图像复原专题
用AI来做图像复原，上下文自编码器 + GAN，Pytorch源码解析
点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶” 作者：Hmrishav Bandyopadhyay 编译：ronghuaiyang 导读 一篇比较经典的图像复原的文章。 你知道在那个满是灰尘的相册里的童年旧照片是可以复原的吗？是啊，就是那种每个人都手牵着手，尽情享受生活的那种！不相信我吗？看看这个： 图像修复是人工智能研究的一个活跃领域，人工智能已经能够得出比大多数艺术家更好
图像处理与视觉感知复习--图像复原
文章目录 图像复原与图像增强图像退化模型图像复原模型空间域滤波复原（唯一退化是噪声）频率域滤波复原（削减周期噪声） 图像复原与图像增强 图像复原与图像增强的目的都是在某种意义上对图像进行改进，即改善图像的视觉效果，但两者使用的方法和评价标准不同： 图像增强技术一般要利用人的视觉系统特性，目的是取得较好的视觉效果，不需要考虑图像退化的真实物理过程，增强后的图像也不一定要逼近原始
Matlab数字图像处理学习记录【4】——图像复原
图像复原 一.图像退化/复原处理的模型二.噪声模型2.1使用imnoise添加噪声2.2使用指定的分布产生空间随机噪声2.3 周期噪声2.4估计噪声参数 三.空间滤波3.1 空间噪声滤波器3.2自适应空间滤波器 四.频域滤波降低周期噪声五.退化函数建模六. 直接逆滤波七.维纳滤波八. 约束的最小二乘方(正则)滤波九. 使用Lucy-Richardson算法的迭代非线性复原十.盲去卷积十一.集
【DA-CLIP】图像复原在AutoDL上部署测试
起因： 虽然在本机Windows部署成功运行，但是由于计算资源少只有6G的GPU无法计算手机拍摄图像复原和其他一些数据集测试，尝试租用AutoDL的服务器部署测试 租AutoDL 租的人很多，刚确定运行的镜像环境就报告说这个机子已经没卡了，又换了一台4090 上传权重文件、项目文件 没用网盘和filezilla那些AutoDL帮助文档，一开始AutoDL文件存储 传了不同区，
基于MATLAB的图像复原视图分析技术
基于MATLAB的图像复原视图分析技术 【摘要】 图像质量的好与坏受很多方面因素的影响，其中运动模糊以及失真是较为主要的因素，这些因素贯穿在图像获取、传输以及储存的全过程中。本次设计用到的是MATLAB软件然后进行仿真，对模糊图像建立退化模型，运用几种方法进行不同程度的复原，主要用了5种有关图像复原的方法，包括了维纳滤波算法、约束最小二乘滤波算法、Lucy-Richardson算法、循环边界算法
![[数字图像处理]图像复原--逆滤波](https://img-blog.csdn.net/20140723160508341)
[数字图像处理]图像复原--逆滤波
1.逆滤波的问题点 图像的老化，可以视为以下这样的一个过程。一个是退化函数的影响（致使图片模糊，褪色等），一个可加性噪声的影响。 用算式表示为 前几篇博文，主要是介绍可加性噪声的去除。本博文，主要介绍图像的逆滤波，即退化函数的去除。然而，逆滤波在空间域内的处理是很不方便的。 简单的来考虑，加法的逆运算是减法
图像复原之由投影重建图像
图像复原之由投影重建图像 简述部分 引言 最初接触由投影重建图像这块内容的时候是在应用在车牌识别的特征提取，通过车牌在垂直投影下的特征足够其进行不同字符的识别。 上图仅仅利用了图像的垂直投影，下面显示了一个简单图像的特定角度下的投影 当收集到一副图像各个角度的投影后，并希望通过这些投影的图像重建原图像。通过上图的最后一张图片也就是直接重建的图像可见，直接重建会有非常明显的“晕环”
图像复原天花板！IR开创性新作实现最佳视觉质量，修复更智能、更逼真
图像复原（IR）指在已知图像退化的原因和模型的情况下，通过一系列的逆过程来恢复出原始图像的过程。这是一个长期的低级视觉任务，也是图像处理领域的一个重要课题。 随着深度学习技术的发展，图像复原领域不断出现新的网络架构、损失函数、训练策略等创新点，研究者们受此启发，提出了许多突破性成果。 目前，基于神经网络、transformer、生成先验等的图像复原新方法在处理复杂退化情况时表现出色。比如中国科
Pythpn实现匀速直线运动图像复原
匀速直线运动图像复原 1.代码 1.主要是使用逆滤波和维纳滤波进行图像复原，以及两者的一个对比 import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom numpy import fftimport mathimport cv2# 仿真运动模糊def motion_process(image_size, motion_angl
频率域滤波图像复原之逆滤波的python实现——数字图像处理
逆滤波原理 逆滤波是一种在频率域进行的图像复原技术，常用于修复由运动模糊等因素引起的图像退化。具体步骤如下： **频率域表示：**首先，将退化的图像通过傅里叶变换从空间域转换到频率域。这使得图像的频率成分变得明显，便于分析和处理。 **退化模型识别：**在频率域中，图像退化通常可以表示为原始图像与某个退化函数（比如运动模糊）的卷积。逆滤波需要识别这个退化函数，这通常需要一定的先验知识或假设。
图像复原--Color Balance and Fusion for Underwater Image Enhancement
图像复原–Color Balance and Fusion for Underwater Image Enhancement 参考链接: （建议先阅读原论文和参考链接内容，本文纯属记录性质） https://blog.csdn.net/qq_43287277/article/details/104901501 https://github.com/fergaletto/Color-Balanc
一体化模型图像去雨+图像去噪+图像去模糊（图像处理-图像复原-代码+部署运行教程）
本文主要讲述了一体化模型进行去噪、去雨、去模糊，也就是说，一个模型就可以完成上述三个任务。实现了良好的图像复原功能！ 先来看一下美女复原.jpg 具体的： 在图像恢复任务中，需要在恢复图像的过程中保持空间细节和高级上下文信息之间的复杂平衡。在这篇论文中，我们提出了一种新颖的协同设计，可以在这些竞争目标之间实现最佳平衡。我们的主要提议是一个多阶段架构，逐步学习对退化输入进行恢复的函数，从而
一体化模型图像去雨+图像去噪+图像去模糊（图像处理-图像复原-代码+部署运行教程）
本文主要讲述了一体化模型进行去噪、去雨、去模糊，也就是说，一个模型就可以完成上述三个任务。实现了良好的图像复原功能！ 先来看一下美女复原.jpg 具体的： 在图像恢复任务中，需要在恢复图像的过程中保持空间细节和高级上下文信息之间的复杂平衡。在这篇论文中，我们提出了一种新颖的协同设计，可以在这些竞争目标之间实现最佳平衡。我们的主要提议是一个多阶段架构，逐步学习对退化输入进行恢复的函数，从而