短的作业(进程)优先分派处理机。通常后来的短作业不抢先正在执行的作业。

SJF的特点:(1)优点:比FCFS改善平均周转时间和平均带权周转时间,缩短作业的等待时间;提高系统的吞吐量;(2)缺点:对长作业非常不利,可能长时间得不到执行;未能依据作业的紧迫程度来划分执行的优先级;难以准确估计作业(进程)的执行时间,从而影响调度性能。

SJF的变型:“最短剩余时间优先”SRT(ShortestRemainingTime)(允许比当前进程剩余时间更短的进程来抢占)“最高响应比优先”HRRN(HighestResponseRatioNext)(响应比R=(等待时间+要求执行时间)/要求执行时间,是FCFS和SJF的折衷)6.最高响应比优先法(HRN,HighestResponse_ratioNext)最高响应比优先法是对FCFS方式和SJF方式的一种综合平衡。

FCFS方式只考虑每个作业的等待时间而未考虑执行时间的长短,而SJF方式只考虑执行时间而未考虑等待时间的长短。因此,这两种调度算法在某些极端情况下会带来某些不便。

HRN调度策略同时考虑每个作业的等待时间长短和估计需要的执行时间长短,从中选出响应比最高的作业投入执行。

响应比R定义如下:R=(W+T)/T=1+W/T其中T为该作业估计需要的执行时间,W为作业在后备状态队列中的等待时间。

每当要进行作业调度时,系统计算每个作业的响应比,选择其中R最大者投入执行。这样,即使是长作业,随着它等待时间的增加,W/T也就随着增加,也就有机会获得调度执行。

这种算法是介于FCFS和SJF之间的一种折中算法。由于长作业也有机会投入运行,在同一时间内处理的作业数显然要少于SJF法,从而采用HRN方式时其吞吐量将小于采用SJF法时的吞吐量。

另外,由于每次调度前要计算响应比,系统开销也要相应增加。

图像算法A和B两张图片,找出B与A不同的部分 50

说的很清楚,你也把思路说出来了,就是这样的,加快网络的传输速度。

至于比较方法,比较像素点的方向是对的,不过我想它不是上来就比较像素点,因为这样效率较低,而是采用的多函数嵌套,方法如下:把图片分成几大块,比如平均分4块,然后每一块进行比对(进行图片的模糊匹配,而不是精确的像素匹配),找出不同大块,然后再分块,以此下去,找到比较小的块(这个根据编程定义到底多小算小),然后再进行像素比对,这样效率能够更加提高。

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