1.背景介绍物体检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它涉及到识别图像中的物体、场景和动作等。物体检测的主要任务是在给定的图像中识别出物体的位置和类别。物体检测的应用非常广泛，包括人脸识别、自动驾驶、视频分析、医疗诊断等。图像增强和图像融合是物体检测的两个关键技术，它们可以提高物体检测的准确性和效率。图像增强是指通过对图像进行处理，改善图像质量，提高物体检测的性能。图像融合是指将多个图像或图像特
增强现实之基本概论增强现实(Augmented Reality)技术是一种将虚拟信息与真实世界巧妙融合的技术，广泛运用了多媒体、三维建模、实时跟踪及注册、智能交互、传感等多种技术手段，将计算机生成的文字、图像、三维模型、音乐、视频等虚拟信息模拟仿真后，应用到真实世界中，两种信息互为补充，从而实现对真实世界的“增强”。AR技术的起源，可追溯到Morton Heilig在20世纪五、六十年代所发明的S
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2024-07-18 14:17:18
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Database viewYou can define views on a single feature class or table (for instance, to limit a user's access to the columns in a feature class), between two feature classes, or between a feature class
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2024-07-28 15:25:57
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二 画质增强应用场景画质增强应用场景是非常广泛的，本质上，“谁会嫌画质太好了呢”，随着传输、显示等基础设施和硬件的进步，画质增强的应用一定会越来越广泛，我这里只是简单介绍一下几个典型场景2.1 实时增强实时增强主要应用在直播和RTC2.1.1 直播实时增强主要产品形态应该是应用在实时转码上，在转码的同时进行超分、去马赛克、降噪等增强处理下图是一个实时超分在秀场直播中的例子通过在服务端进行
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2024-03-20 13:31:33
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深度学习要取得较好的学习效果，通常对样本数量有一定的要求，在模型的研发过程中可以借助imagenet（具有1000多万张图片）等现成的大型数据集进行训练。但是在解决实际问题中，样本往往因为收集困难，缺乏历史数据等原因造成短缺，数量较少。如何使用好手里有限的样本，进行充分利用，提升模型的泛化能力呢？除去模型及优化过程中的参数调节等原因，就样本本身，我们可以使用图像增强的方法。一、什么是图像增强简单的
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2024-04-26 12:41:02
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什么是图像增强？图像增强，解决数据有限的问题。图像增强是一种通过在数据集中人工扩大训练数据集大小的技术。图像增强包括一系列技术，这些技术可以增强训练图像的大小和质量，从而可以用它们训练更好的深度学习模型。1. 数据集探索数据集有训练集、测试集和验证集三个部分。在这里，训练集和测试集有三类图像，验证集有一个图像列表进行测试。base_dir = os.path.join("/kaggle/input
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2024-03-23 20:46:14
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Image Inpainting with Deep Learning 作者 | Tarun Bonu 机器能够产生幻觉。机器这样的能力可以帮助我们开发一些技术，例如图像修复。 什么是图像修复？ 修复指的是恢复图像损失的部分并且基于背景信息将它们重建的技术。它指的是在视觉输入的指定区域中填充缺失数据的过程。在数字世界中，它指的是应用复杂算法以替代图像数据中缺失
图像增强主要是通过对图像进行处理，来突出感兴趣区域或抑制低兴趣区域信息的方法，也就是尽可能多的呈现“有用”信息、压缩其他“无用”信息。一般来说，通过图像增强可以改善图像的视觉呈现效果，并有利于计算机进行后续处理。例如下面这张夜景图片，图像灰度范围很小，视觉呈现灰暗，也看不到一些细节线性，整体视觉体验比较差，那么可以尝试通过图像增强算法改善图像呈现效果。灰度变换。（1）线性变换：y = ax + b
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2024-04-19 05:53:58
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论文题目： ROBUST INTERNAL EXEMPLAR-BASED IMAGE ENHANCEMENT1 摘要
图像增强的目的是修改图像，以实现更好的人类视觉系统感知或更合适的表示来进一步分析。根据给定输入图像的不同属性，任务也会有所不同，如噪声去除、去模糊、分辨率增强、缺失像素的预测等。后两种方法通常被称为图像超分辨率和图像补全。存在着低质量输入图像分辨率不足、区域缺失的复杂情况。在本文中
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2024-06-15 12:56:06
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基于高通滤波和直方图均衡的钢轨裂纹红外图像增强技术基于高通滤波和直方图均衡的钢轨裂纹红外图像增强技术贾文晶，顾桂梅，刘 丽(兰州交通大学自动化与电气工程学院，兰州 730000)摘 要：针对钢轨裂纹红外图像采集过程中产生的噪声大、对比度低的问题，以及传统直方图均衡化方法在对红外图像增强时灰度级减少和细节信息丢失等不足，提出频域增强与空域增强相结合的红外图像增强算法，以弥补传统算法在红外图像增强时
遗传算法（Genetic Algorithm）详解与实现0. 前言1. 遗传算法简介1.1 遗传学和减数分裂1.2 类比达尔文进化论2. 遗传算法的基本流程2.1 创建初始种群2.2 计算适应度2.3 选择、交叉和变异2.4算法终止条件3. 使用 Python 实现遗传算法3.1 构建种群3.2 评估适应度3.3 应用选择3.4 应用交叉3.5 应用突变3.6 运行演化过程小结系列链接0. 前言遗
Beyond Compare是一款不可多得的图片对比工具，通过软件算法的自动分析，它能够让您快速的知道两张类似图片的所有不同之处。即使两张图片十分相似，辨别难度很高，也逃不过Beyond Compare的法眼，无需消耗脑细胞和眼力，即可轻松摆脱枯燥乏味的图片比较工作。图片比较会话有一个全新的比较操作界面，使用了自动变焦，像素级的细节处理和简化的控制，让图片比较易如反掌。比较模式使用灰度来显示图像的
模型分类与常用算法介绍1. 模型分类1.1. 判别模型VS生成模型1.1.1. 判别模型1.1.2. 生成模型1.2. 概率模型VS非概率模型1.2.1. 概率模型1.2.2. 非概率模型1.3. 参数模型 VS 非参数模型1.3.1. 参数模型1.3.2. 非参数模型1.4. 有监督模型 VS 无监督模型1.4.1. 有监督模型1.4.2. 无监督模型2. 算法2.1. 数学建模常用的十大算法
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2024-09-11 20:12:27
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图像分类——使用PaddlePaddle平台 文章目录图像分类——使用PaddlePaddle平台一、图像分类概述1.什么是图像分类2.图像分类粒度3.图像分类发展历程4.图像分类问题的挑战二、图像分类常用数据集介绍1.MNIST数据集2.CIFAR10数据集3.ImageNet数据集4.FDDB人脸数据集5.WIDER Face数据集三、图像分类的应用四、利用CNN实现图像分类1.数据集介绍2.
（一）高斯低通滤波去噪 高斯低通滤波器（Gaussian Low Pass Filter）是一类传递函数为高斯函数的线性平滑滤波器。又由于高斯函数是正态分布的密度函数。因此高斯低通滤波器对于去除服从正态分布（Normal distribution）的噪声非常有效。一维高斯函数和二维高斯函数 (高斯低通滤波器的传递函数) 的
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2024-05-24 18:52:59
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不论是逻辑斯谛回归模型，还是最大熵模型，其学习过程都是最优化以对数似然为目标函数的过程，而此过程通常以迭代算法为主。以对数似然为目标函数，具有许多良好的性质，其主要为光滑的凸函数，可以应用多种最优化方法，且能够保证得到全局最优解。下面主要介绍一种改进的迭代尺度法作为最大熵模型的学习算法。改进的迭代尺度法(improved iterative scaling, IIS) 是一种最大熵模型学习的最优化
扩散模型 Diffusion Models - 原理篇
数学公式基础联合条件概率基于马尔可夫假说的联合条件概率，如果满足 A->B->C，则高斯分布的 KL 散度公式对于两个单一变量的高斯分布 p 和 q 而言：参数重采样为了网络可训练，从高斯分布 中采样，等价于先从标准分布 采样出 ，再得到 原理扩散模型的灵感来自于非平衡热力学。定义了一个扩散步骤的马尔可夫链（当前状态只与上一
1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <iostream> 3 #include <math.h> 4 5 using namespace cv; 6 using namespace std; 7 8 9 int main(int argc, char** argv)10 {11 Mat src,s
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2018-09-23 12:09:00
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立体视觉是计算机视觉领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。立体视觉的研究具有重要的应用价值，其应用包括移动机器人的自主导航系统，航空及遥感测量，工业自动化系统等。1. 引言立体视觉是计算机视觉领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。立体视觉的研究具有重要的应用价值，其应用包括移动机器人的自主导航系统，航空及遥感测量，工业自动化系统等。一般而言，立体视觉的
该文通俗易懂的介绍了概念，特转载供自己以后复习。图像分类 Image ClassificationThe task of object classification requires binary labels indicating whether objects are present in an image.[1]目标分类任务需要二值标签来指示图像中是否存在对象。图像分类，该任务需要我们对出现
