这篇文章来自 BMVC 2018。低光图像增强一直是一个火热的领域，在过去的几十年中，有很多传统的方法用于增强低光图像，但这些方法都在一定程度上限制了增强效果。随着深度学习的兴起，卷积神经网络也被应用在这个领域，这篇文章是将Retinex理论与深度学习结合的文章，下面就一起来看看这篇文章的设计方法。 项目地址：htt
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2024-05-08 11:58:13
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数码摄影技巧拍摄的基本概念 摄影是充满了创造和灵感的艺术，而数码相机由于本身原理和构造的特殊性，往往拍摄出来的图片画面黯淡，欠缺感染力、噪点多、景深浅缺乏层次、偏色（对紫色的还原很差）等，当然这些缺点并不能够掩埋数码相机强大的潜力，它依然能够成为我们心灵和光线交流的桥梁。 数码技巧拍摄就是结合传统相机的摄影原理和数码相机的特殊操作性，在特殊环境、场合或者为了获得特殊效果进行的摄影创作过程。&
本篇文章是CVPR19年的文章，研究任务是去噪，motivation在于提升模型应用性，做到既不需要干净图像，也不像Noise2Noise那样需要噪声图像对，直接在噪声图像上训练。应用性可以，去噪效果上是不如N2N或完全有监督模型的。假设Method部分，在x=s+n即图像=信号+噪声的基础上，作者做出了几个重要假设：（1）干净图像的临近pixel是相关的，不独立，比较reasonable。（2）
数码摄影技巧拍摄的基本概念 摄影是充满了创造和灵感的艺术，而数码相机由于本身原理和构造的特殊性，往往拍摄出来的图片画面黯淡，欠缺感染力、噪点多、景深浅缺乏层次、偏色（对紫色的还原很差）等，当然这些缺点并不能够掩埋数码相机强大的潜力，它依然能够成为我们心灵和光线交流的桥梁。 数码技巧拍摄就是结合传统相机的摄影原理和数码相机的特殊操作性，在特殊环境、场合或者为了获得特殊效果进行的摄影创作过程。&
弱光图像增强 | 基于TensorFlowLite+TensorRT加速的MIRNet弱光图像增强实现
原创
2024-04-25 10:43:58
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不确定性感知自集成模型Uncertainty-Aware Self-ensembling Model for Semi-supervised 3D Left Atrium Segmentation 医学图像的分割标签需要专业医师标注，获取代价昂贵，而无标签的数据有很多。半监督学习则是将少量有标注的数据和大量无标注的数据直接输入到网络中，构建一致性损失或者多任务学习，达到比单独用有标注数据集更好的结
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2024-05-23 12:18:02
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本文分享 AAAI 2022 论文『Low-Light Image Enhancement with Normalizing Flow』，由南洋理工大学和香港城市大学合作完成，该文针对弱光图像增强问题提出了一种新颖的流正则化模型LLFlow，并在多个数据集上达到SOTA性能。详细信息如下：论文链接：https://arxiv.org/abs/2109.05923项目链接：https://wyf09
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2022-10-11 13:48:30
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人脸关键点检测是一个非常核心的算法业务，其在许多场景中都有应用。比如我们常用的换脸、换妆、人脸识别等2C APP中的功能，都需要先进行人脸关键点的检测，然后再进行其他的算法业务处理；在一些2B的业务场景中，如疲劳驾驶中对人脸姿态的估计，也可以先进行人脸关键点的检测，然后再通过2D->3D的估计，最后算出人脸相对相机的姿态角。本文介绍的这个人脸检测算法PFLD，全文名称为《PFL
作者丨图灵智库编辑丨3D视觉工坊标题: Learning Temporal Consistency for Low Light Video Enhancement from Single Images作者：Fan Zhang ，Yu Li ，Shaodi You， Ying Fu *机构：Beijing Institute of Technology， Applied Research Cent
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2022-10-11 14:32:09
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1.无监督学习-简介(Unsupervised Learning-Introduction)如下图所示是一个典型的监督学习，训练集中的每一个样本都有标签，我们需要根据标签来拟合一个假设函数。什么是无监督学习呢? 如下图所示，训练集的每一个样本都没有标签，我们需要将一系列无标签的训练数据输入到一个算法中，然后这个算法可以根据这些没有标签的样本，找到可以对样本进行分类的结构。这种学习方式被称为无监督学
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2024-04-24 11:53:05
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在机器学习或者深度学习的问题中，因为受制于图像采集的方式，投入的精力和图像标注的难度等，用于训练的图像数量可能非常有限。这种情况下，可能出现模型过拟合，训练后的模型泛化能力差等问题，降低模型的实际使用能力，这种现象在医学图像的深度学习中尤其常见。为了在有限的数据下得到更好的分类，检测和分割的结果，往往需要使用数据增强的方式，通过对图像的旋转，加入噪声，仿射变换等方式增加数据量。这里我们就介绍一个p
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2024-02-02 08:35:58
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python代码可以自己扩充图像数据集。 无论我们喜欢Keras还是Pytorch，我们都可以使用丰富的资料库来有效地增广我们的图像。 但是如果遇到特殊情况：我们的数据集结构复杂（例如3个输入图像和1-2个分段输出）。我们需要完全的自由和透明度。我们希望进行这些库未提供的扩充方法。 对于这些情况以及其他特殊情况，我们必须能够掌握我们自己的图像增广函数。 而且，我每次都使用自己的函数。 因此，在本文
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2023-08-25 17:43:07
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本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ：Image Augmentation Examples in Python翻译 | 就2 校对 | 老赵 整理 | 志豪Python中的图像增强示例我目前正在进行一项研究，审查图像数据增强的深度和有效性。本研究的目标是在有限或者少量数据的情况下，学习如何增加我们的数据集大小,来训练鲁棒性卷积
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2023-10-04 22:46:34
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GridMask Data Augmentation， ARXIV 2020代码地址：https://github.com/akuxcw/GridMask这篇论文提出了一种简单的数据增强方法，在图像分类、检测、分割三个任务进行实验，效果提升明显。1. Introduction作者首先回顾了数据增强（Data augmentation）方法，指出当前方法有三类：spatial transformat
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2024-01-29 12:24:15
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数据增强 文章目录数据增强常用的数据增强方法1.1 随机比例缩放主要使用的是1.2随机位置截取1.3 随机的水平和竖直方向翻转1.3 随机角度旋转1.4 亮度、对比度和颜色的变化 前面我们已经讲了几个非常著名的卷积网络的结构，但是单单只靠这些网络并不能取得很好的结果，现实问题往往更加复杂，非常容易出现过拟合的问题，而数据增强的方法是对抗过拟合问题的一个重要方法。 2012 年 AlexNet 在
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2023-08-28 18:39:05
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基于FPGA的视频图像直方图均衡 图像处理 图像增强 VGA对比度增强CLAHE 本设计是基于FPGA的视频图像直方图均衡，实现的效果是可以实时地将摄像头采集的图像进行直方图均衡，具体过程是FPGA控制摄像头采集环境图像，然后数据一路送给SDRAM缓存，另一路放到直方图均衡模块，接着从SDRAM读取出缓存的数据也送到直方图模块进行均衡，最后将直方图模块的输出通过VGA进行显示。 第一张图：将摄像
如题
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
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2023-08-13 12:34:28
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常用图像增强算法介绍 1、对数图像增强算法 对数图像增强是图像增强的一种常见方法，其公式为： S = c log(r+1)，其中c是常数（以下算法c=255/(log(256)），这样可以实现整个画面的亮度增大。
1. void LogEnhance(IplImage* img, IplImage* dst)
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2024-01-24 19:11:18
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数据增强策略：
1 在线模式--训练中
随机裁剪(完全随机，四个角+中心) crop
def random_crop(img, scale=[0.8, 1.0], ratio=[3. / 4., 4. / 3.], resize_w=100, resize_h=100):
"""
随机裁剪
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2023-08-23 09:25:42
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图像增强一、项目背景1.图像增强图像增强是指增强图像中的有用信息，它可以是一个失真的过程，其目的是要改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合。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。2.图像插值技术如图所示, 图像插值如下
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2023-09-13 20:08:47
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