图像去噪通过去除图像中的噪声，保留有用的图像信息。常见的方法包括高斯滤波、中值滤波、非局部均值滤波和基于深度学习的方法 基于深度学习的方法如卷积自编码器（Convolutional Autoencoder），通过训练网络学习去噪的过程 应用场景包括医学影像去噪、夜间拍摄图像处理和低光照图像处理等 3.3 图像修复 图像修复通过填补图像...
常见的方法包括高斯滤波、中值滤波、非局部均值滤波和基于深度学习的方法 基于深度学习的方法如卷积自编码器(Convolutional Autoencoder),通过训练网络学习去噪的过程 应用场景包括医学影像去噪、夜间拍摄图像处理和低光照图像处理等 3.3 图像修复 图像修复通过填补图像中缺失或损坏的部分,使图像恢复完整。常见的方法包括基于...
通过学习手机拍摄的照片和单反照片之间的映射关系来将手机拍摄的照片提升到单反水平，这是一个端到端的训练，不需要额外的监督和人为添加特征。其网络结构采用的是GAN模型，如下：如图所示，GAN主要由两个网络组成，一个生成网络G和一个判别网络D，整个网络是一个对抗的过程，G不断生成能欺骗D的数据，D不断提高自己...
这篇文章应该是比较早的用深度学习方法完成低光照增强任务的文章,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。模型训练基于图像块(patch),采用sparsity regularized reconstruction loss作为损失函数。 主要贡献如下: (1)我们提出了一...
自适应能力强:深度学习算法能够自适应地学习图像的内在特征和规律,从而能够更好地处理复杂的图像内容。 计算效率高:深度学习算法通常可以在GPU等高性能计算设备上运行,从而大大提高了计算效率。 可扩展性好:深度学习算法可以通过不断增加网络层数和神经元数量来提高增强图像的质量和精度。二、常见的深度学习图像增强算法...
在深度学习中,一般算法要求有充足的样本数量。在做目标检测项目时,一般会要求每一种待检测目标至少包含1000张图像素材。在实际项目中,当样本数量不足或者一部分样本质量不佳,就需要对样本进行数据增强处理,以提高样本质量。 数据增强通过产生相似但又不相同的训练样本,从而扩大训练数据集的规模。图像增广的意义是,随机...
文章标签基于深度学习的图像增强算法实现matlab泊松分布随机数和图像matlab计算多张图像的灰度直方图灰度图像增强文章分类深度学习人工智能 引言 由于受到环境,光线等的影响,拍摄的照片清晰度和对比度比较低,不能够突出图像中的重点。图像增强就是通过一定手段来增强图像的对比度,使得其中的人物或者事物更加明显,有利于后边的...
之前在做光照对于高层视觉任务的影响的相关工作,看了不少基于深度学习的低光照增强(low-light enhancement)的文章[3,4,5,7,8,9,10],于是决定简单梳理一下。 光照估计(illumination estimation)和低光照增强(low-light enhancement)的区别:光照估计是一个专门的底层视觉任务(例如[1,2,6]),它的输出结果可以被用...
图像特征增强深度学习算法 图像增强的算法 这一部分主要梳理下图像增强相关的内容,图像增强指对拍摄后的照片进行后期的处理操作,包括亮度、对比度、清晰度、饱和度、色调等的调整。这里主要讲对比度和色调的增强。 传统方法 线性拉伸变换:指通过线性函数对图像灰度值进行变换。
总的来说,本文提出了一种CNN结构能效仿一系列的增强滤波器,通过端到端的学习来提高图像分类,由于一般的图像增强方法没有评判标准,所以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。但这种方法存在一些问题,文中使用五种传统的增强方法来得到目标图像,所以增强网络学习到的结果...