在OpenCV的“photo.hpp”中定义了一个inpaint函数,可以用来实现图像的修复和复原功能,inpaint函数的原型如下:void inpaint( InputArray src, InputArray inpaintMask, OutputArray dst, double inpaintRadius, int flags );第
转载 2024-02-20 12:35:23
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在实际应用中,我们的图像常常会被噪声腐蚀,这些噪声或是镜头上的灰尘或水滴,或是旧照片的划痕,或者是图像遭到人为的涂画(比如马赛克)或者图像的部分本身已经损坏。如果我们想让这些受到破坏的额图片尽可能恢复到原样,Opencv能帮我们做到吗?OpenCV真的有这个妙手回春的功能!别以为图像修补的工作只能用PS或者美图秀秀那些软件去做,其实由程序员自己写代码去做更加高效!图像修复技术的原理是什么呢?简而言
计算机视觉基础-图像处理(上)-Task02 几何变换2.1 简介该部分将对基本的几何变换进行学习,几何变换的原理大多都是相似,只是变换矩阵不同,因此,我们以最常用的平移和旋转为例进行学习。在深度学习领域,我们常用平移、旋转、镜像等操作进行数据增广;在传统CV领域,由于某些拍摄角度的问题,我们需要对图像进行矫正处理,而几何变换正是这个处理过程的基础,因此了解和学习几何变换也是有必要的。 这次我们带
      首先我们知道opencv里面也有关于图像复原的函数-----cvInpaint      在cv里面找到:enum { INPAINT_NS=CV_INPAINT_NS, INPAINT_TELEA=CV_INPAINT_TELEA }; CV_EXPORTS void inpaint( const Mat& src
图像复原技术的目的是使退化了的图像尽可能恢复到原来的真实面貌。图像复原图像增强的联系与区别:图像复原图像增强相似,两者都是要得到某种意义上改进的图像,或者说,希望改进输入图像的质量。两者不同之处是图像增强技术一般要借助人的视觉系统的特性,以取得看起来比较好的视觉效果。而图像复原则认为图像在某种情况下退化或者恶化啦,现在需要根据相应的退化模型和知识重建或者复原原始图像。尽管两者有相交叉的邻域,但
转载 2023-10-29 09:39:38
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逆滤波图像复原
转载 2019-11-25 04:04:00
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图像复原
原创 2021-08-08 10:27:43
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图像复原
原创 2021-08-19 12:52:58
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、SIFT综述(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征,它在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置、尺度、旋转不变量,此算法由 David Lowe在1999年所发表,2004年完善总结。3D模型建立、手势辨识、影像追踪和动作比对。 此算法有其专利,专利拥有者为英属哥伦
引言阅读硕士论文,简单了解多帧图像处理算法,本篇为多帧图像复原算法认识图片退化现象主要分为两类:图像噪声和图像模糊,噪声具有随机性而模糊具有固定性。模糊根据成因可以分为两类:散焦模糊、运动模糊。散焦模糊由相机与景物之间的相对移动或者相机自动对焦不精确造成;运动模糊由成像传感器与被拍摄景物之间的相对移动造成,其中若取景相机和背景没有发生移动,而被拍摄物体运动,则图像存在局部模糊;若景物静止而相机发生
转载 2024-06-07 19:34:57
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原理简介事实上,对于未加旋转的图像,由于图像的对称性与自相似性,我们可以将其看作是一个带噪声的低秩矩阵。当图像由端正发生旋转时,图像的对称性和规律性就会被破坏,也就是说各行像素间的线性相关性被破坏,因此矩阵的秩就会增加。 低秩纹理映射算法(TransformInvariant Low-rank Textures,TILT)是一种用低秩性与噪声的稀疏性进行低秩纹理恢复的算法。它的思想是通过
(四)实验4 图像复原 一、实验主题 学习图像复原的相关原理及实现方法,并掌握逆滤波、维纳滤波的原理与程序实现。 二、实验目的 1.掌握图像复原的基本原理和方法。 2.学习使用程序设计环境。 3.使用设计框架构造应用程序。 4.掌握逆滤波、维纳滤波的原理和实现。 三、实验要求 对图像进行退化处理,如加噪、运动干扰等,根据退化模型设计复原滤波器,如逆滤波、维纳滤波,对图像进行复原,对比原始图、退化图
## 图像复原:使用Python恢复图像质量 ![image]( 图像复原是一个重要的图像处理技术,它用于恢复损坏、模糊或噪声图像的原始质量。在本文中,我们将介绍如何使用Python进行图像复原,并提供一些常用的代码示例。 ### 图像复原的基本概念 图像复原是一个复杂的过程,旨在恢复由不同类型的失真引起的图像质量。常见的图像失真类型包括模糊、噪声和压缩失真。 - 模糊:模糊是由于图像
原创 2023-09-17 16:09:08
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## Python 图像增强与图像复原 ### 1. 引言 图像增强和图像复原是数字图像处理中的两个重要任务。图像增强旨在改善图像的质量和视觉效果,使图像更加清晰、鲜明。而图像复原则是指从已损坏或退化的图像中恢复出原始图像的过程。Python作为一种通用的编程语言,有许多强大的图像处理库,如OpenCV、PIL等,可以帮助我们进行图像增强和图像复原的工作。 本文将介绍图像增强和图像复原的基本
原创 2023-08-28 07:50:18
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图像退化/复原过程的模型  在图像退化/复原建模之前先得知道什么是图像退化?图像的质量变坏叫做退化。退化的形式有图像模糊、图像有干扰等。为什么图像会退化呢?无论是由光学、光电或电子方法获得的图像都会有不同程度的退化;退化的形式多种多样。如传感器噪声、摄像机未聚焦、物体与摄像设备之间的相对移动、随机大气湍流、光学系统的相差、成像光源或射线的散射等;  图像复原和图象增强一样,都是为了改善图像视觉效果
从本期开始,会探索图像恢复领域的论文和代码。本次先阅读一下综述。 传统方法一个很大的假设是我们相信我们可以在缺失区域之外找到相似的patch,但是如果缺失区域之外没有任何类似的patch,就没有办法正确修复图像了。1 经典GAN方法1.1 context encode:U-net生成器2016年出现的基准的GAN算法,生成器为一个U型网络,判别器为多层卷积网络。损失包括像素级别的重建损失(L2)和
舰船在航海中拍摄的视频图像可以广泛应用于船员的人脸识别、表情识别、疲劳检测、舰船安检工作等。图像质量的好坏关系到整个图像处理系统的性能,一幅清晰的图像是这些应用的前提。但在传感器成像过程中,记录介质积分时间内拍摄目标和摄像机之间的相对运动会造成图像的模糊,给后续的图像处理和分析带来一定的困难。运动模糊的恢复算法研究大部分是针对全局模糊图像的,而有一些时候图像会出现局部模糊的情况,这时需要针对局部模
常见图像复原算法与python-opencv实现概述算法介绍及实现数字图像处理中的主要数学知识傅立叶变换运动模糊传统算法无约束复原算法有约束复原算法评价函数引申:基于深度学习方法的图像复原的算法举例Dark Channel PriorBlind Image Deconvolution 概述本项目根据ZJU《计算机视觉》课程内容整理了目前常见的图像复原算法(包括传统算法和深度学习的方法)并利用Py
转载 2023-10-07 23:20:55
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目的:对获取图像在频域用高斯函数进行退化并叠加白噪声,对退化图像进行逆滤波和维纳滤波恢复,比较原始图像和恢复图像,对利用逆滤波和维纳滤波恢复方法恢复图像进行比较。一、基本原理      图像复原是一种客观的操作,通过使用退化现象的先验知识重建或恢复一副退化的图像图像在形成、传输和记录的过程中,由于受多种原因的影响,图像的质量会有下降,典型表现为图像模糊、失真、有噪声
图像噪声图像噪声图像去噪 图像噪声噪声类型 椒盐噪声、高斯噪声、其他噪声噪声生成 (1)生成椒盐噪声:利用RNG 随机产生坐标点位置,然后对src相应的位置赋黑色的或者白色的像素值 API: RNG //RNG int uniform(int a, int b);//salt and pepper RNG rng(12345); int h = src.rows; int w = src
转载 2024-09-26 12:52:37
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