在做一次活动页面的时候，设计师提出了这么一个想法：希望将一个图片打碎之后，在生成一个手机壳的效果。 最初的想发就是查看一下网上是否有一些成熟的方案可以学习和借鉴，于是找到了一个framentfly.js，感觉整体效果是有那么一点，和自己想的效果还是有差距的。再就是找到奇舞团的博客上有这么一片文章，“文字”聚合
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
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2023-10-29 09:39:38
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逆滤波图像复原 ：
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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
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2024-06-07 19:34:57
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（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
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2023-12-01 06:42:20
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## 图像复原：使用Python恢复图像质量
和
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2023-12-27 14:51:48
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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
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2024-05-13 14:38:15
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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
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2023-11-10 13:31:35
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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
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2023-10-19 09:04:59
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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
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2023-10-07 23:20:55
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前言：本篇博客先介绍滤波器滤除噪声，再介绍滤波器复原，侧重于程序的实现。 一：三种常见的噪声 二：空间域滤波 空间域滤波复原是在已知噪声模型的基础上，对噪声的空间域进行滤波。空间域滤波复原方法主要包括： 均值滤波器 算术均值滤波器 几何均值滤波器 谐波均值滤波器 逆谐波均值滤波器 顺序统计滤波器 中
原创
2022-06-27 19:56:46
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碎纸片拼接复原的设计与实现摘要 破碎文件的拼接在司法物证复原、历史文献修复以及军事情报获取等领域都有着重要的应用。由于人工拼接效率较低，我们利用MATLAB软件编写程序，实现碎纸片拼接技术的计算机化，实现批量拼接，以节省人力和时间。吻合参数最小的原则，可计算出下一张图片。重复此步骤，以此类推，每次都挑选出剩余图片中与前一幅图片吻合参
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
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2024-02-20 12:35:23
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Python+OpenCV实现图像的全景拼接实现结果 环境：python3.5.2 + openCV3.4 1.算法目的 将两张相同场景的场景图片进行全景拼接。2.算法步骤本算法基本步骤有以下几步：步骤1：将图形先进行桶形矫正没有进行桶形变换的图片效果可能会像以下这样：图片越多拼接可能就会越夸张。 本算法是将图片进行桶形矫正。目的就是来缩减透视变换（Homography）之后图片产生的变形，从
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2023-08-24 17:12:45
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一.简介图像拼接(Image Stitching)是一种利用实景图像组成全景空间的技术，它将多幅图像拼接成一幅大尺度图像或360度全景图，接可以看做是场景重建的一种特殊情况，其中图像仅通过平面单应性进行关联。图像拼接在运动检测和跟踪，增强现实，分辨率增强，视频压缩和图像稳定等机器视觉领域有很大的应用。图像拼接的输出是两个输入图像的并集。通常用到四个步骤：（1）特征提取(Feature
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2023-09-20 09:19:16
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