大量的研究结果表明,与传统的图像去雾算法相比,基于深度学习的图像去雾算法以大数据为依托,充分利用深度学习强大的特征学习和上下文信息提取能力,从中自动学习蕴含的丰富知识,可以从大数据中自动学习到雾霾图像-清晰图像之间的复杂映射关系,获得了性能上的大幅提升。基于深度学习的图像去雾也因此成为图像去雾领域的主流研究方向,取得了重要的进展。 近年来,出现
图像超分辨率重建技术就是利用一组低质量、低分辨率图像(或运动序列)来产生单幅高质量、高分辨率图像。图像超分辨率重建应用领域及其宽广,在军事,医学,公共安全,计算机视觉等方面都存在着重要的应用前景。在计算机视觉领域,图像超分辨率重建技术有可能使图像实现从检出水平(detection level)向识别水平(recognition level)的转...
单幅图像处理,主要是图像进行一些过滤、平滑、阈值化、二值化等操作,背后就是对像素矩阵的数学处理过程。 案例1, 图像灰度处理 本案例肯定要对彩色图像来处理,将RGB三通道像素矩阵形成的图像变成只有灰度黑白图像。前面我们介绍过可以将三通道采用split函数分拆,分拆后的各个通道变成了灰度图像,肉眼都能看到还是有些差别...
1 三维重建的步骤（1） 图像获取：在进行图像处理之前，先要用摄像机获取三维物体的二维图像。光照条件、相机的几何特性等对后续的图像处理造成很大的影响。2 （2）摄像机标定：通过摄像机标定来建立有效的成像模型，求解出摄像机的内外参数，这样就可以结合图像的匹配结果得到空间中的三维点坐标，从而达到进行三维重建...
PlaneRCNN:单幅图像的三维平面检测与重建 EN:Figure 1. This paper proposes a deep neural architecture, PlaneRCNN, that detects planar regions and reconstructs a piecewise planar depthmap from a single RGB image. From left to right, an input image, segmented planar regions, estimated depthmap, and re...
本文提出了一种基于人工多曝光图像融合的快速单幅图像去雾算法。通过精心设计的伽马校正和图像融合技术，该方法能够有效地对雾霾图像进行去雾处理。该算法展现出优秀的去雾效果和稳定性，在自动驾驶、安防监控以及航拍图像处理等多个领域均具有广阔的应用前景。未来研究的方向可以聚焦于探索更高效的融合算法和更先进的去雾...
blind-spot技术用来防止过拟合,使得模型不会收敛到单位映射,但这对减少由单张图像带来的大 variance 是无效的,所以N2V和N2S这两种方法在单幅图像上训练时效果不佳。简要来说,减少variance 是单幅图自监督学习的关键。 [0]使用了Dropout技术来减少 variance 。在深度神经网络中,Dropout[9]是一个常用的正则化技术,指...
深度学习赋能:单幅图像超分辨率重建算法的探索与突破一、引言1.1研究背景与意义在数字化信息时代,图像作为一种重要的信息载体,广泛应用于各个领域,如医学成像、卫星遥感、安防监控、图像压缩、影视制作、文物保护等。然而,由于成像设备的限制、传输过程中的噪声干扰以及存储空间和传输带宽的约束,实际获取到的图像往往是低...
单幅图像刚体目标姿态估计方法综述 哇，在计算机视觉领域中，单幅图像刚体目标姿态估计可是一个相当关键且极具挑战性的任务！它旨在从一幅二维图像中精确地推断出三维刚体目标的空间姿态，这对于众多实际应用，如机器人导航、增强现实以及工业检测等，都有着至关重要的意义。接下来，就让我们深入探讨一下单幅图像刚体目标...
这是OpenCV图像处理算法朴素实现专栏的第17篇文章。今天为大家带来一篇之前看到的用于单幅图像去雾的算法,作者来自清华大学,论文原文见附录。 2. 雾天退化模型 之前在介绍何凯明博士的暗通道去雾论文OpenCV图像处理专栏六 |来自何凯明博士的暗通道去雾算法(CVPR 2009最佳论文)的时候已经讲到了这个雾天退化...