ESFR chart是iso12233:2014中提供的一种chart，这种chart可以测sfr，也可以分析颜色误差、信噪比、Tone，我们除了使用imatest、dxo工具等专业影像分析工具外，我们也可以用Matlab的工具箱来处理esfr chart，测量成像系统的清晰度、信噪比等指标。
图像处理
在Raw域控制饱和度的方法
我们在给图像乘以一定的gain的时候，如果各个通道乘的gain不同，会改变颜色和饱和度，所以我们在乘以gain … 阅读更多
论文速览：Automatic Flare Spot Artifact Detection and Removal in Photographs
强光处会出现耀斑伪影，耀斑伪影问题常常出现在手机拍照中，由于镜头设计的缺陷，强光伪影很难从镜头模组设计上去除（iphone12promax的夜间伪影尤为强烈，基本导致拍摄画面不可用），于是耀斑伪影问题交给计算摄影来解决。
这篇博客介绍论文 ： 照片中耀斑伪影的自动检测和去除 Automatic Flare Spot Artifact Detection and Removal in Photographs 。2019年 Journal of Mathematical Imaging and Vision。
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保边滤波之BEEPS
BEEPS，即双核书边缘保护平滑滤波器（Bi-Exponential Edge-Preserving Smoo … 阅读更多
Matlab处理AppleProRaw
使用raw图工具打开AppleProRaw可以发现它是一个四通道线性rgba图像，博主用matlab写了一个处 … 阅读更多
曝光图像融合算法之DeepFuse
曝光图像融合通常的应用场景是HDR，传统的图像融合算法分为两类，一类是像素级的图像融合，通过将图像不同频段分离，在像素层及进行融合，另一类是基于变换域的方法，把图像变换到频率、小波域进行图像融合，最后再反变换回来，有些类似于同态滤波的形式。博主之前介绍过Mertens Exposure Fusion、Pyramid Blending、Possion Blending等都是经典的传统图像融合算法。
传统图像融合算法在融合曝光程度差异小的图像时非常有效，但是图像之间曝光差异程度大的时候融合结果就会出现瑕疵，事实上极端曝光情况下的图像融合具有非常大的挑战，这篇博客介绍一种基于无监督的图片融合算法DeepFuse，看名字就知道这是一种CNN的算法实现。
保边滤波之选择性模糊
博主之前的博客中介绍了数种保边滤波算法，它们滤波器设计的共性就是，同时考虑空间信息和灰度信息，这次要介绍的选择性滤波也是一样。选择性滤波是在一定空间领域内，选择灰度值范围进行加权平均（这一点和surface blur是一样的，与surfaceblur的不同是，surface blur是根据灰度值是否接近计算权重，选择性模糊是根据像素数量计算权重）。所以选择性模糊的一大好处就是，知道领域的直方图就可以完成滤波计算了，核心问题变成直方图统计之后，算法复杂度就大大降低了，在领域半径急剧增加时，可以体现优势。
自动对比度和自动伽马
在图像处理后期，常常会拿Photoshop做实验，所以开始研究Photoshop里面的算法。Photoshop中的算法都已经商业化，有些甚至原理非常简单，但是简单并不代表不好用，所以记录下。
自动对比度的设置在 调整->色阶 中，我们可以看到，算法主要有三个参数，阴影、中间调、高光。
加权中值滤波
中值滤波是经典的非线性滤波，教材中都会介绍其处理椒盐噪声的作用。而加权中值滤波就是在窗口内的每一个像素都乘以一个相应的权值，然后用加权后的值进行排序，累加权重值等于所有权重值的一半使停止，使用此时的像素值替换中心像素，像素的权重通常是相似度，这种改进可以滤除更多形态的噪声。
通常我们使用中值滤波都会非常谨慎，因为中值滤波非常慢，不断的排序对现在的GPU架构非常不友好，那么加权中值滤波使用时的核心就是速度考量了。这篇博客介绍一篇论文：100+ Times FasterWeighted Median Filter。
保边滤波之SurfaceBlur
在Photoshop中有一种经典的模糊滤镜：表面模糊。因为在Photoshop中存在存在该滤波器，所以我们可以 … 阅读更多
Halide（四）实现图像缩放imresize
先放个链接，后面补上：Halide 〜画像処理を高速化する〜
Halide（三）Buffer与cv::Mat的相互转换
目前OpenCV的NN模块中已经有Halide一部分代码，可以通过 net.setPreferableBackend(DNN_BACKEND_HALIDE); 告诉OpenCV NN引擎尽可能使用Halide进行计算。除非以后OpenCV完全实现Halide的运行机制，否则在图像处理任务中，Halide与OpenCV协同工作是不可避免的。这篇博客主要介绍Halide的图像类型和OpenCV图像类型的相互转化。
Halide（二）算法描述
基本语法和规则一定从官方教程开始，这篇博客是官方教程前几节的简要笔记。主要介绍 Halide 算法描述的语法规则、变量打印和调试、算法对ROI和padding的处理。
Halide（五）算法调度 是紧跟在本博客之后的章节，都是对官方教程的笔记，（三）和（四）是一些环境和常用算法的穿插，不关心可跳过。