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
转载
2023-12-27 14:51:48
634阅读
标题：Efficient and Explicit Modelling of Image Hierarchies for Image Restoration 会议：CVPR2023 论文地址：http://arxiv.org/abs/2303.00748 官方代码：https://github.com/ofsoundof/GRL-Image-Restoration 作者单位：苏黎世联邦理工学院、M
数字图像处理第四章 图像复原图像复原与重建1 图像退化/复原过程的模型2 噪声模型2.1 用imnoise函数为图像添加噪声2.2 用给定分布产生空间随机噪声2.3 周期噪声3 仅有噪声的复原——空间滤波3.1 空间噪声滤波器3.2 自适应空间滤波器4 退化函数建模5 维纳滤波6 约束的最小二乘法（规则化）滤波 图像复原与重建图像复原技术主要是以预先确定的目标来改善图像，与之前我们学习的图像增强
# 结合传统图像复原方法与深度学习的项目流程详解
在当今的计算机视觉领域，图像复原是一个重要的课题。将传统的图像复原方法与深度学习相结合，可以充分发挥二者的优势，从而提高复原效果。本文将带领你一步步实现这一目标，首先介绍整个实施流程，然后再提供具体的代码实现。
## 实施流程
以下是将传统图像复原方法与深度学习结合的步骤：
| 步骤 | 描述
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:
转载
2023-09-21 13:49:29
97阅读
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。图像复原与图像增强的联系与区别：图像复原和图像增强相似，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
108阅读
# 深度学习图像分割代码实现指南
## 1. 概述
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用深度学习实现图像分割。图像分割是计算机视觉中的一个重要任务，它的目标是将图像中的每个像素分配到不同的类别中。我们将使用深度学习方法来解决这个问题，其中深度学习模型将自动学习从输入图像到输出分割图的映射。
## 2. 实现步骤
下面是整个图像分割代码实现的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- |
原创
2023-07-28 04:05:34
163阅读
代码逐句解析一、文章来源二、读取图片三、压缩四、解压五、结果展示 一、文章来源初学聚类，觉得博主的代码写的很不错，但其中很多代码在第一遍看的时候有很多地方不理解，后查阅了很多资料，终于看明白了，于是写了一篇笔记，记录自己的学习心得，有不准确的地方，还望各位大佬们不吝赐教~聚类算法实现图像压缩二、读取图片# 读取图片
import cv2
import numpy as np
from scipy
Single-Image Depth Estimation Based on Fourier Domain Analysis作者：Jae-Han Lee, Minhyeok Heo, Kyung-Rae Kim, and Chang-Su Kim摘要：提出了一种基于傅里叶频域分析的深度学习算法用于单张图像深度估计首先，我们开发；一种卷积神经网络结构，并提出了一种新的损失函数，称为深度平衡欧式损失，
转载
2024-05-29 09:49:59
75阅读
逆滤波图像复原 ：
转载
2019-11-25 04:04:00
201阅读
2评论
图像复原
原创
2021-08-08 10:27:43
204阅读
图像复原
原创
2021-08-19 12:52:58
281阅读
图像分割基础算法及实现实例 图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类： 基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。1998年以来，研究人员不断改进原有的图像分割方法并把其它学科的一些新理论和新方法用于图像分割，提出了不少新的分割方法。图像
《一个图像复原实例入门深度学习&TensorFlow—第十篇》训练过程可视化《一个图像复原实
原创
2023-06-25 07:41:59
129阅读
图像恢复是指从退化图像中恢复未知真图像的任务。图像的退化可能发生在图像的形成、传输和存储过程中。这个任务有一个广泛的使用范围，卫星成像，暗光线的摄影，由于数字技术的发展，计算机和通信技术恢复退化图像是非常重要的，因此，这已经演变成一个交叉研究领域，包括图像处理，计算机视觉和计算成像。
转载
2021-07-16 15:55:45
2089阅读
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
转载
2024-05-13 14:38:15
149阅读
一、熵编码概念信源的熵：用于度量消息的平均信息量，和信息的不确定性；越是随机的、前后不相关的信息，其熵越高（信息越无序，我们表达它要付出的代价越高）；信息的熵为信源无损编码后平均码长的下限（最短码长）公式理解：编码一个符号的最佳bit长度是-logP，P是这个符号出现的概率；一段信息的长度就是所有符号长度求期望。熵编码的基本思想：尽可能的减少信源的冗余，使前后的码字之间尽量更加随机，减少前后相关性
1 Ｃ＃图像处理基础 在编写图形程序时必须使用ＧＤＩ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｄｅｖｉｃｅ Ｉｎ－ｔｅｒｆａｃｅ，图形设备接口）。使用Ｃ＃语言进行图形图像编程过程中用到的是ＧＤＩ＋，ＧＤＩ＋是在ＧＤＩ基础上的进一步完善，使用起来更加方便。用Ｃ＃处理二维图形和图像的过程，是通过Ｓｙｓｔｅｍ．Ｄｒａｗｉｎｇ命名空间访问ＧＤＩ＋图形功能来完成的。Ｓｙｓｔｅｍ．Ｄｒａｗｉｎｇ命
前言在CNN网络结构的演化上，出现过许多优秀的CNN网络，CNN的经典结构始于1998年的LeNet，成于2012年历史性的AlexNet，从此盛于图像相关领域。发展历史：Lenet --> Alexnet --> ZFnet --> VGG --> NIN --> GoogLeNet -->ResNet--> DenseNet -->ResNeXt
# 深度学习与图像重建：使用PyTorch的实用指南
深度学习是近年来人工智能领域中的一个热门话题，尤其是在计算机视觉方面。图像重建作为深度学习的一个重要应用，正在广泛应用于医疗影像、图像增强及其他领域。本文将介绍图像重建的基本概念，并通过PyTorch提供一个简单的示例代码，让大家对图像重建的过程有更深入的理解。
## 图像重建简介
图像重建是一种通过算法将损坏或丢失的图像部分恢复到原始状
原创
2024-08-07 07:23:55
257阅读
