简介图像旋转功能在实际使用中出现得不多，Image自带RotateFlip方法可以简单的实现90、180等角度的旋转或者翻转，但是如果要实现任意角度的旋转该怎么做？对于一个有经验的同学估计不到半天时间就可以完成，如果让新手遇到，估计就傻了，毕竟里面涉及了三角函数、空间坐标等方面的知识，比较蛋疼的是，Graphics（或者矩形）的旋转变换都是以左上角为原点，如果要以其中心进行旋转该怎么做？想知道的话
前言上节课学习了实现图像旋转的原理，下课后用matlab实现了一下图像旋转的功能，这里做个记录。图像旋转原理图像旋转的本质利用的是向量的旋转。矩阵乘法的实质是进行线性变换，因此对一个向量进行旋转操作也可以通过矩阵和向量相乘的方式进行。【ps：线性代数的本质这个视频很直观地解释了各种线性代数运算的实质，链接：https://www.bilibili.com/video/av6731067】因为图像都
在上一讲中我们对深度学习图像语义分割和实例分割的发展历程和主要技术架构进行了简单的梳理，基本厘清了基于 CNN 的图像分割发展脉络。从本节开始，笔者将连续对 FCN 全卷积网络、用于医学影像分割的 u-net 以及实例分割的代表作 mask R-CNN 相关论文进行研读。本节就先来看全卷积网络 FCN。  
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2024-04-26 15:29:51
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# 深度学习遥感图像增强方法
## 引言
遥感图像在环境监测、城市规划、农业研究等领域应用广泛。图像质量的提升能直接影响分析的准确性，因此图像增强显得尤为重要。近年来，深度学习技术的快速发展为遥感图像的增强提供了新的思路和方法。本文将探讨深度学习在遥感图像增强中的应用，并提供相应的代码示例。
## 深度学习方法概述
深度学习是机器学习的一个子集，尤其擅长处理图像和语音等复杂数据。对于遥感图
原创
2024-10-16 06:01:09
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# 深度学习图像数据增强方法
在深度学习中，数据增强是一种常用的技术，用于扩充训练集的规模，提高模型的泛化能力。图像数据增强方法是其中的一种常见技术，它通过对图像进行一系列变换操作，生成新的训练样本，从而增加训练数据的多样性。本文将介绍一些常见的图像数据增强方法，并提供代码示例。
## 1. 数据增强方法
### 1.1 随机旋转
随机旋转是一种常见的数据增强方法，它可以通过对图像进行随机
原创
2023-07-27 04:56:11
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1.双目匹配(双RGB摄像头+可选的照明系统) 三角测量原理即目标点在左右两幅视图中成像的横坐标之间存在的差异(视差Disparity),与目标点到成像平面的距离成反比例的关系:Z = ft/d;得到深度信息。 双目匹配采用三角测量原理完全基于图像处理技术，通过寻找两个图像中的相同的特征点得到匹点，从而得到深度值。&nbs
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2023-09-18 16:18:35
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图像增强的主要目的是提高图像的质量和可辨识度，使图像更有利于观察或进一步分析处理。图像增强技术一般通过对图像的某些特征，例如边缘信息、轮廓信息和对比度等进行突出或增强，从而更好的显示图像的有用信息，提高图像的使用价值。图像增强技术是在一定标准下，处理后的图像比原图像效果更好。 图像增强按作用域可分为空域内处理和频域内处理，空域内处理是直接对图像进行处理，频域内处理是在图像的某个变换域内，对图像的变
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2023-10-25 15:32:26
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昨天和今天学习了《Computer Vision：Algorithms and Applications》中第二章“Image formation”前半部分，主要是如何表示2D、3D图像中的点、线、面等，以及如何用公式推导出2D图形的几何变换，如位移、旋转、放缩、仿射变换、投射等，如下图所示：一、图像旋转方法简介 其中的图像旋转是一
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2024-08-15 01:11:37
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X光拍摄出的原始图像，一般都比较模糊不清，而在医学应用上，这些被模糊的细节又非常有用，因此，X光图像的增强一直是人们研究的重点。下面，给大家介绍一种非常有用的增强方法：Gauss Laplacian Pyramid算法关于该方法，已有不少文献对其进行了介绍和阐述，但一般都比较晦涩难懂，本人做了一个比较清晰的实现步骤，以此供大家参考。而关于分解的细节图像如何进行增强（后文会提到），不是本文介绍的
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2024-01-02 16:08:00
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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
滤波的概念和作用图像滤波增强处理实质上就是运用滤波技术来增强图像的某些空间频率特征，以改善地物目标与领域或背景之间的灰度反差。遥感系统成像过程中可能产生的”模糊”作用，常使遥感图像上某些用户感兴趣的线性形迹、纹理与地物边界等信息显示得不够清晰，不易识别。需要通过采用领域处理方法来分析、比较和调整像元与其周围相邻像元间的对比度关系，图像才能得到增加，也就是说需要采用滤波增加技术处理。&n
实验八 遥感图像增强一、实验目的熟悉MATLAB中图像增强的原理；掌握遥感图像灰度变换，直方图调整等增强方法。二、实验仪器及设备计算机、Matlab图像处理软件、Landsat8遥感图像三、实验内容及步骤遥感图像头文件读取 图像对比度增强的方法可以分为两类，一类是直接对比增强方法，另一类是间接对比增强方法，直方图均衡化和线性拉伸是两种最常见的间接对比度增强方法，直方图均衡是通过使用累计函数对灰度值
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2023-10-04 07:41:02
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需要图像增强的原因: 1 图像噪点过大，影响感观、影响计算机对图像特征的提取 2 图像因为光线环境等造成整体对比度不足或局部过暗、过曝。细节损失 3 图像白平衡系数未校准造成图像偏色 4 图像因采集时镜头失焦等问题造成的模糊 5 图像由于运动速度过快 (采集一帧时间内发生了剧烈运动)，形成运动模糊 6 图像因为 sensor
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2024-01-30 11:48:49
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一、做图像增强的原因在图像形成的过程中，存在很多因素影响图像的清晰度。如：光照不够均匀，这会造成图像灰度过于集中； 由CCD(摄像头)获得图像时经A/D(数模)转换、线路传送时产生噪声污染，也会影响图像质量。图像增强主要是以对比度和阈值处理为目的。二、改善图像质量方法图像增强：不考虑图像质量下降的原因，只将图像中感兴趣的特征有选择的突出，而衰减
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2023-12-13 07:03:19
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在这个博文中，我将分享关于“深度学习图像去噪增强方法”的详细解决过程。这一方法的核心在于利用深度学习技术，通过去噪和增强手段提升图像质量，在多个领域如医学影像处理和计算机视觉等拥有广泛的应用。接下来将通过多个模块详细解析这一过程，包括背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南和生态扩展。
## 背景定位
在图像处理的实际应用中，图像的噪声常常会显著影响后续的分析和决策。这导致了业务效率低
# 图像增强方法：深度学习中的分类与实现
在深入了解图像增强方法之前，我们首先要明确整件事情的流程，以下是实现图像增强的基本步骤：
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[选择图像增强方法]
B --> C{选择方法种类}
C -->|传统方法| D[使用OpenCV等库]
C -->|深度学习方法| E[使用Te
原创
2024-09-30 06:10:20
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图像增强方法在数字图像处理中占有重要地位，它能够有效提高图像的视觉效果，增强图像的细节信息，从而在医学、遥感、工业检测等多个领域发挥重要作用1. 空间域增强方法空间域增强方法是通过直接对图像像素进行操作来实现图像增强的技术。以下是几种常见的空间域增强方法：1.1 直方图均衡化直方图均衡化是一种简单且有效的图像增强方法，主要通过调整图像的灰度直方图，使得图像的灰度级分布更加均匀，从而提高图像的对比度
原创
2024-07-14 23:13:27
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kinect_深度图像的测试 这几天试了下Kinect的深度图像的例子，测量图像像素的深度数据，Kinect处理的深度数据距离大概是0到8000mm，通过depthframe视频流，来获取深度数据。深度距离就是从摄像头到图像的各个像素点的距离。因为实验时候，像素格式为Gray16视觉效果不是很好，故采用了BGRA32的格式。 (1)实验目的:
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2023-09-21 13:49:29
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题目：Pseudo-LiDAR from Visual Depth Estimation: Bridging the Gap in 3D Object Detection for Autonomous Driving（自动驾驶）作者：Yan Wang, Wei-Lun Chao, Divyansh Garg, Bharath Hariharan, Mark Campbell, Kilian Q.
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2024-08-29 20:12:45
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# 非深度学习图像增强实现指南
## 一、流程图
```mermaid
flowchart TD
A(获取原始图像) --> B(图像增强)
B --> C(保存增强后的图像)
```
## 二、任务流程
步骤|说明
-|-
1|获取原始图像
2|进行图像增强
3|保存增强后的图像
## 三、具体步骤
### 1. 获取原始图像
首先，我们需要加载一张原始图像用于增强处
原创
2024-04-26 05:39:40
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