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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优点： 1、通过非配对方式提供干净和朦胧的图像来训练网络 2、一个端到端网络，不依赖于大气散射模型参数的估计方法： 1、结合循环一致性和感知损失来增强 CycleGAN 公式 2、由于图像去雾都是低分辨率模型，应用双三次缩减获得低分辨率输出，利用拉普拉斯金字塔将输出图像放大到原始分辨率循环感知一致性损失 CycleGAN [37] 架构引入了循环一致性损失，它为未配对的图像到图像转换任务计算原始图
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2024-07-31 16:02:44
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文章目录前言阈值窗口关灯保护RF 发射功率调整增益功耗VCO、LNA 前言本人以隔空科技10.525G，AT10LP1T1RDB雷达为例，进行如下雷达基本名词讲解，便于初学者理解。该雷达用于检测动作，不能检测存在。由此雷达入手讲解了增益、阈值、功耗、窗口、RF 发射功率调整、VCO、LNA等名词。阈值用于设定雷达参数，当人体（或者其他东西）产生动作，雷达会感应到一定的波形，阈值就是这个波形的最大
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2024-09-09 08:37:33
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图像增强技术不对图像降质本质原因进行研究，认为有雾图像模糊是图像对比度下降。通过提高对比度来改善图像效果。主要方法包括：直方图均衡化、小波变换等等。直方图均衡化优点：简单可行，单景深图像复原效果好。局部细节增强。缺点：难以反映多景深图像中景深变化，局部块效应出现。小波变换通过多尺度，图像对比度增强。认为雾对图像高频部分影响较小，对高频部分增强，低频部分削弱。优点：对图像细节增强。缺点：光照过亮或过
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2024-06-24 06:28:23
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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
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
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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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
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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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.
结合了CycleGAN的非成对图像翻译概念和Diffusion模型的强大生成能力，创造了CycleGAN-Turbo和Pix2Pix-Turbo这两个新模型。在本文
原创
精选
2024-05-03 11:36:26
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低频体现轮廓，高频体现细节
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2016-09-02 18:18:00
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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
Topaz Gigapixel AI 5.5.2 win mac 汉化版 mac只有英文版 今天给大家带来一款超级强大的无损放大图片软件，在放大的同时还能够为你优化图片，真的不要太棒。这个软件的名字叫：Topaz Gigapixel AI，它能够适用于 Mac、windows10、windows7 系统，不管你用什么系统的电脑都能够下载使用，不过在 Mac 电脑上只能够使用英文版本，那么接下来我们
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2024-06-19 19:54:53
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很多实际的项目，我们都难以有充足的数据来完成任务，要保证完美的完成任务，有两件事情需要做好：(1) 寻找更多的数据。(2) 充分利用已有的数据进行数据增强，今天就来说说数据增强。什么是数据增强？数据增强也叫数据扩增，意思是在不实质性的增加数据的情况下，让有限的数据产生等价于更多数据的价值。比如上图，第 1 列是原图，后面 3 列是对第 1 列作一些随机的裁剪、旋转操作得来。每张图对于网络来说都是不
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2024-05-24 23:55:09
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目录图像增强是什么？为什么要图像增强？图像增强的处理分类思维导图总览图像增强是什么？为什么要图像增强？是什么？图像增强是数字图像处理的基本内容之一，使图像的视觉效果发生变化， 某些特定信息得到增强。为什么？根据特定应用的需要突出图像中的某些特定信息，削弱不需要的信息，以达到扩大图像中不同物体特征之间的差别，使得处理后的图像对于这个特定应用来说比原始图像更加合适。图像增强的处理分类图像增强
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2024-03-06 17:35:36
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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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图像增强的优劣评估主要采用主观方法。一般包括以下几种图像增强方法：
对比度增强 该方法按照一定规则逐点改变像素灰度，从而改变像素灰度范围，达到增强对比度的目的。若输入图像为f(x,y)，输出图像为g(x,y)，则对比度增强可以表示为： g(x,y)=T[f(x,y)] 其中T[.]表示输出像素灰度和对应的输入像素灰度之间的映射关系。该映射关系有以下几种
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2024-08-01 20:56:18
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