图像放大图像放大是指将一幅图像的尺寸尺寸变大的一种技术。图像放大可以用于多种目的，例如：扩大图像以便更好地查看细节。将图像调整到合适的尺寸，以便在打印或显示时获得最佳效果。创建分辨率更高的图像，以便在大型屏幕上显示。图像放大可以通过多种方法实现，其中最常用的方法包括：最近邻插值：这种方法是最简单的放大方法，通过复制最近的像素来增加图像的大小。这种方法的缺点是，放大后的图像往往会出现锯齿状边缘。双线性插值：这种方法比最近邻插值更复杂，它通过对最近的四个像素进行加权平均来增加图像的大小。这种方法可以产生比最近邻插值更平滑的图像，但它也可能导致图像变得模糊。双三次插值：这种方法是双线性插值的一种改进，它通过对最近的16个像素进行加权平均来增加图像的大小。这种方法可以产生比双线性插值更平滑的图像，但它也更耗时。图像放大时，需要考虑以下几个因素：图像质量：图像放大会降低图像质量，因此在放大图像时，应尽量使用高质量的图像。放大倍率：放大倍率越大，图像质量损失越大。因此，在放大图像时，应尽量使用较小的放大倍率。插值方法：插值方法的选择会影响放大后图像的质量。一般来说，双三次插值比双线性插值和最近邻插值能产生更好的图像质量。图像放大是一种非常有用的技术，它可以帮助我们获得尺寸更大、质量更好的图像。在使用图像放大技术时，需要考虑图像质量、放大倍率和插值方法等因素，以便获得最佳的放大效果。...

2024-01-09 最近邻插值法 最近邻插值法计算公式

Midjourey现在允许您请求编辑AI生成的图像Midjourey最近宣布了一项新功能，允许用户请求编辑AI生成的图像。这意味着用户现在可以对AI生成的图像进行微调，以使其更符合自己的需要或喜好。要请求编辑AI生成的图像，用户需要在Midjourey的Dicord服务器中发送一条消息，其中包含图像的链接以及他们希望进行的编辑。Midjourey的团队将审查请求，并在可能的情况下进行编辑。Midjourey的新功能允许用户对AI生成的图像进行更精细的控制，这将使AI生成的图像对用户来说更加有用和实用。以下是一些Midjourey的新功能可以用于哪些方面的例子：用户可以使用Midjourey的新功能来编辑AI生成的图像，以使其更适合特定项目或用途。用户可以使用Midjourey的新功能来编辑AI生成的图像，以使其更符合自己的个人风格或喜好。用户可以使用Midjourey的新功能来编辑AI生成的图像，以使其更适合在社交媒体上分享。用户可以使用Midjourey的新功能来编辑AI生成的图像，以使其更适合用于商业目的。Midjourey的新功能对于希望使用AI生成的图像进行创作的用户来说是一个非常有用的工具。它允许用户对AI生成的图像进行更精细的控制，这将使AI生成的图像对用户来说更加有用和实用。以下是使用Midjourey新功能的步骤：在Midjourey的Dicord服务器中发送一条消息，其中包含图像的链接以及他们希望进行的编辑。Midjourey的团队将审查请求，并在可能的情况下进行编辑。用户将收到一个链接，他们可以从中下载编辑后的图像。Midjourey的新功能目前仅限于Dicord服务器中的用户使用。不过，该公司计划在未来将该功能扩展到其他平台。...

2024-01-08 discord服务器大全 discord服务器是什么意思

图书名称：《基于光谱分析和图像处理的火焰温度及辐射特性检测》【作者】闫伟杰著【页数】155【出版社】徐州：中国矿业大学出版社,2017.11【ISBN号】978-7-5646-3758-3【价格】38.00【分类】火焰-辐射-特性-检测-火焰温度-检测【参考文献】闫伟杰著.基于光谱分析和图像处理的火焰温度及辐射特性检测.徐州：中国矿业大学出版社,2017.11.《基于光谱分析和图像处理的火焰温度及辐射特性检测》内容提要：《基于光谱分析和图像处理的火焰温度及辐射特性检测》讲述了：随着全球能源危机的日益严重和人们对环境问题的逐渐关注，提高燃烧设备的燃烧效率、减少污染物排放成为广大学者研究的热点。温度是反映燃烧状态的一个重要参数，其准确测量对于了解燃烧过程和完善燃烧理论具有重要指导意义。温度和辐射特性参数是耦合在一起的，因此实现温度和辐射特性参数的同时准确测量是一种有效的方法。火焰的辐射光谱和图像中包含着与温度和辐射特性有关的大量信息，利用这些信息结合特定的算法可以计算得到火焰表观温度、黑度、内部温度、辐射介质颗粒浓度等多个参数。...

2023-12-27

IgeToolox应用程序允许您在Adroid上批量编辑图像IgeToolox应用程序是一款功能强大的照片编辑工具，它允许用户在Adroid设备上快速、轻松地批量编辑图像。该应用程序具有丰富的功能，包括裁剪、调整大小、旋转、翻转、调整亮度、对比度和色温，以及添加水印和边框等。IgeToolox应用程序的主要特点：批量编辑图像：IgeToolox应用程序支持批量编辑功能，允许用户一次性选择多张图像进行编辑，从而节省大量时间。多种编辑功能：IgeToolox应用程序提供了多种图像编辑功能，包括裁剪、调整大小、旋转、翻转、调整亮度、对比度和色温，以及添加水印和边框等。操作简单，易于使用：IgeToolox应用程序的操作非常简单，即使是从未使用过图像编辑工具的用户也可以快速上手。支持多种图像格式：IgeToolox应用程序支持多种图像格式，包括JPG、PNG、BMP和GIF等。支持自定义预设：IgeToolox应用程序允许用户创建自定义预设，以便快速应用一组预先定义的编辑操作，从而进一步提高编辑效率。IgeToolox应用程序的使用方法：下载并安装IgeToolox应用程序。启动应用程序，选择要编辑的图像。选择所需的编辑工具，进行编辑。编辑完成后，点击“保存”按钮。IgeToolox应用程序的优点：批量编辑图像，节省时间多种编辑功能，满足不同需求操作简单，易于使用支持多种图像格式支持自定义预设，提高编辑效率IgeToolox应用程序的缺点：免费版功能有限，需要付费解锁更多功能有时会出现崩溃或卡顿现象总体评价：IgeToolox应用程序是一款功能强大、操作简单、易于使用的照片编辑工具，非常适合需要批量编辑图像的用户使用。该应用程序具有丰富的功能，可以满足不同用户的需求，并且支持自定义预设，进一步提高编辑效率。总体来说，IgeToolox应用程序是一款非常值得推荐的照片编辑工具。...

2023-12-21 图像格式 编辑功能有哪些 图像格式 编辑功能是什么

声音+图像特别奖现已发行：庆祝媒介融合的卓越成果声音+图像特别奖现已发行，旨在表彰在融合不同媒体类型以创造独特和引人入胜的体验方面表现出色的个人和组织。该奖项由声音+图像论坛组织，这是一个致力于促进不同媒体类型之间协作的行业组织。今年的声音+图像特别奖颁发给以下个人和组织：**最佳声音+图像项目奖：**自由工作室的《光影交错曲》最佳声音设计师奖：《光影交错曲》的奥斯汀·温特斯最佳图像设计师奖：《光影交错曲》的玛丽亚·冈萨雷斯最佳声音+图像艺术家奖：《光影交错曲》的乔纳森·雷诺兹最佳声音+图像工程师奖：《光影交错曲》的马丁·佩雷斯《光影交错曲》是一个互动装置，以美轮美奂的图像和声音来探索光影的概念。它由自由工作室开发，该工作室是一个由艺术家、设计师和工程师组成的跨学科团队。该项目在多个国际电影节上展出，并获得了广泛的好评。自由工作室的创始人之一奥斯汀·温特斯表示：“我们很荣幸能获得声音+图像特别奖。这个奖项是对我们团队辛苦工作和奉献精神的认可。我们希望《光影交错曲》能够激发人们对声音和图像融合的兴趣，并让人们看到这些媒介结合在一起能够创造出多么令人惊叹的作品。”声音+图像论坛主席玛丽亚·冈萨雷斯表示：“我们很高兴地宣布今年的声音+图像特别奖获奖者。这些个人和组织通过他们的工作展示了声音和图像融合的潜力，并为该领域树立了新的标杆。我们相信，他们的作品将继续激励和启发未来的跨媒体艺术家和设计师。”声音+图像特别奖是该领域最负盛名的奖项之一。它为那些在声音和图像融合方面做出杰出贡献的个人和组织提供了认可和奖励。该奖项旨在促进跨媒体艺术的发展，并鼓励人们探索新技术和新方法来创造独特的媒介体验。...

2023-12-20

图书名称：《高光谱图像分类方法研究》【作者】肖光润著【页数】134【出版社】武汉：湖北科学技术出版社,2020.01【ISBN号】978-7-5706-0114-1【价格】58.00【分类】遥感图像-图像处理【参考文献】肖光润著.高光谱图像分类方法研究.武汉：湖北科学技术出版社,2020.01.《高光谱图像分类方法研究》内容提要：本书从函数角度出发，尝试利用函数型数据分析方法对高光谱图像分类问题进行初步探讨研究，将高光谱图像中每个像元的高维光谱信息看作一条函数曲线，深入挖掘蕴含在数据内部的结构特征，可充分利用其丰富的光谱信息，进而有效避免维数灾难。本书是作者对多年相关领域的研究总结，以高光谱图像数据的函数型数据表示为核心出发点，探索和研究函数型数据特征提取及分类方法为主要内容，提高高光谱图像的分类性能为最终研究目标。本书适合从事遥感图像处理相关方面研究的研究生和专业人员借鉴参考。本书适合从事遥感图像处理相关方面研究的研究生和专业人员借鉴参考。...

2023-12-12 湖北科学技术出版社怎么样 湖北科学技术出版社联系方式

图书名称：《高光谱图像处理与分析应用》【作者】杨桄著【页数】149【出版社】长春：吉林大学出版社,2021.06【ISBN号】978-7-5692-8373-0【价格】58.00【分类】遥感图像-图像处理【参考文献】杨桄著.高光谱图像处理与分析应用.长春：吉林大学出版社,2021.06.《高光谱图像处理与分析应用》内容提要：高光谱图像处理与分析一直是遥感技术领域的前沿课题，也是制约高光谱遥感应用的主要原因之一。多年来作者所带团队在高光谱图像处理和分析应用的研究成果，介绍了高光谱图像预处理与增强、高光谱图像降维、高光谱图像分类、高光谱波谱分析等；紧扣高光谱图像处理与分析的具体方法开展研究，深入研究了利用高光谱图像进行应用时所面类以及目标探测识别能力等图像处理问题，提出了高光谱图像处理与分析应用的具体方法，并且结研究的教师和学生提供借鉴。...

2023-12-12 epub电子书下载 epub电子书资源网

课程介绍课程来自于AI商业智慧【AI+文案+PPT+图像+视频】文件目录1-ai新人类商业课第一节【AI+文案】.m42-AI商业课第二节【AI+文案】.m43-AI商业智慧第三节【GPT+PPT】生产力.m44-AI商业智慧第四节【AI+图像】【talediffuio安装】.m45-AI商业智慧第五节【AI+图像】【talediffuio模型概念】.m46-AI商业智慧第六节【AI+图像】【VAE模型概念】.m47-AI商业智慧第七节【AI+图像】【Emeddig是什么？】.m48-AI商业智慧第八节【AI+图像】【LORA的操作上】.m49-AI商业智慧第九节【AI+图像】【LORA的操作下】.m410-AI商业智慧第十节【AI+图像】【haeretwork概念】.m411-AI商业智慧第十一节【AI+图像】【总汇梳理】.m412-AI商业智慧第十二节【AI+图像】【电商案例服装换模特】.m413-AI商业智慧第十四节【AI+视频】【Stalediffuio视频渲染】.m4...

2023-05-31 ai文案生成器 ai文案自动生成器在线

课程介绍课程来自于Midjourey新手入门教程，轻松创作顶级图像，命令参数-新手教程Midjourey是除DicoDifuio和Dall·E2之外又一个比较优秀的AI图像生成器，它综合能力全面，虽然图像的精准度及艺术性不及DicoDifuio，但易上手程度比DicoDifuio好很多，图像生成速度极快1分钟内出4张图，国外很多艺术家都使用Midjourey生成自己想要图像作为创作灵感参考。文件目录Midjourey新手入门教程，轻松创作顶级图像，命令参数-新手教程.m4...

2023-04-03

官方149《Pytho机器学习数据分析图像处理大集合课程》]赏金猎人会员专属高佣，私聊萌萌加入赏金猎人会员开启快速合买任何课程，所有加密课都可以筹如何确认自己佣金比例？专属佣金以后台实际显示为准，默认佣金可在右上角查看...

2023-02-07 python返利机器人 python利润算法

课程介绍《视觉化课程设计》开营仪式第1节-基础模块-入门篇第2节-工具：培训课程工具箱第3节-字体：两种常用板书字体第4节-图形1：视觉元素基础第5节-图形2：视觉元素运用第6节-配色：色彩的选择与添加第7节-构图：15种框架模型第8节-隐喻：开启教学小马达第9节应用篇-课程设计：宣传推广第10节应用篇-课程设计：场域布置第11节应用篇-课程设计：破冰融入第12节应用篇-课程设计：整体展现（地图）...

2023-02-07

课程介绍突破盐类水解溶液中粒子浓度大小比较及图像问题原价248《【张梅化学】选择题压轴溶液中粒子浓度大小比较及图像问题突破》...

2023-01-28 溶液中粒子 溶液中的微观粒子

高中的数学很难，大家都知道，上课听懂下课还是不会做，周帅单调性与奇偶性习题册三角函数等比数列等解析答案！知道孩子数学学不好的原因:1、不要让孩子被动学习,还有很多同学在上了高中之后还想初中,那样每天吊儿郎当,这是跟随着老师的思路.自己没有一些衍生,之前没有学习方法,在下课了也不会找.道练习题去练习,就等着上课,并且可前面不会用写对老师上课的内容都不知道上课光想着记笔记,没有思路的学习是没有成效的.2、老师上课的时候就是把这个知识表达的清楚一点,分析一下重点和难点.然而还有很多学生上课不专心听课.对很多药店也都不知道,只是笔记记了一大堆,自己也看不懂问题还有很多,在课后也不会进行总结.只是快点儿写作业.写作业的时候,他们也就是乱套提醒他们对概念,法则都不了解.做题也只能是碰巧的做.3、不重视基础,很多孩子们的基础都不够扎实,但自己认为已经学得很好了就想进行下一节的学习前提你要把上节课的内容全部都弄明白了.在进行下一道题的演变.寻找适宜的学习方式。对于高中数学怎么学来讲我们要做的就是培养一个良好的学习习惯,良好的学习习惯包括制定一个学习计划。想要数学学的好，题目一定要做得够多！所有的题目都是做题而熟悉的，你不动动笔怎么知道自己会不会？光靠眼睛可不行！...

2022-12-14 周帅等比数列 周帅 数学

本课件来自世界记忆大师经典课程：全脑图像记忆法介绍很有必要。前苏联著名教育家苏霍姆林斯基说：“小学生记忆力的强弱程度很大，可以说是决定性的，取决于孩子早期进入意识的语言的生动程度和情感色彩。童年。用生动的语言和情感的表达，唤起孩子记忆的兴趣。屏幕截图202202191612432894.g（17.93KB，下载次数：18）下载附件保存到相册【百度云网盘】世界记忆大师经典教程：全脑图像记忆入门必备2022-2-1916:12上传...

2022-12-08 世界记忆大师 超强大脑

图书名称：《侦察图像清晰化及质量评价方法》【作者】刘露【页数】174【出版社】合肥：合肥工业大学出版社,2021.01【ISBN号】978-7-5650-5095-4【价格】35.00【分类】军事侦察-军事地图-图像处理-研究-军事侦察-军事地图-图像分析-质量评价【参考文献】刘露.侦察图像清晰化及质量评价方法.合肥：合肥工业大学出版社,2021.01.图书封面：图书目录：《侦察图像清晰化及质量评价方法》内容提要：本书围绕战场侦察图像受多类因素影响造成的降质问题，运用图像处理、深度学习等相关技术展开相关清晰化技术和质量评价技术的研究，包含了绪论、图像特点分析及理论基础、雾霾天气、非稳定成像平台、低分辨率超分图像的清晰化技术及质量评价等章节。全书主要介绍战场侦察图像和国内外图像清晰化技术和评价方法的研究现状、战场侦察图像的特点及清晰化及质量评价的方法基础、云雾图像的形成机理以及清晰化方法并进行了质量评价、非稳定成像平台的成像特点、清晰化方法并进行质量评价、图像的超分重建技术、超分重建图像的质量评价、对所研究的内容进行了总结并展望。另外，本书书稿内容已进行脱密处理。《侦察图像清晰化及质量评价方法》内容试读第1章概述第1章概述1.1研究背景侦察图像作为一种可视化的战场信息载体，直观反映了感兴趣区域发生的场景。“一图胜千言”，侦察图像在现代战争中发挥着越来越重要的作用。借助先进成像技术手段，可实现多空间、全天候、不间断的图像信息获取，为后续军事动作和决策判断提供了坚实的支撑。成像过程会受到很多因素的影响，如大气干扰、平台震动、相对运动、成像器件分辨率、光谱受限等，导致图像降质，从而影响后续使用，所以需要对其进行清晰化处理。清晰度是衡量图像质量优劣的重要指标之一，但图像清晰化(ImageClarity)却难以给出明确的定义和处理范围。一般认为其属于图像增强(ImageEhacemet)的一个分支或方向，可简单理解为将降质退化图像按照设定的模型(逆过程)实现图像细节、纹理或轮廓、颜色等信息增强的过程，主要包括图像去噪(ImageDeoiig)、图像去雾(ImageDehazig)、图像去雨(ImageDerai)、图像去模糊(ImageDelur)、图像超分重建(ImageSuer-ReolutioRecotructio)以及光谱重建(ImageSectralRecotructio)等内容。上述处理技术环节属于图像处理领域经典而常新的内容，每年的顶级会议(CVPR、ICCV及ECCV等)和期刊(TPAMI、TP等)会公布相当数量的成果。考虑到侦察图像降质退化的实际情况，本书重点研究前五个处理环节。侦察图像按照波段可分为微光图像、可见光图像、红外图像、多光谱（超光谱）图像、合成孔径雷达(SytheticAertureRadar,SAR)图像等类型；按照成像平台可分为单兵侦察图像、车载侦察图像、机载侦察图像、弹载侦察图像、舰载侦察图像和星载侦察图像等类型。考虑到技术的通用性和出版需要，本书选择陆基、空中拍摄的典型可见光侦察图像为研究对象，结合图像清晰化的五个方面进行阐述。在完成侦察图像去噪、去雾、去雨、去模糊、超分重建等清晰化处理后，如何进行科学量化以及清晰化效果评估也是本书另外一个重点研究内容。仅仅依赖人眼视觉感知的主观判定对图像的质量进行评价，既费时，代价又高，难以满足评估批量数据和嵌入自动化处理体系的要求。关于图像质量评价(ImageQuality1侦察图像清晰化及质量评价方法Aemet,IQA)的研究较早，取得了许多重要成果，利用图像质量评价技术对清晰化结果进行评价可满足既定算法的效果评定，也可实现算法选择和参数优化因此开展侦察图像清晰化研究并对清晰化后的效果进行评价，使得清晰化后的图像符合人眼视觉感知，具有一定的理论研究意义和军事应用价值。1.2图像清晰化方法及研究现状下面分别从图像清晰化的去噪、去雾、去模糊、超分重建、去雨五个方面进行介绍。1.2.1图像去噪技术研究现状由于成像设备（包括传输、存储设备）固有的物理局限性，图像在生成获取时不可避免地会掺杂一些随机噪声，噪声会妨碍图像观看和后续信息提取，可理解为一种基本的信号失真，严重影响了图像的可解释性。因此，对图像噪声的抑制和去除已成为图像分析和处理的基本环节，图像去噪领域取得的成果与进展反过来也有助于加深图像内容的深层理解。图1-1所示为典型含噪图像示例。(a)含噪医学图像()含噪水下图像(c)含噪遥感图像(d)含噪SAR图像图1-1典型含噪图像示例注：图像来自本章参考文献[2]第1章概述图像中存在的噪声类型众多，研究较多的有：加性高斯白噪声(AdditiveWhiteGauiaNoie,AWGN)、量化噪声(QuatizatioNoie)、泊松噪声(PoioNoie)和斑点噪声(SeckleNoie)。其中加性高斯白噪声主要发生在图像采集和传输期间的模拟电路中，而量化噪声、泊松噪声和斑点噪声等其他类型噪声的产生主要是由于生成编解码错误、传输误码和采集过程中的光子计数不足等原因。图像在表达实际场景的相关信息时，用像素值的高水平变化来“刻画”轮廓边缘和纹理细节特征，很显然，随机表现的噪声不可避免地破坏了像素的“刻画”信息，研究者们一直致力于寻找理想的去（降）噪方法，在去除混杂的噪声信号的同时最大限度地保留“刻画”信息，很多工作都是在细节保留和噪声降除上优化权衡，这一问题还未有效解决，图像去噪工作目前还有提升空间。二十多年来，人们设计并研究了多类有效的去噪方法，按照使用的技术理论可分为：基于光谱和多分辨率分析的去噪方法、基于偏微分方程的去噪方法、基于概率论和统计的去噪方法、基于神经网络（机器学习）的方法等；按照去噪算法类型可分为：基于滤波的方法（空间域、变换域及混合域）、基于稀疏表达的方法、基于低秩聚类的方法、基于统计模型的方法、基于字典学习的方法、基于深度学习的方法等；按照去噪的图像数量又可分为基于单幅图像去噪的方法、基于多幅图像去噪的方法。下面以采用算法分类的方式进行简要分析。人们提出的经典去噪方法有均值滤波、中值滤波以及维纳滤波等方法。它们的优点和缺点同样明显，如均值滤波可作用于颗粒噪声，同时带来的是估计图像的模糊，又如中值滤波方法对椒盐噪声十分奏效，缺点是细节易丢失。随着人们对去噪技术的要求越来越高，经典方法已难以满足技术要求，随后人们便设计了新的去噪方法一基于小波变换的图像去噪方法、基于双边滤波的图像去噪方法、基于非局部均值的图像去噪方法等。小波理论应用于图像噪声将其提升到一个显著水平，如平移不变量小波去噪法、GHM多小波去噪法、联合隐式马尔可夫链及多尺度随机过程去噪法。由于小波变换具备的时频局部分析以及多分辨率分析特性，使得它在去噪过程中能保留大部分有用的小波系数，故一般不会丢失图像细节。人们对平滑去噪和边缘细节保留方面（边缘维持）的去噪研究突出成果是双边滤波，后来著名的SUSAN框架被提出，学者Tomai及Maduchi将这一方法称为双边滤波(BilateralFilter)。由于该方法的非迭代特性，使其具有在去噪的同时不破坏细节边缘的优点，因此被广泛使用。人们在此基础上又研究了基于样图纹理合成的非局部均值(No-LocalMea,NLM)去噪算法。2006年，Elad基于清晰和噪声图像在变换域中的稀疏表现差异提出了K-SVD算法，K-SVD去噪效果显著，但有时会出现平滑现象。Foi等人改进了3侦察图像清晰化及质量评价方法稀疏表示的方法，即形状自适应离散余弦变换去噪方法，由于去噪同时兼顾了纹理细节信息，所以效果较好。同样人们将低秩矩阵逼近(Low-RakMatrixAroximatio,LRMA)理论应用于图像去噪也获得了显著效果，代表性方法有核范数最小化(NuclearNormMiimizatio,NNM)以及加权核范数最小化(WeightedNuclearNormMiimizatio,WNNW)算法。由于需要考虑奇异值的比重及分布估算，该类方法的计算代价较高。尽管以上大多数方法在图像去噪上都取得了相当不错的效果，但还有以下明显不足：(1)测试需要优化方法：(2)参数需要手动设置（暴力调参）：(3)模型限定降噪任务。深度学习理论渐趋成熟，在去噪领域也取得了令人瞩目的成果。机器学习方法最早在20世纪80年代就被Zou等人用于图像去噪，首先使用具有已知的移位不变模糊函数和加性噪声的神经网络来恢复潜在的“干净”图像；之后人们对神经网络使用加权因子并利用前馈网络在降噪效率和性能之间做出权衡；随后，更多的优化算法被用来加速训练网络的收敛并提高去噪性能，如结合最大熵和原始拉格朗日乘子来增强神经网络的表达能力，贪婪算法和异步算法相结合并应用于神经网络，增加深度或更改激活功能。尽管这些方法可以获得很好的去噪效果，但仍需手动设置模板的参数。为此人们又研究了梯度下降去噪方法，尽管取得了一定的效果，但这些网络模型相对固化，调整困难，从而限制了其实际应用卷积神经网络(CovolutioalNeuralNetwork,CNN)的出现给去噪工作带来新的源动力，CNN和LeNet在手写数字识别中都有实际应用。尤其是2012年AlexNet在ImageNet大规模视觉识别挑战赛(Large-ScaleViualRecogitioChallege,ILSVRC)中取得了应用级的夺冠表现。之后，深层网络架构（如VGG和GoogleNet)被广泛应用于图像识别、视频分析、自然语言处理和语音处理领域，尤其是低级计算机视觉。2015年Liag、Xu等人首次将深度网络应用于图像去噪，设计的网络模型去噪参数无须手动设置；一个完整的去噪CNN由卷积、批量归一化(BatchNormalizatio,BN)、整流线性单位(RectifiedLiearUit,ReLU)和残差学习(ReidualLearig,RL)等部分组成。同时，在图像噪声的盲去除方面，人们设计了一种快速灵活的降噪网络CNN(FFDNet)。2018年，有学者结合两个阶段生成对抗网络(GeerativeAdverarialNetwork,GAN)的CNN盲降噪模型(GCBD)来解决噪声图像中的不匹配和去噪效率低的问题。综上所述，空间域滤波器能够消除高频噪声，但以模糊低对比度信息为代价，而变换域方法能够保留均质区域中的细节，但可能会在边缘周围引入振铃伪影。字典学习和稀疏表示方法虽然具有冗余和不完整的字典，但它们常常带来计算负第1章概述担。一个理想的去噪算法应具有清晰的模型表示、非局部分组、自适应基函数以及计算代价小的特点。往往单个去噪算法无法展现出所需的适用性，因此，将不同领域中的去噪方法结合起来克服彼此的局限性是一个可发展的方向。最近几年人们对于规则的高斯噪声去噪研究取得了成功，但在实际应用中，噪声往往是复杂且不规则的。一方面，改善成像硬件设备性能以抑制噪声非常重要；另一方面，如何进一步设计从叠加的噪声图像中恢复“干净”图像的算法模型也同样关键。从去噪性能一致性、高视觉去噪质量、精细特征细节的保留、伪影的减轻、自适应处理等方面来看，去噪技术仍然在进步中。1.2.2图像去雾技术研究现状图像去雾属于图像处理领域中的基本问题，由于图像“雾度”取决于场景深度和随机天气，去雾问题约束项多，因此图像去雾也是极具挑战性的任务之一。室外条件下雾、霾、烟等不良天候条件会造成图像质量退化。这是由于光从场景点传播到观察者时，大气介质中的粒子会吸收和散射光。由于这些大气颗粒的存在，所拍摄图像的颜色和对比度会下降，有可能导致噪声增加和图像模糊，图1-2所示为同一场景的雾天和晴天对比图像。图1-2同一场景的雾天和晴天对比图像注：图像来自htt:/www.theguardia.com目前人们已经提出了许多图像去雾的方法，核心是如何消除不利因素，从含雾图像中恢复有用信息以提高图像质量，例如场景深度、对比度、颜色通道等。相关研究有些零散，还没有建立完整的理论体系，一般可分为图像增强（有时候人们也将基于Retiex的方法单独列出来)和物理模型恢复两大类。随着深度学习技术的发展，其在图像去雾领域也得以大展身手，因此也可以将其单独划为一类。这些方法可以统称为传统去雾方法和深度学习的去雾方法，下面对这两类方法进行简要概述1.传统去雾方法基于图像增强的典型去雾方法有直方图均衡、Retiex算法、模糊增强、小波变5侦察图像清晰化及质量评价方法换和单像素级去雾等。其中基于人类彩色视觉模型的Retiex算法又可分为单尺度Retiex和多尺度Retiex。此类去雾方法从含雾图像本身出发，而没有分析雾天图像降质退化的原因，因此在去雾过程中会损失大量细节信息，同时存在对比度降低等问题。基于物理模型恢复的典型去雾方法有多图像融合处理算法、偏微分方程方法、Ta和T.Fattal方法、MarkovadBayeia和He方法等。通常情况下，除雾过程需要融合几个不同的步骤才能获得显著的效果。例如，直方图均衡算法将图像分割与动态拉伸相结合，而H方法则将图像分割、直方图拉伸和双边滤波与滤波相结合，以消除光晕和块效应，并避免图像色彩过饱和。此类去雾方法对雾天图像降质的原因进行了分析和建模，据此复原出无雾图像，处理过程中图像信息丢失少，图像复原效果较为理想。2.深度学习的去雾方法深度学习技术凭借强大的特征学习能力被广泛应用于图像处理各领域，图像去雾方向也概莫能外。Cai等提出了DehazeNet网络结构实现端到端的单幅图像去雾，将有雾图和图像传输率之间的关系融入网络各层中，取得了较好的去雾效果，但将介质传输率和大气光值分开估计，去雾性能受损。Zhag等设计了一种将介质传输率和大气光进行联合优化的金字塔密集连接去雾网络。Che等提出了一种基于径向基函数思想构建去雾模型来实现去雾处理，该网络模型对图像可见边缘和细节信息恢复能力强。Re等对有雾图像综合运用白平衡、伽马校正及对比度增强的方法进行预处理，利用深度模型学习3张预处理图像对应的置信图，再通过多尺度融合得到无雾图像。Dog等人设计了一个带有融合鉴别器(FDGAN)的完全端到端的生成对抗网络，较好地实现了图像的去雾处理。刘宇航等人提出了一种基于多尺度融合和对抗训练的图像去雾算法，采用多尺度特征提取模块从多个不同尺度中提取雾霾相关特征，利用残差密集连接模块实现图像特征的交互，由于其不基于大气散射模型，直接将图像的浅层特征和深层特征进行多尺度融合，所以克服了物理模型的不精确性。基于生成对抗网络的方法还有很多，这里不再赘述。还有一种以偏振特性为理论基础的去雾方法，其基于光具有偏振的特性，通过相机偏振片获取同一场景的不同偏振度的两幅图像，进而估计出环境光，复原清晰图像。但是由于偏振特性与雾霾浓度有关，所以该类方法在轻薄雾时复原结果较好，而对浓雾图像处理结果较差。1.2.3图像去模糊技术研究现状图像去模糊同样是经典且尚未有效解决的问题，众多学者对图像去运动模糊展开研究，取得了一系列重要成果，可归因于高效推理算法的出现、自然图像先验知识运用和普适性强的运动模糊模型的建立。几种典型运动模糊图像示例如图6···试读结束···...

2022-11-22 军事侦察 军事地图下载 侦察兵地图