图像恢复技术，就是使用各种图像算法对有缺陷的图像进行修复还原的技术，常见的图像恢复需求有：图像降噪、图像锐化、图像去雾、图像去雨水等等，本篇文章将介绍一种基于复合多分支特征融合的现实图像恢复模型CMFNet[1]，并使用飞桨框架实现CMFNet模型，加载官方提供的预训练模型，完成去模糊、去雾霾和去雨水三种图像恢复任务。开始之前，先来看看模型的恢复效果如何？图像修复的效果是不是还不错呢？接下来，我们
转载
2024-02-27 10:37:43
123阅读
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。 它包括卷积层(convolutional layer)和池化层(pooling layer)。对比：卷积神经网络、全连接神经网络左图：全连接神经网络（平面），组成：输入层、激活函数、全连接层右图：卷积神经网络（立体），组
转载
2024-09-04 05:52:39
57阅读
# Pytorch图像恢复的科普
随着深度学习的迅猛发展，图像恢复作为计算机视觉中的一个重要领域受到了越来越多的关注。图像恢复主要是指通过算法恢复图像中的重要信息或去除图像中的噪声。这类任务在许多应用场合中都至关重要，如医学影像处理、卫星图像分析以及数码图像处理等。本文将着重介绍使用PyTorch进行图像恢复的基本概念与实现，涵盖具体代码示例。
## 什么是图像恢复？
图像恢复的核心目标是从
一、图像复原概述图像复原（image restoration）技术具有广泛的应用领域，近年来巳经成为国内外图像界研究的热点问题之一。在获取图像的过程中，有许多因素会导致图像质量的下降，我们称它为降质，如光学系统的像差、大气扰动、运动、散焦和系统噪音，它们会造成图像的模糊和变形。 图像复原的目的就是：利用退化过程的先验知识，对退化图像进行处理，使其复原成没有退化前的理想图像。 图像复原的基本思路：先
转载
2023-11-24 09:38:06
113阅读
# Python图像恢复代码实现指南
图像恢复是计算机视觉中的一个重要任务，常用于修复受损或模糊的图像。对于一位刚入行的小白来说，理解如何实现图像恢复代码可能会有一定的挑战。然而, 我将通过详细的步骤和代码示例来帮助你走出困惑。
## 流程概述
图像恢复的实现过程可以分为几个主要步骤，如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|
图像复原基本概念图像退化与复原模型图像复原的基本要点图像复原总是试图寻找引起图像质量下降的客观原因，有针对性地进行“复原”处理获得使图像质量下降的先验知识，建立退化模型是图像复原处理的前提与关键图像恢复总是假定已知或可以通过估计得到引起图像降质的模型，而图像增强不需要图像复原基本原理根据退化原因，建立相应的数学模型，从被污染或畸变的图像信号中提取所需要的信息——沿着使图像降质的逆过程恢复图像本来面
转载
2023-09-16 12:58:19
81阅读
1、图像去噪和恢复2、图像校正和修补3、图像
原创
2022-08-18 17:58:58
1502阅读
PyTorch框架中常用torchvision模块来辅助计算机视觉算法的搭建，transforms用于图像的预处理。from torchvision import transforms预处理操作集合：Composerans = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean = [0.485
转载
2023-10-10 14:41:47
143阅读
基于PaddlePaddle2.2的影像复原及修复实现标题转载自AI Studio标题项目链接https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/35019851.项目背景及概述老照片和历史影像作为一段时期的特定影像记录，承载着宝贵的记忆，它有着不可替代的意义。然而老照片由于年代久远、当时技术的不成熟或者保存不当等因素，或多或少出现发黄、折痕、磨损，
转载
2024-01-10 22:57:13
93阅读
1. block_divide
% 返回的块向量构成的矩阵，其维度信息为 K^2 * N，每一列由块构成的列向量
function P = block_divide(I, K)
r = size(I, 1)/K;
c = size(I, 2)/K;
P = zeros(K^2, r*c);
f = @(A) A(:);
for i = 1:r,
转载
2017-03-03 16:03:00
190阅读
2评论
1. block_divide
% 返回的块向量构成的矩阵，其维度信息为 K^2 * N，每一列由块构成的列向量
function P = block_divide(I, K)
r = size(I, 1)/K;
c = size(I, 2)/K;
P = zeros(K^2, r*c);
f = @(A) A(:);
for i = 1:r,
转载
2017-03-03 16:03:00
157阅读
SmartDeblur 是一个用 C++ 编写的用来恢复模糊图像的工具，基于 QT 4.8 开发。 SmartDeblur 使用 FFTW 库来实现快速傅立叶算法。 Y-Vladimir / SmartDeblur Watch548 Fork66 Restorat...
转载
2012-11-03 09:43:00
180阅读
2评论
# 如何将Python张量恢复为图像矩阵
在机器学习和深度学习的领域，我们常常需要对图像进行处理。在这个过程中，张量（tensor）是常用的一种数据结构。张量可以被看作是多维数组，而图像可以被视为一个三维张量（例如：高度、宽度和颜色通道）。本篇文章将指导你如何将一个Python张量恢复为图像矩阵，并在此过程中详细讲解每一步骤。
## 文章结构
为了帮助你理解整个过程，我们将以下面的表格展示实
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy
import scipy.stats
%matplotlib inline读入我们需要的图像apple = cv2.imread("apple.jpg")
apple = cv2.resize(cv2.cvtColor(apple,cv2.COLOR
本文是无监督的医学图像配准模型——VoxelMorph 的论文笔记。变形配准（Deformable registration）策略通常包括两步：第一步是可实现全局对齐的仿射变形，然后是具有自由度更高的更缓慢变形变换。本文主要是关心第二步。一、记号 和 分别表示 fixed image 和 moving image， 表示从 的坐标映射到 的坐标的配准场， 表示一个位移向量场。 是 Voxel
在图像处理领域，逆滤波是一种恢复模糊图像的常用方法。这个过程中，我们通过对被损坏或模糊的图像进行处理，尝试恢复出原始图像。然而，在实现逆滤波的过程中，可能会遇到一些问题。本文将详细记录“逆滤波恢复图像” Python 代码的实际情况，包括问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试和预防优化。
## 问题背景
在处理图像时，模糊通常是一个常见问题。模糊的原因可能是摄像机的抖动、对焦不准
为解决这个问题，本研究提出一种用于HSI恢复的自监督扩散模型，即去噪扩散空间-光谱模型(DDS2M)，它通过在逆向扩散过程中推断出所提出的变分空间-光谱模块(VS2M)的参数来工作，仅使用受损HSI而没有任何额外的训练数据。由于其自监督性质和扩散过程的优势，DDS2M对各种HSI具有更强的泛化能力，与现有的基于扩散的方法相比，对噪
原创
2024-07-31 09:32:07
113阅读
在互联网时代，我们在工作和生活中越来越多地使用电脑。但是在使用中，我们可能会遇到了文件丢失，或者数据被格式化。在这种情况下，想要使用数据恢复工具来恢复数据，有什么好用的软件推荐吗？网上的软件这么多，但是比较实用的还是要看以下这几种！ 工具一：数据 蛙恢复专家这是一款专业的数据恢复工具，该软件支持免费下载扫描数据。这款软件可以深度扫描电脑的磁盘、回收站、U盘、存储卡设备错误删除的数据；支持恢复已删除
转载
2024-08-10 17:22:15
55阅读
作者：George Seif编译：ro
转载
2021-07-19 09:18:59
150阅读
1. 概述图像的退化是一个很常见的现象，现实中，很可能因为成像系统的缺陷，或者一些认为的干扰导致图像退化。对于退化，可以用如下模型表示：空域：频域：其中h/H表示退化模型，而/N表示噪声。如果我们知道退化模型的化，对现有的图像做一次逆操作，就可以复原出原始的图像。即：空域：(这里的/表示卷积的逆操作，因为不知道用什么表示，暂时用这个表示)频域：先看空域的表达，卷积的操作的逆操作根本无法想象到底是个
转载
2023-11-06 17:33:35
342阅读
