图像去模糊(image deblur)是CV领域中非常经典的low level任务之一。该任务旨在将一幅模糊图像变得清晰,最近小米14 Ultra的ultra snap超级抓拍功能就可以看做是去模糊算法的应用。实际场景中的去模糊往往是硬件和算法的综合解决方案,但本文仍然先从较重要的算法部分开始来讲讲如何将模糊的图像变得更清晰。 模糊的起因 ...
Low-level任务:常见的包括 Super-Resolution,denoise, deblur, dehze, low-light enhancement, deartifacts等。简单来说,是把特定降质下的图片还原成好看的图像,现在基本上用end-to-end的模型来学习这类ill-posed问题的求解过程,客观指标主要是PSNR,SSIM,大家指标都刷的很高。目前面临以下几点问题: 泛化性差,换个...
Low Level视觉算法:广泛应用于数字图像处理领域,如图像修复和美化。High Level视觉算法:常用于更复杂的视觉任务,如自动驾驶、智能监控、虚拟现实等。 3、计算复杂度和准确性的对比Low Level视觉算法:计算相对简单,但可能无法捕捉图像的深层信息。High Level视觉算法:计算复杂,需要更精确的模型和技术,但能够捕获...
此外,为了更好地聚合跨窗口信息,引入了一种重叠的交叉注意力模块,以增强相邻窗口特征之间的交互作用。在训练阶段,采用同一任务预训练策略来利用模型的潜力以实现进一步的改进。大量实验证明了所提出的模块的有效性,进一步扩展了模型以显示出该任务的性能可以得到极大的提高。整体方法在PSNR比现有最先进的方法高出1dB以上。
我们发现:预训练在不同low-level任务中起不同的作用。比如,在超分任务中,预训练可以为更高层引入更多局部信息,进而产生显著性能提升;与此同时,预训练几乎不会影响降噪网络的内部特征表达,故而产生了轻微的性能提升。更进一步,我们还探索了不同的预训练方法并证实:多任务预训练更有效且数据高效。
现在,用于low-level图像处理任务的神经网络通常是通过堆叠卷积层来实现的,每个卷积层仅包含来自一个小范围的上下文信息。随着更多卷积层的堆叠,卷积神经网络可以探索更多的上下文特征。但是,要充分利用远距离依赖关系较困难并且需要较多的计算量。由此,本文提出了一种新颖的non-local模块:金字塔non-local模块,以建立每个像...
GAN Loss原为GAN对抗损失，现广泛应用于超分任务，可能需要结合梯度正则。边缘loss强调边缘，通过边缘检测和mask来关注局部细节。Color loss有白平衡任务中的角误差和基于DSLR-Quality Photos on Mobile Devices with Deep Convolutional Networks的模糊L2 Loss两种应用。最后，VMAF是Netflix推出的主观评测模型，...
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此外，还介绍了一种用于复合图像阴影生成的方法，通过调整ControlNet和强度调制模块，提高了阴影生成的准确性和强度。这些技术的综述和研究展示了扩散模型和AI生成创作在图像处理领域的潜力和进步，为解决图像超分和恢复任务提供了新的视角和方法，有助于推动计算机视觉和图像处理技术的发展。