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基于图像分类的动态图像增强

然而现有的图像增强算法大多是为了满足观察者的感官质量，在本文中我们学习能仿真图像增强和复原的CNN结构来了提高图像的分类效果而不仅仅是人类的感官质量。...本文中提出的方法动态增强滤波器本部分的模型根据端到端学习方法中的输入图像和输出增强图像对来学习不同的增强方法中有代表性的增强滤波器，目标是提高分类效果。...我们发现滤波器可以学到期望的变换并正确的增强图像，图5可以看到动态增强后的图像纹理。 ?...在ConvNet测试阶段，输入的要么是RGB图像，要么是使用静态或动态过滤器的增强RGB图像 Fine-Grained分类滤波器大小经过实验发现，6*6的滤波器大小可以得到预期的转换并对输入图像正确增强...总结本文最大的创新之处在于一般的图像增强方法没有评判标准，所以本文将图像增强与分类任务结合起来，以提高图像分类正确率作为图像增强的标准，更具有实际意义。

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图像的滤波与图像增强的Matlab实现

空间噪声滤波器 C.用滤波器祛除图象噪声目的了解 MATLAB 工具箱中的滤波器。掌握空间滤波学会对图像的空间变换内容 A....用滤波器祛除图象噪声在数字图像处理中，常常会遇到图像中混杂有许多的噪声。因此，在进行图像处理中，有时要先进行祛除噪声的工作。最常用的祛除噪声的方法是用滤波器进行滤波处理。...MATLAB 的图像处理工具箱里也设计了许多的滤波器。如均值滤波器、中值滤波器、维纳滤波器等。...空间噪声滤波器 %用函数imnoise2 生成具有表5.1 中的CDF 的随机数 function R=imnoise2(type,M,N,a,b) if nargin ==1 a=0;b=1; M...数字图像处理（MATLAB版）[M]. 北京：电子工业出版社, 2014. [3] 冈萨雷斯. 数字图像处理（第三版）[M]. 北京：电子工业出版社, 2011.

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基于深度学习的图像增强综述

介绍图像增强的定义非常广泛，一般来说，图像增强是有目的地强调图像的整体或局部特性，例如改善图像的颜色、亮度和对比度等，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...现有的方法大多是有监督的学习，对于一张原始图像和一张目标图像，学习它们之间的映射关系，来得到增强后的图像。但是这样的数据集比较少，很多都是人为调整的，因此需要自监督或弱监督的方法来解决这一问题。...，会产生光晕效应；若输入图像比较暗或包含噪声，本文的模型会放大噪声。...再加上色度通道的图像可以得到增强后的图像I’，之后增强后的图像输入分类网络中进行分类。...它可以在没有任何参考图像的情况下量化自然或真实图像的外观，提供类似于人类评估的感知质量指数。其值越小，则表示图像感知质量越好，可以看到本文的结果所得的NIQE最低。 ? 可视化结果如下： ?

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基于深度学习的图像增强综述

介绍图像增强的定义非常广泛，一般来说，图像增强是有目的地强调图像的整体或局部特性，例如改善图像的颜色、亮度和对比度等，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...现有的方法大多是有监督的学习，对于一张原始图像和一张目标图像，学习它们之间的映射关系，来得到增强后的图像。但是这样的数据集比较少，很多都是人为调整的，因此需要自监督或弱监督的方法来解决这一问题。...，会产生光晕效应；若输入图像比较暗或包含噪声，本文的模型会放大噪声。...它可以在没有任何参考图像的情况下量化自然或真实图像的外观，提供类似于人类评估的感知质量指数。其值越小，则表示图像感知质量越好，可以看到本文的结果所得的NIQE最低。 ? 可视化结果如下： ?...它可以在没有任何参考图像的情况下量化自然或真实图像的外观，提供类似于人类评估的感知质量指数。本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删文。

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深度学习之图像的数据增强

在图像的深度学习中，为了丰富图像训练集，更好的提取图像特征，泛化模型（防止模型过拟合），一般都会对数据图像进行数据增强，数据增强，常用的方式，就是旋转图像，剪切图像，改变图像色差,扭曲图像特征，...改变图像尺寸大小，增强图像噪音（一般使用高斯噪音，盐椒噪音）等....但是需要注意，不要加入其他图像轮廓的噪音. 　　对于常用的图像的数据增强的实现，如下： 1 # -*- coding:utf-8 -*- 2 """数据增强 3 1....,考虑到图像大小范围(68,68),使用一个一个大于(36*36)的窗口进行截图 53 :param image: PIL的图像image 54 :return: 剪切之后的图像...# 随机因子 73 color_image = ImageEnhance.Color(image).enhance(random_factor) # 调整图像的饱和度 74

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FreeU | 增强图像生成质量的插件

如果全部通道都乘上b放大，会导致最终的图像变得过度平滑，所以只对其中一半通道内特征进行放大跳层特征选择弱化为了进一步缓解因增强去噪而导致的纹理过度平滑问题，我们进一步采用了傅立叶域中的频谱调制技术...有选择性地减弱跳层特征的低频成分。 Experiments Denoising process 最上面一行展示了图像在迭代过程中的渐进式去噪过程，随后两行则展示了反傅里叶变换后的低频和高频分量。...Effect of backbone and skip connection scaling factors 提高骨干缩放因子 b 能显著提高图像质量，而跳过缩放因子 s 的变化对图像合成的影响微乎其微...跳跃特征skip各个频率中的分量较为均衡，而骨干特征backbone大多都是低频成分，所以增强b才会出现图像越来越平滑的现象，增强s时，因为s在频域分布比较均衡，所以对图像影响有限。...、图像/视频风格或任务调整这些参数。

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基于深度学习的图像增强综述

介绍图像增强的定义非常广泛，一般来说，图像增强是有目的地强调图像的整体或局部特性，例如改善图像的颜色、亮度和对比度等，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...现有的方法大多是有监督的学习，对于一张原始图像和一张目标图像，学习它们之间的映射关系，来得到增强后的图像。但是这样的数据集比较少，很多都是人为调整的，因此需要自监督或弱监督的方法来解决这一问题。...HDR图像是色调映射得到的，会产生光晕效应；若输入图像比较暗或包含噪声，本文的模型会放大噪声。...再加上色度通道的图像可以得到增强后的图像I’，之后增强后的图像输入分类网络中进行分类。...它可以在没有任何参考图像的情况下量化自然或真实图像的外观，提供类似于人类评估的感知质量指数。其值越小，则表示图像感知质量越好，可以看到本文的结果所得的NIQE最低。

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基于深度学习的图像增强综述

这篇博客主要介绍之前看过的一些图像增强的论文，针对普通的图像，比如手机拍摄的那种，比低光照图像增强任务更简单。...介绍图像增强的定义非常广泛，一般来说，图像增强是有目的地强调图像的整体或局部特性，例如改善图像的颜色、亮度和对比度等，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...现有的方法大多是有监督的学习，对于一张原始图像和一张目标图像，学习它们之间的映射关系，来得到增强后的图像。但是这样的数据集比较少，很多都是人为调整的，因此需要自监督或弱监督的方法来解决这一问题。...HDR图像是色调映射得到的，会产生光晕效应；若输入图像比较暗或包含噪声，本文的模型会放大噪声。...它可以在没有任何参考图像的情况下量化自然或真实图像的外观，提供类似于人类评估的感知质量指数。其值越小，则表示图像感知质量越好，可以看到本文的结果所得的NIQE最低。

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常见的图像增强方法有_图像中值滤波的算法实现

Gamma校正采用了非线性函数（指数函数）对图像的灰度值进行变换这两种方式的实质是对感兴趣的图像区域进行展宽，对不感兴趣的背景区域进行压缩，从而达到图像增强的效果 3....直方图均衡化将原始图像的直方图通过积分概率密度函数转化为概率密度为1（理想情况）的图像，从而达到提高对比度的作用。直方图均衡化的实质也是一种特定区域的展宽，但是会导致整个图像向亮的区域变换。...一般目标图像的直方图的确定需要参考原始图像的直方图，并利用多高斯函数得到。 5....基于HSV空间的彩色图像增强方法针对于灰度图像，我们主要有以上的几种处理方法，但是针对于彩色图像，由于存在RGB分量，故而不能直接将灰度图像的处理方法应用。...因为直接对每一个分量使用灰度增强的方法会导致颜色的紊乱发生。而我们可以将RGB图像转化为其他空间的图像，比如：我们可以将RGB空间的图像转换为HSV空间的图像。HSV分别指色调，饱和度，亮度。

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基于MSRCR的图像低光照增强实验

在计算机视觉处理中，常常需要对低光照图像进行数据增强，如夜晚灯光昏暗条件下的图像识别检测等。采用成熟的MSRCR算法来实现。...上述虽然比较拗口，但是基本可以设想为，那物体不管怎样，颜色是不变的，我们感到变化只是因为反射到我们眼睛的不一样，观察者所看到的物体的图像S是由物体表面对入射光L反射得到的，反射率R由物体本身决定，不受入射光...对于观察图像S，有公式表示为： S(x,y)=R(x,y)L(x,y) 其中，L(x,y)表示亮度分量，R(x,y)表示物体反射分量，S(x,y)表示观测到的图像。...从下面原始论文的公式可以看出，只需要估计亮度分量L就能求得反射分量，因此L的估计直接决定图像恢复效果.Jobson等论证了高斯卷积函数可以从已知图像S中更好地估计出亮度分量。 ? 2....增强结果： ? 多个sigma的结果： ?

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图像增强的几个方法以及Matlab代码

直方图均衡变换这种方法通常用来增加许多图像的全局对比度，尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候。通过这种方法，亮度可以更好地在直方图上分布。...这种方法的一个缺点是它对处理的数据不加选择，它可能会增加背景噪声的对比度并且降低有用信号的对比度。考虑一个离散的灰度图像 ? 让 ? 表示灰度 ? 出现的次数，这样图像中灰度为 ?...同态滤波同态滤波利用去除乘性噪声(multiplicative noise)，可以同时增加对比度以及标准化亮度，借此达到图像增强的目的。...通过分别处理照度和反射率对像元灰度值的影响，通常是借由高通滤波器(high-pass filter)，让图像的照明更加均匀，达到增强阴影区细节特征的目的。...接下来对图像进行高通滤波，如此可以使图像的照明更均匀，高频分量增加且低频分量减少 ? 其中 ? 是高通滤波器为了将图像从频域转回时域，我们对 ? 做傅立叶逆转换 ?

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图像增强的几个方法以及Matlab代码

直方图均衡变换这种方法通常用来增加许多图像的全局对比度，尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候。通过这种方法，亮度可以更好地在直方图上分布。...这种方法的一个缺点是它对处理的数据不加选择，它可能会增加背景噪声的对比度并且降低有用信号的对比度。...同态滤波同态滤波利用去除乘性噪声(multiplicative noise)，可以同时增加对比度以及标准化亮度，借此达到图像增强的目的。...通过分别处理照度和反射率对像元灰度值的影响，通常是借由高通滤波器(high-pass filter)，让图像的照明更加均匀，达到增强阴影区细节特征的目的。...，如此可以使图像的照明更均匀，高频分量增加且低频分量减少 N(u,v)=H(u,v)\cdot M(u,v) 其中H是高通滤波器为了将图像从频域转回时域，我们对N做傅立叶逆转换 n(x,y)=\mathcal

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基于深度学习的低光照图像增强

，例如图像增强、图像恢复（处理色差，白平衡）。...而低光照增强是针对照明不足的图像存在的低亮度、低对比度、噪声、伪影等问题进行处理，提升视觉质量。...，它证明了基于合成数据训练的堆叠稀疏去噪自编码器能够对的低光照有噪声图像进行增强和去噪。...其主要贡献如下：（1）构建了一个多曝光图像数据集，包括了不同曝光度的低对比度图像以及对应的高质量参考图像。（2）提出了一个两阶段的增强模型，如上图所示。...一些创新点如下：（a）对于Decomposition-Net，其损失函数除了沿用Retinex-Net的重构损失和反射图一致损失外，针对光照图的区域平滑性和相互一致性，还增加了两个新的损失函数。

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基于 Retinex 的几种图像增强算法总结

其中，I(x,y)代表被观察或照相机接收到的图像信号；L(x,y) 代表环境光的照射分量；R(x,y) 表示携带图像细节信息的目标物体的反射分量。将该式子两边取对数，可以得到物体原本的信息: ?...在图像处理领域，常将该理论用于图像增强，为了得到成像更好的图片。这时，R(x,y) 表示为图像增强得到后的图像，I(x,y) 为原始的图像。...不同 sigma 取值的对比在 SSR 图像组、SSR- DIV 图像组和 SSR- LOG 图像组中，我们可以看到当 sigma 值不大的时候(16-128)，增强后的图像亮度比原图像要暗。...而且图像的亮度随着 sigma 值的增加而增加。当 sigma=256 时，图像的亮度将与原始图像相似。...对于 SSR 和 SSR-LOG 算法，sigma 选择 64 或 128 是当前实验图片的最佳结果。对于 SSR-DIV 的结果，选择 256 是最佳选择。

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基于CNN的图像增强之去模糊

图像模糊产生的原因非常多，主要如下：（1）相机抖动. □ 拍摄时相机不稳. □ 全部画面被模糊. （2）物体的运动. □ 部分物体运动. □ 不同区域模糊不同..... □ 大光圈小景深时的效果. 等等。...，这工作挺有意思的，因此对其进行复现。...1、论文原理论文为图像恢复，主要包括图像去噪、图像去模糊和图像超分辨率重建。本博客主要关注的是模糊。论文将图像恢复统一为一个操作，如论文所述：即目标要还原出干净的x....学习噪声水平间隔较小的特定的去噪模型。 2、论文实践复现效果如下图所示：不过比较难的程序输入是需要同时指定其模糊矩阵图，这个在实际应用中还有等于进一步细化。

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OpenCV中基于Retinex的图像增强实现

美国物理学家埃德温∙兰德（Edwin Land）在 1971 年提出一种被称为色彩的理论，并在颜色恒常性的基础上提出的一种图像增强方法。...Retinex图像增强处理步骤如下：利用取对数的方法将照射光分量和反射光分量分离： ?...在对数域中，用原图像减去低通滤波图像，得到高频增强的图像G(x,y)。 ? 对G(x,y)取反对数，得到增强后的图像： ? 对R(x,y)做对比度增强，得到最终的结果图像。...Mat& dst, int sigma) { Mat doubleImage, gaussianImage, logIImage, logGImage, logRImage; //转换范围，所有图像元素增加...normalize(logRImage, dst, 0, 255, NORM_MINMAX, CV_8UC3); } 图像增加结果 ?

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数字图像处理学习笔记（十四）——频域图像增强（图像的频域分析）

数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。...; ②随滤波器半径的增加,越来越少的功率被滤出掉,使模糊减弱。...是渐变的，振铃现象不明显；指数高通效果比Butterworth差些，振铃现象不明显；一般来说，不管在图像空间域还是频率域，采用高频滤波不但会使有用的信息增强，同时也使噪声增强。...它是钝化模板的推广。钝化模板(锐化或高通图像)：从一幅图像减去其自身模糊图像从而生成锐化图像。在频率域，即从图像本身减去低通滤波（模糊）后的图像而得到高通滤波（锐化）的图像。 ?...更一般的高频提升加强： ? 用图像的高频成分进行增强增加k1的目的是使零频率不被滤波器过滤当k2>1，高频得到加强 ---- 欢迎留言，一起学习交流~~~ 感谢阅读 END

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12个常用的图像数据增强技术总结

机器学习或深度学习模型的训练的目标是成为“通用”模型。这就需要模型没有过度拟合训练数据集，或者换句话说，我们的模型对看不见的数据有很好的了解。数据增强也是避免过度拟合的众多方法之一。...本片文章只讨论“图像”数据增强技术，只详细地介绍各种图片数据增强策略。我们还将使用 PyTorch 动手实践并实现图像数据或计算机视觉中主要使用的数据增强技术。因为介绍的是数据增强技术。...transform = transforms.RandomResizedCrop((100, 300)) imshow(path, transform) Flipping 水平或垂直翻转图像，下面代码将尝试应用水平翻转到我们的图像...下面的方法都是颜色相关的操作。 Brightness 改变图像的亮度当与原始图像对比时，生成的图像变暗或变亮。...图像的对比度也可以作为增强进行调整。

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信息增强的图像超分辨率重建

这种方法在各种基准测试中大大增强了超越传统基于CNN模型的能力。...这种方法通过增强感受野，用更少的参数和简化的模型架构来提高性能。...对于SwinIR和HAT，特征图的强度在较浅的层中很明显，但随着网络深度的增加而减弱。论文认为这种现象意味着空间信息的丢失，导致SISR任务中的局限性和信息瓶颈。...而DRCT学习到的特征图逐渐且稳定地增强，没有明显的波动。这代表了前向传播过程中信息流的稳定性，从而在最后一层的输出中产生更高的强度。随着网络深度的增加，特征图的强度分布发生了更显著的变化。...SDRCB结构：对于RDG中的输入特征图 ZZ，SDRCB通过STL动态调整模型的焦点，确保即使网络深度增加，全局细节也得以保留。

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纯代码给你的网站增加图片灯箱效果，增强落地页体验

text/javascript" src="https://cdn.staticfile.org/fancybox/3.5.7/jquery.fancybox.min.js"> 2、增加...data-fancybox 属性这里分为两种情况，一种为之前插入图片的时候，添加过标签即：【添加多媒体】→【上传图片或媒体库】→选中图片→点击【插入至文章】之前，选择【附件显示设置】链接到【...CSS 类，这上面 js 代码加入到header.php或footer.php文件中 3.初始化 fancybox 一切加载完成后，就可以初始化FancyBox了，在刚才引入的FancyBox的 js...、css 文件下面增加 $(document).ready(function() { $("[data-fancybox]").fancybox() }); 如果一切顺利，那么你的网站现在点击图片就可以看到图片灯箱效果...那就来自定义配置吧在初始化的时候增加配置，比如这个样子： $(document).ready(function() { $("[data-fancybox]").fancybox({

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