可以借助海量的同类数据或相似数据训练一个神经网络,然后让神经网络获得对图像内容进行理解、判断和预测的功能,这时候,再把待处理的模糊图像输入,神经网络就会自动为其添加细节,尽管这种添加仅仅是一种概率层面的预测,并非一定准确。 本文介绍一种在灰度图像复原成彩色RGB图像方面的代表性工作:《全局和局部图像的联合端到端学习图像
本文介绍了使用PyTorch进行二维卷积运算的实验,涵盖卷积的基本原理、滤波器的应用及图像处理技术。通过具体代码示例,展示了如何实现图像的平滑去噪、边缘特征提取、去模糊和去噪处理,实验环境配置详细,适用于深度学习初学者。
高斯模糊(Gaussian Blur),也叫高斯平滑(Gaussian smoothing),作为最经典的模糊算法,一度成为模糊算法的代名词。 高斯模糊在图像处理领域,通常用于减少图像噪声以及降低细节层次,以及对图像进行模糊,其视觉效果就像是经过一个半透明屏幕在观察图像。 从数字信号处理的角度看,图像模糊的本质一个过滤高频信号,保留低频信号的...
图像的模糊处理是通过算法减少图像细节和对比度,使图像变得不清晰;其作用包括降噪、保护隐私、预处理优化、艺术效果等 图像的模糊处理技术(如高斯模糊、均值模糊)通过卷积运算模糊像素间的差异,降低高频信号。作用一,降噪:减少随机噪声或小颗粒干扰;作用二,隐私保护:模糊人脸或敏感区域;作用三,预处理优化:在特征提取前...
链接:【OpenCv】图像模糊处理(滤波) 1.均值滤波: 将黄色卷积核覆盖的9个像素值求平均值代替红色方框位置的像素值。 blur(src,dst,size(x,y),point(-1,-1)); Size:(用于平滑操作的核的大小) Size(1, 15); //y方向模糊运动 point默认参数值为(-1,-1)代表将均值赋给卷积核的中间位置。
1. 使用不同的低通滤波器模糊图像; 2. 对图像使用定制化滤波器; 2D卷积 低通滤波器用于去除噪音信息,模糊图像,高通滤波器用于寻找图像中的边缘信息。 Opencv提供的接口函数cv2.filter2D()来对图像做卷积。我们定义一个5x5的均值滤波器核,如下: 操作方法:将该滤波器置于一个像素之上,在该滤波器的范围内,所有像素...
从技术方面来向,模糊图像处理方法主要分为三大类,分别是图像增强、图像复原和超分辨率重构。 2.1 图像增强 增强图象中的有用信息,它可以是一个失真的过程,其目的是要改善图像的视觉效果,针对给定图像的应用场合,有目的地强调图像的整体或局部特性,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...
图像模糊处理(信息学奥赛一本通-T1128)【题目描述】给定m行n列的图像各像素点的灰度值，要求用如下方法对其进行模糊化处理：1.四周最外侧的像素点灰度值不变；2.中间各像素点新灰度值为该像素点及其上下左右相邻四个像素点原灰度值的平均(舍入到最接近的整数)。【输入】第一行包含两个整数n和m，表示图像包含...
深度学习在图像去模糊领域展现出了强大的能力,通过构建复杂的神经网络模型,可以自动学习和预测模糊图像中的清晰细节,从而恢复出更加清晰的图像。常见的图像模糊分类如下: 2. 深度学习去模糊概述 图像模糊通常是由于图像在采集或传输过程中发生的振动、抖动、光线不足或运动模糊等原因导致的。图像去模糊的目标是通过恢复原...