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IQ1: 怎么定义图像的质量？如何评价图像的质量?

一、图像质量的定义我的这个专栏叫做图像质量评价，但是什么叫做图像的质量呢？图像质量是一个非常宽泛的概念，在不同情况下有不同的理解。...下面这张照片（来自杨幂写真）从细节、噪声、对比度等方面讲都很好，但是如果用来做人脸识别，却会难倒很多人脸识别算法。那这张照片的质量高吗？ ?...因此，在进行图像质量的评价之前，我们需要首先仔细定义 “图像质量”的含义。这肯定取决于产生图像的用途，以及图像的观察者。...一个专业相机图像质量算法工程师和其他人也可能具有完全不同的偏好。因此，我们需要进一步讨论在上述定义中，图像质量具有哪些关键属性。...今天我介绍了图像质量有很多种定义，但我更关心的是消费电子产品，尤其是手机相机的图像质量的定义：在特定观看条件下的图像的感知质量，其由输入和输出成像系统的设置和属性确定，最终影响人对图像的价值判断图像质量受相机性能和其他方面的影响

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图像质量评估算法 SSIM(结构相似性)

，即为结构相似性，是一种衡量两幅图像相似度的指标。...而如果两幅图像是压缩前和压缩后的图像，那么SSIM算法就可以用来评估压缩后的图像质量。 SSIM如何表征相似性：先给出一组公式： ?...uX、uY分别表示图像X和Y的均值，σX、σY分别表示图像X和Y的标准差，σX*σX、σY*σY（实在打不出上标啊，理解万岁）分别表示图像X和Y的方差。σXY代表图像X和Y协方差。...而在实际应用中，一般采用高斯函数计算图像的均值、方差以及协方差，而不是采用遍历像素点的方式，以换来更高的效率。...下面的链接我们将用一个简单的程序实现SSIM算法，并作出对比实验： http://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/70160307

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深度学习的类增量学习算法综述

理想的学习模型应当能按顺序地学习一系列不断到来的新类, 从而使自身的判别能力不断增强——这种学习过程和人类学习新事物的过程存在共性[21,22] ....按顺序完成训练后, 模型需要在所有训练过的类别上进行评估, 一个优秀的类别增量模型能既学得新类知识, 又不遗忘旧类知识....文献[42] 主要从生物学角度对当前增量学习算法进行分析. 与上述已有综述不同, 本文主要关注基于深度学习的类别增量学习算法, 更加全面深入地对当前类别增量学习算法进行划分和综述....基于深度学习的类别增量学习算法分类考虑到机器学习的三个重要层面——数据层面、参数层面和算法层面, 本文依此对当前的类别增量学习算法进行分类和总结....目前机器学习领域正在关注开放世界学习的研究, 包括语义分割[213] , 人脸检测[214] , 图像分类[20] 等.

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FreeU | 增强图像生成质量的插件

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。...image = pipe(prompt).images[0] image.save("astronaut_rides_horse.png") Conclusions 即插即用来提高扩散模型的生成质量...，不需要训练和额外的参数，可以应用到所有扩散模型中，包括各种基于扩散模型的图像、视频生成任务 Unet中跳跃连接贡献更多高频细节但会可能会影响去噪能力，骨干连接贡献更多去噪能力，选择性提高基础连接权重并降低跳跃连接中低频权重可提高生成质量

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利用Hbase的coprocessor实现增量式Apriori算法

Apriori在数据挖掘中是经典的频繁项集挖掘算法，其主要思想就是如果某个项集不频繁，则任何包含此项集的项集一定不频繁。...而今天要实现的增量式的Apriori算法，有点像分布式的Apriori，因为我们可以把已挖掘的事务集和新增的事务集看作两个互相独立的数据集，挖掘新增的事务集，获取所有新增频繁集，然后与已有的频繁集做并集...至于Hbase的Coprocessor，相信大家也很了解了吧，这是根据Google的BigTable中实现的Percolator的开源实现，目的是提供增量操作以及建立二级索引。...第二步，就是增量地插入事务集，用timestamp做好标记，然后按照一开始说的方法，再次得到所有全局频繁的项集。...有必要提一下的是，Hbase从0.98版本开始，Coprocessor的远程通信采用了protobuf标准，protobuf需要实现定义通信格式，下面就是该算法需要的proto package apriori

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基于OpenCV无参考图像的质量评价

：将图片压缩为单通道的灰度图cv2.cvtColor(reImg, cv2.COLOR_BGR2GRAY)后，通过评估图像的清晰度衡量图像质量优劣。...方差函数(TestVariance)：清晰聚焦的图像有着比模糊图像更大的灰度差异，函数返回值越大，图片质量越好，处理一张450*600的图片大概需要0.05秒。 7....对于下面场景下，人做各种动作引起画面局部(人脸、手等部位)的模糊效果则没那么好：从上面几张图来看，图5的手部比其他3张图更加模糊，但算法给出的评分都很接近，并不能很好区分出来。...总结：上述几个无参考图像质量评价的常用算法对于区分整体模糊图片和局部模糊图片效果很好。...但是，由于图3-图6中的模糊基本上是由于手部在做动作时产生局部模糊，无参考图像质量评价的几个常用算法对这种场景效果不好。

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人脸专集5 | 最新的图像质量评价

，进而满足服务质量的要求；在军事应用方面，战场监视和打击评估的效果也取决于无人机等航拍设备所采集到的图像或视频的质量。...因此，图像质量的合理评估具有非常重要的应用价值。从有没有人参与的角度区分，图像质量评价方法有主观评价和客观评价两个分支。...1 今天内容的简要今天，“计算机视觉战队”主要和大家分享图像修复的质量评估。该技术主要是一种用于图像修复的图像质量评价(IQA)方法，旨在从多个结果中选择最佳的图像质量评价方法。...前者代表整个受损/扭曲区域轮廓的连续性。后者代表了图像的相对质量，受损区域内外部分图像质量的一致性在很大程度上影响着主观质量。...因此，即使受损区域内的图像质量是相同的，它的感知质量取决于其周围区域的质量。如下图所示，为了使这些特征专门用于评估内画图像，沿着受损/失真区域的等值线计算这些分量。 ? 5 最后的实验及结果 ?

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超越BP算法：增量预测编码: 并行且全自动的学习算法

在这项工作中, 我们通过提出增量预测编码 (iPC) 来解决这个问题, 它是源自增量期望最大化算法的原始框架的一种变体, 其中每个操作都可以在没有外部控制的情况下并行执行。...我们在理论上和经验上都表明, iPC 比最初由 Rao 和 Ballard [1999] 开发的原始算法快得多, 同时在图像分类任务中保持与反向传播相当的性能。...在本文中, 我们展示了如何通过考虑EM 算法的变体来解决这两个问题, 称为增量期望最大化 (iEM), 它并行执行 E 和 M步骤 [Neal 和 Hinton, 1998]。...结果是我们称之为增量预测编码 (iPC) 的训练算法, 它是 PC 的简单变体, 解决了PC 的主要缺点(即效率), 从学习的角度来看没有缺点, 因为它已被正式证明具有与标准 PC 等效的收敛特性...3.然后我们在大量图像分类基准上测试我们的模型, 表明 iPC 的平均性能优于 PC, 并且与 BP 相似。

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遵循人类指令的高质量图像修复

这些降级会影响图像的质量，限制了图像在各种应用中的有效性。传统的图像恢复方法虽然在某些特定任务上表现不错，但它们往往对于多种不同类型的降级无法做到很好的泛化。...通过借助自然语言指令，该方法能够有效地从降级图像中恢复出高质量的清晰图像，涵盖了多种降级类型。...图像恢复的概念和挑战图像恢复旨在通过算法或模型还原被降级的图像，使其质量达到原始状态或接近原始状态。这是一个复杂的问题，因为同一张图像可能受到多种降级的影响，而每种降级都需要不同的处理方法。...这些方法通常采用一些特定的模型或算法来处理特定类型的降级，如去噪、去雨、去雾等。...我们可以提示多个指令（按顺序）来恢复和增强图像。这提供了额外的控制。

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算法 | byte值的按位不定长存储算法

问题背景：首先，在基于动态规划的灰度图像压缩算法中，压缩前灰度值序列的每个值原本以8bit，即1byte进行存储，压缩后，灰度值序列分为n个段，每个段中的每个元素都不一定以8bit存储，具体存储位数存放在一个大小为...n的byte数组中。...其次，我们知道在计算机中一般为按字节编址和存储，在Python、C/C++等编程语言中主要提供的读写的最小单位也是字节，而不是比特。但要实现灰度值序列的不定长存储，按比特读写是更方便的。...int pre = 0;//用于记录前一个byte遗留的数的尾巴 //start: for(i=0;i<buffer_size;i++){ if(...n==data_size) { break;//数据遍历完退出 } int ei=8;//buffer的第i个位置空余的bit数

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遵循人类指令的高质量图像修复

这些降级会影响图像的质量，限制了图像在各种应用中的有效性。传统的图像恢复方法虽然在某些特定任务上表现不错，但它们往往对于多种不同类型的降级无法做到很好的泛化。...图像降级的常见原因和效果图像降级是指图像质量因各种原因而下降的过程，其效果可通过噪声、模糊、雨滴等多种降级类型来体现。噪声是图像中随机出现的不期而至的颜色或亮度变化，使图像失真。...图像恢复的概念和挑战图像恢复旨在通过算法或模型还原被降级的图像，使其质量达到原始状态或接近原始状态。这是一个复杂的问题，因为同一张图像可能受到多种降级的影响，而每种降级都需要不同的处理方法。...这些方法通常采用一些特定的模型或算法来处理特定类型的降级，如去噪、去雨、去雾等。...我们可以提示多个指令（按顺序）来恢复和增强图像。这提供了额外的控制。

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图像的拼接—-RANSAC算法

2.使用RANSAC算法来求解单应性矩阵在进行图像拼接时，我们首先要解决的是找到图像之间的匹配的对应点。...通常我们采用SIFT算法来实现特征点的自动匹配，SIFT算法的具体内容参照我的上一篇博客。...④在完成一定的抽样次数后，若未找到一致集则算法失败，否则选取抽样后得到的最大一致集判断内外点，算法结束。...4.图像拼接使用RANSAC算法估计出图像间的单应性矩阵，将所有的图像扭曲到一个公共的图像平面上。通常，这里的公共平面为中心图像平面。...室内固定点位拍摄的场景，拼接效果比较理想，但由于图像曝光度的不同，导致在图像的边界上存在边缘效应，这也是该算法需要改进的地方。

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图像处理的滤镜算法

灰度滤镜将颜色的RGB设置为相同的值即可使得图片为灰色，一般处理方法有： 1、取三种颜色的平均值 2、取三种颜色的最大值（最小值） 3、加权平均值：0.3R + 0.59G + 0.11*B for...反向滤镜就是RGB三种颜色分别取255的差值。...去色滤镜 rgb三种颜色取三种颜色的最值的平均值。...高斯模糊滤镜高斯模糊的原理就是根据正态分布使得每个像素点周围的像素点的权重不一致，将各个权重（各个权重值和为1）与对应的色值相乘，所得结果求和为中心像素点新的色值。...我们需要了解的高斯模糊的公式： ?

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冬奥高质量炫技，Get同款“魔法”：图像处理算法 | 赠书

，都离不开计算机图像算法在背后的默默耕耘。...开幕式上的数字水墨冰瀑唯美震撼，“黄河水”滚滚而来，而后冰冻为一片冰的世界。殊不知，“冰瀑”中的水流图像，是经过图像处理算法而形成的。...而冬奥村内的大巴上也装上了辅助驾驶系统，该系统通过计算机视觉等AI技术，为驾驶大巴的司机提供预警提醒，计算机视觉中的图像处理算法都可以通过OpenCV实现。这些冬奥会视觉科技你get到了吗？...在介绍具体的算法原理时，本书尽量使用通俗易懂的语言和贴近生活的示例来说明问题，避免使用过多复杂抽象的公式。本书适合计算机视觉领域的初学者阅读，包括在校学生、教师、专业技术人员、图像处理爱好者。...（扫码了解本书详情）赠书福利按以下方式与博文菌互动，即有机会获赠以上任意一本图书！

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神奇的图像处理算法

这是利用数学算法，进行高难度图像处理的一个例子。事实上，图像处理的数学算法，已经发展到令人叹为观止的地步。 Scriptol列出了几种神奇的图像处理算法，让我们一起来看一下。...一、像素图生成向量图的算法 ? ? 数字时代早期的图片，分辨率很低。尤其是一些电子游戏的图片，放大后就是一个个像素方块。Depixelizing算法可以让低分辨率的像素图转化为高质量的向量图。...二、黑白图片的着色算法 ? ? 让老照片自动变成彩色的算法。三、消除阴影的算法 ? 不留痕迹地去掉照片上某件东西的阴影的算法。四、HDR照片的算法 ? ?...它是GIMP图像编辑软件的一个插件，代码全部开源。五、消除杂物的算法 ? 所谓"消除杂物"，就是在照片上划出一块区域，然后用背景自动填补。...七、美容算法 ? 自动对容貌进行"美化"的算法。（完）

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FPGA的图像处理算法

因此对图象处理技术的要求也逐渐提高，需要数字图象设计朝着高效性和时效性的方向发展，FPGA技术下的图像处理系统算法越来越受到重视。...3、FPGA的图象处理系统算法的实现图像算法处理系统中的存储模块能够将提前准备好的图象数据进行存储，运算单元负责各项计算任务，促进实现各种图像处理算法，只需要将其中的数值进行更换即可。...控制模块负责图像算法处理系统中的各种控制工作，辅助图像算法实施，并进行传输。 3.1、存储模块随着FPGA技术的不断发展，从前众多优秀设计人员留下了大量数字系统成果。...3.2、运算单元运算单元的工作其实就是输出数据信息、落实数字图像算法和读取ROM数字图象中的灰度信息。...，同时FPGA技术下的编程工作中是不存在二维数组理念的，为此主要是通过移位寄存器RAM来储存IP核的，并落实邻域图象处理操作，实现各种数字图像处理算法。

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算法集锦（14）|图像识别| 图像识别算法的罗夏测试

随着对基于深度学习的图像识别算法的大量研究与应用，我们倾向于将各种各样的算法组合起来快速进行图片识别和标注。...优化后的算法在内存的使用和模型训练上表现越来越好，但当这些算法应用于模糊的、意义不确定的图像时，它们的表现又会如何呢?...施测时按10张图片顺序一张一张地交给受试者，要他说出在图中看到了什么，不限时间，尽可能多地说出来，这一阶段称联想阶段；看完10张图，再从头对每一回答询问，问受试者看到是整图还是图中的哪一部分，为什么这些部位像所说的内容...在本例中，我们将罗夏墨迹测试的图片作为测试集，使用各种经预训练的算法对其进行预测分类。 ?...对于这些复杂图像的识别就比较难以理解了，比如第10张卡片竟被认为是托盘。

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今日软荐：推荐一种全新的图像修复算法：PMRF！实现高质量修复图像，降低图像失真还原跟自然逼真度！

PMRF（Posterior-Mean Rectified Flow）是一种全新的图像修复算法，旨在实现高质量的图像恢复。...该算法在还原真实世界场景的能力上极具优势，尤其适用于需要高保真视觉效果的任务。...3、应对复杂的图像退化问题 PMRF 专为处理复杂的图像损坏和退化问题设计，无论是细节丰富的面部图像，还是因多重因素损坏的图片，该算法都能提供高质量的修复结果。...智能监控和安全：在监控图像处理领域，PMRF 可以大幅提升低质量或退化监控视频的清晰度和细节，为安全防护提供高质量的视频恢复支持。结语 PMRF 的推出标志着图像修复算法的一个新的里程碑。...如果你对图像修复和高质量图像生成有需求，PMRF 无疑是一个值得关注的开源项目。

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经典的图像匹配算法----SIFT

SIFT简介 1.1 算法提出的背景：成像匹配的核心问题是将同一目标在不同时间、不同分辨率、不同光照、不同位姿情况下所成的像相对应。...1.2 算法思想：将一幅图像映射（变换）为一个局部特征向量集；特征向量具有平移、缩放、旋转不变性，同时对光照变化、仿射及投影变换也有一定不变性。...算法实现步骤简述： SIFT算法的实质可以归为在不同尺度空间上查找特征点（关键点）的问题。 ?...SIFT算法实现细节 2.1. 构建尺度空间尺度空间理论基础：这是一个初始化操作，尺度空间理论目的是模拟图像数据的多尺度特征。...这种邻域方向性信息联合的思想增强了算法抗噪声的能力，同时对于含有定位误差的特征匹配也提供了较好的容错性。

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如何选择最佳的相机参数以实现最佳图像质量

在机器视觉领域中，相机是获取高质量图像的核心设备。选择最佳的相机参数对于实现高质量图像非常关键。但是，对于新手来说，面对众多的参数选择，很容易让人头疼不已。...本文将带您了解如何选择最佳的相机参数以实现最佳图像质量。第一步：选择传感器大小相机的传感器大小是影响图像质量的关键因素之一。通常来说，传感器越大，所拍摄的图像越清晰，拍摄时的噪点也越少。...像素大小越大，所拍摄的图像越清晰，但是相应的，传感器的灵敏度也会降低。在选择像素大小时，应该考虑实际应用需求以及相机的价格。如果需要拍摄高质量图像，则应该选择像素大小较大的相机。...曝光时间过短会导致图像过暗，而曝光时间过长则会导致图像过亮。在选择曝光时间时，应该根据拍摄物体的光照情况和所需图像质量来进行调整。...在机器视觉领域，选择最佳的相机参数是实现高质量图像的关键之一。相机参数包括但不限于快门速度、光圈、ISO感光度、白平衡等，不同的参数设置会对图像的清晰度、亮度、对比度等产生影响。

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