反卷积(deconvolution) 这个概念很混乱，没有统一的定义，在不同的地方出现，意义却不一样。 上采样的卷积层有很多名字：全卷积（full convolution）， 网络内上采样（ in-network upsampling）， 微步幅卷积（fractionally-strided convolution）， 反向卷积（backwards convolution）， 去卷积（dec
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2024-10-25 12:57:28
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（一）首先是对于边缘的填充（避免有些像素卷积不了）C++ void copyMakeBorder（
Mat src, // 输入图像
Mat dst, // 添加边缘图像
int top, // 边缘长度，一般上下左右都取相同
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2024-02-10 16:29:25
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## Python中的盲去卷积算法
盲去卷积算法是一种信号处理中常用的技术，用于分离混合信号。在Python中，我们可以使用一些库来实现盲去卷积算法，例如`numpy`和`scipy`。
### 什么是盲去卷积算法？
盲去卷积算法是一种无监督学习方法，用于从混合信号中分离出原始信号。在盲去卷积算法中，我们假设混合信号是通过原始信号经过未知系统的卷积得到的，我们的目标是估计这个未知系统的卷积核
原创
2024-04-02 06:41:36
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本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种盲去模糊的图像恢复方法。背景技术：图像恢复是图像处理中的一大领域，有着广泛的应用，正成为当前研究的热点。图像恢复的主要目的是使退化图像经过一定的加工处理，去掉退化因素，以最大的保真度恢复成原来的图像。传统的图像恢复假设图像的降质模型是己知的。而在实际应用中，图像退化系统的点扩展函数一般是未知的，只能凭退化图像的观测数据，再附加很少的关于系统与原图像先验知识来
一.图像去雾随着社会的发展，环境污染逐渐加剧，越来越多的城市频繁出现雾霾，这不仅给人们的身体健康带来危害，还给那些依赖图像信息的计算机视觉系统造成了不良影响，因为在雾天采集到的图像对比度和饱和度均较低，颜色易发生偏移与失真等。因此，寻找一种简单有效的图像去雾方法，对计算机视觉的后续研究至关重要。该部分主要从下列几篇论文摘取对图像去雾算法进行普及，引用及参考中文论文：魏红伟, 等. 图像去雾算法研究
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2024-06-28 20:01:50
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Winograd算法主要参考了shine-lee大神的文章《卷积神经网络中的Winograd快速卷积算法》，详细请参阅原文。Winograd算法论文出自CVPR 2016的一篇 paper：Fast Algorithms for Convolutional Neural Networks。当前的流行的推理框架（加速器），如NCNN、NNPACK、TNN等，可以看到，对于卷积层，大家不约而同地采用了
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2024-05-10 18:54:30
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经图像信息输入系统获取的源图像中通常都含有各种各样的噪声和畸变，会大大影响图像的质量。因此，在图像进行分析之前，必须先对图像质量进行改善。通常，采用图像增强的方法对图像进行改善。图像增强的目的是为了改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度和工艺的适应性，以及便于人与计算机的分析与处理，以满足图像复制或再现的要求。在OpenCV中处理图像降噪的方法主要有：图像均值平滑滤波（blur）、高斯平滑滤波（Ga
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2024-02-10 09:53:11
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在图像去雾这个领域，几乎没有人不知道《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》这篇文章，该文是2009年CVPR最佳论文。作者何凯明博士，2007年清华大学毕业，2011年香港中文大学博士毕业，可谓是功力深厚，感叹于国内一些所谓博士的水平，何这样的博士才可以真正叫做Doctor。 关于何博士的一些资料和论文，大家可以访问这
1.暗通道的概念和含义暗通道算法是由何恺明在CVPR论文《Single ImageHaze Removalusing Dark Channel Prior》中提出的。图像去雾的模型： 我们分析以上模型： 【已知条件】 ：observerd intensity，即输入图像（待去雾的图像） 【未知条件】 scene radiance，即还原图像（去
一坑未平，一坑又起。前阵子研究的Ocr检测+识别算法算是告一段落。整体来说目前相关算法效果算是不错的了，通用于身份证通行证等各类证件识别，车票识别，彩票，发票等各类票据识别，车牌识别，温度仪表盘等。 接下来即将进行的工作是图像去去除雨滴，去雾，去除噪声，去尘土和去模糊等都是这一类的，图像复原（低级图像处理/视觉任务）。采用生成对抗网络和感知损失
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2024-04-05 21:58:40
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参考连接：https://stackoverflow.com/questions/32125281/removing-watermark-out-of-an-image-using-opencv好久不见，大家好啊，最近太忙了，搞得好久没更原创文了（说到底还是懒，)，这两天在 Stackoverflow 上面看到了一个有趣的案例，是关于OpenCV 的一个讨论，讨论的主题就是如何用 OpenCV 来
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2024-02-19 17:16:36
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解决去水印封装问题去半透明水印（颜色中和）去不规则水印（sift）pdf图片去水印# 由于版权原因使用sift算法，需要安装opencv3.4以下版本
pip install opencv-pythonimport cv2
import numpy as np
import os
import glob
from matplotlib import pyplot as plt
class Wate
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2024-02-10 20:21:05
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1.简介。 严格的来说，去雾也是对比度增强的一种。但是用常见的对比度增强以及直方图均衡的算法根本达不到良好的效果。这方面最近比较好的工作就是He kaiming等提出的Dark Channel方法。这篇论文也获得了2009的CVPR最佳论文奖。 文章标题： single Image Haze Removal Using Dark Channel Pri
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2024-04-09 07:23:06
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摘要在当今的视频传输与广播网络中，版权的保护问题已经变得越来越紧迫。这是因为视频拷贝的出现并没有降低原始视频文件的品质。一种保护版权的方法是在视频序列中嵌入一段数字密码，这段数字密码的学术名称叫做水印。因此，这篇课题的目的就是研究低复杂度的压缩域H.264视频水印算法。视频编码标准决定了H.264/MPEG-4 AVC的压缩标准。这种算法充分使用了H.264压缩标准了明确性，原始视频的水印也是被随
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2024-07-24 09:35:04
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摘要：本文主要对人脸识别技术在复杂光照条件下进行了研究,对人脸识别的核心技术在Android平台下进行研究和分析。系统对人脸识别系统的预处理、特征提取、分类识别三个关键环做了详细的研究,系统性能经过每一阶段的处理后都会得到一定的提升。本设计系统主要进行了以下几个方面的研究:(1)在预处理阶段运用了Retinex算法,对Retinex理论的本质意义进行分析,得出了Retinex输出图像的本质,即相对
在处理图像时，噪声是一个常见的问题，尤其是在通过相机拍摄图像时。噪声不仅影响图像的质量，还会对后续的图像处理和分析造成干扰。因此，对图像进行去噪处理显得尤为重要。在这篇文章中，我将深入探讨如何使用 OpenCV 和 Python 实现去噪算法，包括背后的技术原理、架构解析、源码分析等方面。
## 背景描述
图像去噪是图像处理中的一项重要任务，旨在从受干扰的图像中恢复出清晰的信息。噪声通常是由传
一、图像复原与图像增强的区别图像增强的目的是消除噪声，显现那些被模糊了的细节或简单地突出一幅图像中读者感兴趣的特征，不考虑图像质量下降的原因。图像复原是利用退化现象的某种先验知识，建立退化现象的数学模型，再根据模型进行反向的推演运算，以恢复原来的景物图像。因此图像复原可以理解为图像降质过程的反向过程。建立图像复原的反向过程的数学模型是图像复原的主要任务。二、逆滤波复原1、基本原理f(x,y)表示输
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2023-09-12 21:06:09
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研究动机现有的基于深度学习的盲人脸修复方法存在两个局限性：常规方法是从大量预先收集的图像对中学习一个LQ到HQ的映射，在大多数情况下，这些图像对是通过假设一个经常偏离真实模型的退化模型来合成的。当面对训练数据中没有的复杂退化时，性能急剧下降。设计了各种约束来提高恢复质量，如此多的约束使得训练变得不必要的复杂，往往需要大量的超参数调优来在这些约束之间进行权衡。生成对抗模型的不稳定性使得训练更具挑战性
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2024-10-17 10:31:13
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Convolution 卷积<?xml:namespace prefix = o ns = "urn:schemas-microsoft-com:office:office" />卷积是本章所讨论的很多转换的基础。抽象的说，这个术语意味着我们对图像的每一个部分所做的操作。从这个意义上讲，我们在第五章所看到的许多操作可以被理解成普通卷积的特殊情况。一个特殊的卷积所实现的功能是由所用的卷积
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2024-08-08 10:44:26
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最近对图像去雾算法产生了兴趣，查阅学习了大量论文和大牛博客后，决定动手用自己熟悉的opencv来编写程序完成。文章专门记录了具体算法实现过程以及其中遇见的大量问题。供自己以后参考，当然也希望能给广大博友提供一些参考。本文着重讲实现过程，图像去雾理论会同过参考文献形式给出。整个内容拟大概分成三个章节来介绍。开发环境：计算机系统：win10(64-bit) 编译器：
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2024-04-24 15:08:03
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