低光性能（低光表现）被定义为相机所抓取的图片仍然能保持可接受的图像质量的最低光照水平。一些使用小型传感器的相机比如手机里的相机，常常会有低光性能问题。过去测量低光性能通常来说有不一致或不合逻辑的测试步骤（比如0 lux的灵敏度）等问题。在2018年的时候，ISO标准19093被发布出来，标准概括了用于测试和分析低光性能的测试方法以及规范。低光
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2023-10-27 00:08:59
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说明：文中所举例的产品比较早，读者把重点放在学习原理上就好。前面我们对深度相机的基本原理有了一定了解，本文相对全面的梳理一下深度相机的应用领域。深度相机的应用在智能人机交互、人脸技术、三维重建、机器人、AR等领域全面开花，目前商用深度相机最成熟的应用就是移动终端上基于人脸技术的多种有趣应用。一、人脸技术二维人脸技术发展了几十年虽然已经比较成熟，但是人脸关键点检测在各种大角度、多表情、复杂光照、面部
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2024-01-07 19:12:27
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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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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
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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深度学习图像增强算法是一种利用深度学习技术对图像进行处理和改善的高效方法。这类算法能够显著提高图像的质量，增强视觉效果，广泛应用于图像编辑、医疗影像分析、自动驾驶等领域。本文记录了在应对深度学习图像增强算法中的思维过程与实践步骤，旨在帮助读者更好地理解相关技术。
### 背景描述
随着数码图像获取技术的不断发展，图像质量的提升显得尤为重要。然而，低质量图像在许多应用中的效果不尽理想。特别是在以
# 深度学习 图像数据增强
## 引言
深度学习技术在计算机视觉领域取得了巨大的成功，其中图像分类和目标检测是最为常见的任务之一。然而，由于数据集的有限性，很容易出现过拟合的问题，导致模型在新的数据上表现不佳。为了解决这个问题，数据增强被广泛应用于深度学习中。本文将介绍图像数据增强的概念和常用的技术，并给出使用Python和Keras库实现图像数据增强的示例代码。
## 数据增强的意义
在
原创
2023-08-24 18:05:39
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深度学习图像增强算法
## 引言
随着人工智能技术的快速发展，深度学习在图像处理领域的应用也变得越来越广泛。图像增强是图像处理中的一个重要任务，旨在通过改善图像的质量、增加细节、增强对比度等方式，提高图像的视觉效果。传统的图像增强算法往往需要手动调整参数，且效果有限。而基于深度学习的图像增强算法，能够自动学习和提取图像中的特征，从而得到更好的增强效果。
## 深度学习图像增强算法概述
深度
原创
2023-08-26 13:16:43
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第6章医学图像基础(2) 1第四节 医学图像增强 2基本增强技术 图像是信息可视化的重要手段。一幅医学图像以直观的形式给医生提供辅助诊断和治疗的信息。特别是，有经验的放射专家和临床医生能从这些图像中得到很多有用的信息。但是，从扫描设备出来的原始图像由于受到成像设备和获取条件等多种因素的影响，可能出现图像质量的退化，甚至伪迹。即使是高质量的图像，在大多数情况下，也很难用肉眼直接得出有用的诊断。不同能
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2024-09-23 18:49:02
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引言 传统的图像增强方法主要分为两方面：空间域和频域。空间域中增强方法：直方图均衡化，对比度以及gama增强等（颜色的增强）均值滤波，高斯滤波（模糊）局部标准差实现对比度增强（锐化）频域中增强方法如：小波变换，在图像的某个变换域内，对图像的变换系数进行运算，然后通过逆变换获得图像增强效果。一般来说，对于实际项目中，可能用其中一种或几种方法来进行图像增强效果一般会很差，我们更多
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2023-07-07 23:33:24
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直方图是图像色彩统计特征的抽象表述。基于直方图可以实现很多有趣的算法。例如，图像增强中利用直方图来调整图像的对比度、有人利用直方图来进行大规模无损数据隐藏、还有人利用梯度直方图HOG来构建图像特征进而实现目标检测。本节我们就来讨论重要的直方图均衡化算法，说它重要是因为以此为基础后续又衍生出了许多实用而有趣的算法。Histogram equalization 如果一幅图像的像素灰度值在一个过于有
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2023-12-31 22:09:11
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图像增强有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特 征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富 信息量，加强图像判读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。图像增强方式图像增强可以分为两种： • 点处理技术。只对单个像素进行处理。 • 领域处理技术。对像素点及其周围的点进行处理，即使用卷积核。点处理1. 线性变换图像增强线性变
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2023-10-18 17:48:15
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在采集或传递图像的过程中常会受到各种噪声的影响，这会导致其中包含的重要信息很难被读取和识别。例如，不均匀的光照会使图像灰度过于集中；摄像头的数模转换电路所产生的噪声会使图像质量降低；图像显示设备的局限性会造成图像显示颜色减少等。
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2022-10-27 13:54:00
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在深度学习领域，图像质量提升已成为一个备受关注的问题，其影响不仅关乎计算机视觉领域的研究进展，更与实际应用中的用户体验密切相关。无论是在图像生成、图像恢复还是超分辨率等任务中，深度学习技术展现了出色的性能。但是，如何有效提升图像质量，依然是工业界和学术界持续探索的难题。
## 背景定位
过去的十年，随着机器学习和深度学习的迅速发展，图像处理的效果有了显著改善。起初，只依赖传统的图像处理算法，容
首先几个最基本的指标：a）灰度图的均值即一幅图像所有像素的均值，它表明了该图像是否偏暗或者偏亮，比较小的话就偏暗，较大则亮。b）灰度图的标准差首先从图像质量大的分类方法来看，可分为主管评价和客观评价！其次，客观评价又根据其对参考图像的依赖程度, 可分成三类。 (1)全参考:需要和参考图像上的像素点做一一对应的比较; (2)半参考:只需要和参考图像上的部分统计特征做比较; (3)无参考:不需要具体的
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2024-06-07 18:30:58
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图像质量评价iqa（Image Quality Assessment）通常视为一个回归或分类问题。图像质量评价有多种细分方式1）客观质量评价&主观美学评估 （Image Quality Assessment & Image AestheticQuality Assessment）客观质量评价：评价图像的曝光、清晰度、有无噪声等主观美学评估：评价图像的构图、颜色、内容主体等2)全参考
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2023-12-19 19:20:39
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图像质量评价1、主观评价（1）绝对评价无参考图像，观察者根据预先规定的评价尺度或经验，对待测图像评价。（2）相对评价有参考图像，观察者对一批待测图像进行相互比较、评价。2、客观评价客观评价是用恢复图象偏离原始图象的误差来衡量恢复图象的质量, 源于数据传输过程中均方信噪比的思想。最常用的有均方误差和峰值信噪比。（1）全参考，需要原始图像全部信息 （2）半参考，需要原始图像部分特征信息 （3）无参考，
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2024-04-01 18:07:00
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