图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。 1、图像识别技术的引入 图像识别是人
文本生成图像（text-to-image）指的是使用人工智能技术将文本转换为图像的过程，其可以根据给定文本生成符合描述的真实图像，其是多模态机器学习的任务之一，具有巨大的应用潜力，如视觉推理、图像编辑、视频游戏、动画制作和计算机辅助设计。
图像处理算法和技术在计算机视觉和图像处理领域发挥着重要作用，通过对图像进行分析、增强和转换，可以提取出有用的信息并解决实际问题。本文将以图像处理算法和技术的应用实践为中心，为你介绍一些常见的图像处理算法和技术，并通过实例展示它们在实际应用中的应用和效果。
随着计算机软件、硬件技术的日新月异的发展和普及，人类已经进入一个高速发展的信息化时代，人类大概有80%的信息来自图像，科学研究、技术应用中图像处理技术越来越成为不可缺少的手段。安防行业已经进入一个崭新的时代，高清、智能与大数据和云技术的广泛结合应用，成为时代新的话题。随着而来的是，视频图像处理技术也逐渐成熟起来，只有这样才能切合行业技术发展，为此，对于视频图像处理技术的研究成为安防行业值得重视的领域。
黑白照片，在我们日常生活中已很难见到，在技术不发达的过去，它承载了无数人的美好的回忆。今天，小白为大家带来神奇的图像着色技术，在图像着色技术的帮助下，黑白照片记载美好的回忆将愈发色彩斑斓。
一个偶然的机会，36氪和“优图团队”进行了接触，他们是腾讯内部专注于图像处理、模式识别、机器学习、数据挖掘等领域的核心技术团队，由毕业自清华、北大、中科院、上海交大等院校的博士、硕士组成。 腾讯优图团队隶属于腾讯社交网络事业群，基于整个腾讯的社交网络平台，为QQ空间、腾讯地图、腾讯游戏、等50多款产品提供图像技术支持。每天QQ空间有2亿上传图片的活跃用户，团队单日最多处理照片达6亿张，累计已经分析处理了超过300亿张照片 36氪：作为纯粹的技术团队，怎么平衡技术和产品之间的矛盾？ 我们首先会对一些关键技术，
近日，36氪和“优图团队”进行了接触，他们是腾讯内部专注于图像处理、模式识别、机器学习、数据挖掘等领域的核心技术团队，由毕业自清华、北大、中科院、上海交大等院校的博士、硕士组成。 腾讯优图团队隶属于腾讯社交网络事业群，基于整个腾讯的社交网络平台，为 QQ 空间、腾讯地图、腾讯游戏、等 50 多款产品提供图像技术支持。每天 QQ 空间有 2 亿上传图片的活跃用户，团队单日最多处理照片达 6 亿张，累计已经分析处理了超过 300 亿张照片 36氪：作为纯粹的技术团队，怎么平衡技术和产品之间的矛盾？ 我们首先会对
机器视觉技术实现的第一步是图像采集，也称为图像获取。利用各种图像设备（例如相机、扫描仪等）来采集目标物体的图像数据，以供后续的图像处理和分析。随着数字化技术的发展，图像采集设备越来越普及，从传统的摄影机、拍照机发展到了现在的手机相机、无人机、监控摄像头等。无论是哪种采集设备，其最重要的特征就是要能够捕捉高质量的图像数据。
随着人工智能技术的发展，智能图像处理成为了一种风靡全球的热门技术。智能图像处理可以帮助我们从大量的图像数据中提取最有价值的信息，为医疗、军事、安防等领域带来了重大的贡献。然而，图像处理的难点也随之而来，下面我们来简单介绍一下图像处理的难点以及解决方式的比对。
伴随着图像处理技术的飞速发展，推动了图像识别技术的产生和发展，并逐渐成为人工智能领域中重要的组成部分，并广泛地运用于面部识别、指纹识别、医疗诊断等等领域中，发挥重要作用。
现在社会中人工成本是非常大的，因为这种状况所以现在很多工作使用到的机器也越来越多，尽可能的减少人为操作，这样就可以减少总体的成本提升本身的竞争力，提到机器操作不得不说的就是人工智能技术，越来越多的企业开始接触以及使用人工智能技术，从而减少人工成本的支出，让机器代替人力操作，比如现在比较火热的智能识别图像识别技术，那么智能识别图像识别采用了什么原理？智能识别图像识别有哪些应用？
图像修复技术是一种用可选内容填充目标区域的技术，它的主要用途是在对象删除任务中，从照片中删除一个对象，并用希望能保持图像上下文完整性的内容自动替换被删除的部分。
顾名思义，图像识别就是对图像进行各种处理，分析，并最终确定我们要研究的目标。当今的图像识别不仅指人的肉眼，而且还指使用计算机技术进行识别。
数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。图像处理最早出现于 20 世纪 50 年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于 20 世纪 60 年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。
看懂一个东西对人类来说很容易，但是对机器来说却是很难的，这个时候图像识别技术就应运而生。今天我们就为大家揭秘图像识别技术原理，告诉你机器如何利用卷积神经网络进行图像识别，从而“看见”这个世界。
在安全监控领域，数据融合是一项关键技术，它将来自不同传感器或数据源的信息进行整合和分析，以提高监控系统的效率和准确性。多模态图像融合技术是数据融合的一种重要形式，它结合了不同类型的图像数据，如可见光图像、红外图像、雷达图像等，以获取更全面的监控信息。本文将探讨多模态图像融合技术在安全监控中的应用，包括其原理、应用场景以及部署过程。
1 图像识别是什么？ 2 图像识别的应用场景有哪些？ 什么是图像识别 图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。根据观测到的图像，对其中的物体分辨其类别
输入几个名词，就能得到一幅画，白丁秒变“画家”；输入一张照片，得到一张二次元美照，而且还创意无限……今年以来，AI（人工智能）绘画火出了圈，大家享受着科技带来的免费作画的乐趣，甚至有人还将自己的“作品”变现销售获得收益。
随着计算机和图像处理技术的发展，采用深度学习技术（例如deepfake）合成的图片和视频已经能够达到以假乱真的程度。经过合成或者篡改的图像在网络上传播会对公众产生误导，扰乱人们的日常生活。因此需要一种能够检测图像是否真实的方法。
随着人工智能技术的蓬勃发展，图像生成和艺术创作领域掀起了一股新的浪潮。在这股浪潮中，Stable Diffusion 以其独特的方式引领着一场革命，让我们能够用前所未有的方式进行创作。本文将深入探讨 Stable Diffusion 技术的原理、应用以及如何使用代码实现，展示这项技术在艺术创作中带来的惊人效果。
随着计算机视觉技术的不断发展，超分辨率图像生成成为一个备受关注的研究领域。在许多应用中，高分辨率图像对于提高图像质量和细节的可见性至关重要。超分辨率图像生成利用机器学习模型，通过学习低分辨率图像与其对应的高分辨率图像之间的映射关系，从而实现将模糊模糊的图像转换为清晰的高分辨率图像。
数字图像处理技术在当代社会发展迅速，发挥着不可替代的作用，被广泛应用于航空航天、通信、医学及工业生产等领域中。随着现代科技的不断发展、技术的不断进步，人们对数字图像处理的速度和质量提出了越来越高的要求。
摘要：保险作为当今风险保障的重要手段，已然成为众多企业、个人的选择。作为风险保障的主体，保险公司在承保、理赔等各类业务处理中，都离不开影像资料。影像资料已然成为保险公司大数据浪潮中不容忽视的重要数据要素。如何做好影像资料的自动识别、真假判定等成为保险公司降本增效、风险防范的重要课题。本文就保险行业的影像资料技术和应用给出探讨。
如果说此前的AI绘画是人工智障，“AI不仁，以万物为刍狗”，一不小心就把你“画”成了狗；那么现在，关于驯服AI的攻略贴则飘满了中国互联网，“大师之作”、“紧致的五官刻画”、“绝世美人”…仅需在相关程序中添加几个关键字，几分钟后（排队时间长短，看命）就可以得到漫画版、古风版、油画版等等堪比大师之作的肖像画。
图像分辨率指图像中存储的信息量，是每英寸图像内有多少个像素点，分辨率的单位为PPI(Pixels Per Inch)，通常叫做像素每英寸。一般情况下，图像分辨率越高，图像中包含的细节就越多，信息量也越大。图像分辨率分为空间分辨率和时间分辨率。通常，分辨率被表示成每一个方向上的像素数量，例如64*64的二维图像。但分辨率的高低其实并不等同于像素数量的多少，例如一个通过插值放大了5倍的图像并不表示它包含的细节增加了多少。图像超分辨率重建关注的是恢复图像中丢失的细节，即高频信息。 在大量的电子图像应用领域，人们经常期望得到高分辨率（简称HR）图像。但由于设备、传感器等原因，我们得到的图像往往是低分辨率图像（LR）。 增加空间分辨率最直接的解决方法就是通过传感器制造技术减少像素尺寸（例如增加每单元面积的像素数量）；另外一个增加空间分辨率的方法是增加芯片的尺寸，从而增加图像的容量。因为很难提高大容量的偶合转换率，所以这种方法一般不认为是有效的，因此，引出了图像超分辨率技术。
作为将模糊的图像变清晰的神奇技术，图像超分辨率技术在游戏、电影、相机、医疗影像等多个领域都有广泛的应用。在这篇文章中，微软亚洲研究院的研究员们为你总结了图像超分辨率问题中的主流方法、现存问题与解决方案。微软亚洲研究院在图像超分辨率领域的相关技术也已在顶级会议发表，并转化入 PowerPoint 产品中，我们将在后续文章中为大家解读。
在无监督分类中，它首先根据像素的属性将像素分组为“簇”。然后，使用土地覆盖类别对每个聚类进行分类。
图像和视频通常包含着大量的视觉信息，且视觉信息本身具有直观高效的描述能力，所以随着信息技术的高速发展，图像和视频的应用逐渐遍布人类社会的各个领域。近些年来，在计算机图像处理，计算机视觉和机器学习等领域中，来自工业界和学术界的许多学者和专家都持续关注着视频图像的超分辨率技术这个基础热点问题。
图像处理技术 是用计算机对图像信息进行处理的技术。主要包括图像数字化、图像增强和复原、图像数据编码、图像分割和图像识别等。
今天给大侠带来基于FPGA的实时图像边缘检测系统设计，由于篇幅较长，分三篇。今天带来第一篇，上篇，话不多说，上货。
https://github.com/yuanxiaosc/DeepNude-an-Image-to-Image-technology
深度卷积神经网络(CNNs)在图像处理中取得了显著的效果。然而，他们的高表达能力有过度适应的风险。因此，提出了在丰富数据集的同时防止过度拟合的数据增强技术。最新的CNN体系结构具有更多的参数，使得传统的数据增强技术显得不足。
笔者是从传统图像算法开始进入计算机视觉行业的，那一批人基本上都是从人脸图像和文本图像开始学，而如今很多计算机视觉从业者却从来没有接触过人脸图像相关的算法，或许真的是时代变了吧。
最近有件大事，11 月 15 日，全球瞩目的经典电影《海上钢琴师》4K 修复版即将登陆全国院线。岁月侵蚀的影片经典场景，在老胶片的保存下只剩模糊的影像。而此次经 4K 技术修复的版本，据说采用了先进的图像超分辨率技术，分辨率和效果大幅度提升，磨损的视频图像恢复到当时拍电影时的真实效果，细节展现得淋漓尽致，光影清晰、细腻、赏心悦目。
图像分辨率是一组用于评估图像中蕴含细节信息丰富程度的性能参数，包括时间分辨率、空间分辨率及色阶分辨率等，体现了成像系统实际所能反映物体细节信息的能力。相较于低分辨率图像，高分辨率图像通常包含更大的像素密度、更丰富的纹理细节及更高的可信赖度。
如今人们的生活越来越丰富多彩，在数码照片领域更是可以看出。如今的照片早已不是曾经那些黑白的、毫无生机的照片了。随着科技的发展，人们已经不再满足于拍下一些彩色的照片了。人们已经学着去通过信息技术来美化拍下来的照片。这就要用到数字图像处理技术了。下面就来为大家介绍一下这种技术。
随着人工智能技术的不断发展，AI绘画在艺术领域的应用也越来越广泛。其中，利用stable diffusion技术来画漫画已经成为一种新兴的工作流程。这种技术可以生成高质量的图像，并且能够实现从文字到图像的自动转换，为漫画创作提供了新的可能性。
文档是重要的信息存储载体之一，人们每天接触和使用文档的频率也越来越高。相对应地，用户对文档处理和图像内容的安全要求逐渐提升，智能文档技术面临的挑战也更大。
12月13-14日，由LiveVideoStack音视频技术社区携手CSDN发起的LiveVideoStackCon2019在深圳正式召开。会上，来自腾讯多媒体实验室的李松南总监带来了题为《图像视频降噪的今天与未来：从经典方法到深度学习》的主题演讲，对图像视频降噪技术的现状及发展前景进行了深入浅出的阐释。 （腾讯多媒体实验室总监李松南） 作为多媒体技术领域的盛会，LiveVideoStackCon音视频技术大会聚焦音频、视频、图像、AI等技术的最新探索与应用实践，覆盖社交、游戏、智能设备等行业领域，面
开年以来，多个图像生成软件在全球迅速蹿红，其作画逼真程度“技惊四座”。AI一路“狂飙”，让生成、篡改等多形式的图片伪造的门槛变得更低，由此引发的隐患也令人忧虑。
一场技术人员的狂欢又拉开帷幕。APP原理很简单，用户只需要上传一张照片，就能把自己或其他人替换为“吴彦祖”、“彭于晏”、“玛丽莲梦露”以及你想要看到的任何人。你懂的！当然，也由此诞生了一场舆论的漩涡！
来自斯坦福大学的科研团队最近展示一件新产品，它是一款原型AR头盔，不同之处在于，这款头盔十分轻盈，外观如同普通眼镜，头盔用全息成像技术将彩色3D动态图像投射至镜片。因为采用了新方法，原型AR头盔紧凑、舒适，可以续航一天。
虚拟试穿技术允许用户在线上购物时预览服装在自己身上的效果，从而提高购物体验并减少退货率。
像Google和Microsoft这样的大公司在图像识别方面已经超越了人类基准[1，2]。平均而言，人类大约有5％的时间在图像识别任务上犯了错误。截至2015年，微软的图像识别软件的错误率达到4.94％，与此同时，谷歌宣布其软件的错误率降低到4.8％[3]
第六届中国模式识别与计算机视觉大会（The 6th Chinese Conference on Pattern Recognition and Computer Vision, PRCV 2023）已于昨日在厦门成功举办。通过参加本次会议，使我有机会接触到许多来自国内外的模式识别和计算机视觉领域的研究者和工业界同行，了解了目前我国模式识别与计算机视觉领域的最新理论和技术成果。其中对我触动最大的就属上海合合信息的郭丰俊博士讲解的“文档图像前沿技术探索—多模态及图像安全”专题部分了。
至少在过去十年间，解决计算机视觉领域内各种问题的技术已经有了很大的进步，其中一些值得注意的问题有图像分类、对象检测、图像分割、图像生成、图像字幕生成等。在这篇博客文章中，我将简要地解释其中的一些问题，并尝试从人类如何解读图像的角度比较这些技术。我还将把这篇文章引导到 AGI（人工智能）领域并加入我的一些想法。
关于之前推送的胸片和CT有很多的小伙伴关心射线对人体的伤害的问题，在医学检查射线的强度和剂量已经有严格的标准，偶尔进行一次CT扫描是没有问题的，那么有没有一种完全无害的扫描检查呢？今天小编就给大家介绍一种无害、非介入的新型层析成像技术——光学相干断层扫描技术 （Optical Coherence Tomography，简称 OCT），简而言之就是利用无毒无害的光波进行人体组织的成像，OCT技术近年来发展飞快，特别是生物组织活体检测和成像方面具有诱人的应用前景，已尝试在眼科、牙科和皮肤科的临床诊断中应用，特别是在眼底视网膜疾病的检查中，可以检测到视网膜不同层之间的厚度变化，从而发现和预防青光眼，白内障等眼科疾病。是继 X-CT 和 MRI 技术之后的又一大技术突破。下文简称OCT技术。
脑图地址 1. 分形图像压缩技术 作者 技术 功能 优点 缺点 应用 结果 Jeng et al. (2009) Huber 分形图像压缩 嵌入线性Huber回归编码 保持图像质量 高计算成本 适用于损坏的图像压缩 由于图像中的噪声HFIC对异常值具有较好的鲁棒性，PSNR为>26.42 dB Thomas and Deravi (1995) 使用启发式搜索分形图像压缩 通过自变换有效利用图像冗余 达到双倍压缩比率 编码排序长度比解码长 多媒体和图像归档 压缩比达到41:1 Kumar et al. (19
在日常生活工作中，我们难免会遇到一些问题，比如图片上不合规的文字信息，却要一个一个地审核，很麻烦；快递公司的业务越来越好，但每天需要花费很多时间登记录入运单，效率非常的低。
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