如果你学习SIFI得目的是为了做检索，也许 OpenSSE 更适合你，欢迎使用。
毕设要做图像配准，计划使用KAZE特征进行特征点的检测，以下是我对KAZE算法原理的理解，有什么不对的地方，希望提出来大家相互讨论学习。 一、KAZE算法的由来 KAZE算法是由法国学者在在2012年的ECCV会议中提出的，是一种比SIFT更稳定的特征检测算法。KAZE的取名是为了纪念尺度空间分析的开创者—日本学者Iijima。KAZE在日语中是‘风’的谐音，寓意是就像风的形成是空气在空间中非线性的流动过程一样，KAZE特征检测是在图像域中进行非线性扩散处理的过程。 KAZE算法的原英文文献《KAZE Features》的地址为：https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-642-33783-3_16 二、KAZE算法的原理 SITF、SURF算法是通过线性尺度空间，在线性尺度空间来检测特征点的，容易造成边界模糊和细节丢失；而KAZE算法是通过构造非线性尺度空间，并在非线性尺度空间来检测特征点，保留了更多的图像细节。KAZE算法主要包括以下步骤： (1)非线性尺度空间的构建； (2)特征点的检测与精确定位； (3)特征点主方向的确定； (4)特征描述子的生成。 下面详细讲述每一步的具体过程。 1.非线性尺度空间的构建 KAZE算法作者通过非线性扩散滤波和加性算子分裂（AOS）算法来构造非线性尺度空间。在此有必要了解下非线性扩散滤波和AOS算法。 (1) 非线性扩散滤波 非线性扩散滤波方法是将图像亮度（L）在不同尺度上的变化视为某种形式的流动函数的散度，可以通过非线性偏微分方程来描述：
编译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | 史天，胡永波，鸽子 我的天啊，这些少年们，让身为多年程序猿，却还在吃草的我们，情何以堪，情何以堪...AI哥也只剩下最后一点自信了，那就是..
本文讲解了变分自编码器（VAE）的原理、优点和缺点。变分自编码器是一种无监督学习方法，用于从数据中学习表示。它通过学习数据的概率分布来实现，使得重构误差最小化。VAE的优点包括能够生成高质量的图像、图像生成和图像去噪。缺点包括其倾向于生成模糊图像，以及需要手动调整超参数。
在视频处理中，截图的功能很常见。不管是用于视频分析、视频审核还是进度条的缩略图显示，都离不开截图功能。最近有客户反馈，对视频文件指定时间点截图，没有获取到任何图片，也没有相关报错提示。图片不知道去哪了。
平台活动 第三期：一起来学SLAM上周分享了ORB-SLAM相机位姿初始化的两种方式基础矩阵，本质矩阵，单应性矩阵讲解，本周主要讲解图像的FAST角点和ORB特征点的理论知识。相信接触过视觉SLAM的小伙伴一定不陌生！
当在拍照、p图时，有一个东西必不可少那就是滤镜，适当地运用滤镜可以使图片更加的赏心悦目，而作为网页的美化技术来说，CSS同样也具有滤镜的属性。CSS 3 Filter属性就提供了相当于滤镜的模糊和改变元素颜色的功能，使图像产生更加绚丽多彩的效果。接下来就来学习一下CSS3的Filter属性。
图像的尺度是指图像内容的粗细程度。尺度的概念是用来模拟观察者距离物体的远近的程度。 具体来说，观察者距离物体远，看到物体可能只有大概的轮廓；观察者距离物体近，更可能看到物体的细节，比如纹理，表面的粗糙等等。从频域的角度来说，图像的粗细程度代表的频域信息的低频成分和高频成分。 粗质图像代表信息大部分都集中在低频段，仅有少量的高频信息。细致图像代表信息成分丰富，高低频段的信息都有。
Code: https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN
数字图像处理是一门涉及获取、处理、分析和解释数字图像的科学与工程领域。这一领域的发展源于数字计算机技术的进步，使得对图像进行复杂的数学和计算处理变得可能。以下是数字图像处理技术的主要特征和关键概念
本文详细论述了四个特征点检测算法：Harris, SIFT，SURF以及ORB的思路步骤以及特点，分析了它们的局限性，并对几个重要问题进行了探讨。
图像和视频在采集、压缩、传输、存储过程中，无可避免地会引入失真。模糊失真是图像、视频质量下降最主要的因素之一，研究图像模糊度评价方法有非常重要的意义。通过对模糊失真进行评测和度量，可以对整个图像传输或处理系统的质量进行监控，进而采取措施提高系统性能
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类、目标检测应用。
其中r是模糊半径，r^2 = x^2 + y^2，σ是正态分布的标准偏差。在二维空间中，这个公式生成的曲面的等高线是从中心开始呈正态分布的同心圆。分布不为零的像素组成的卷积矩阵与原始图像做变换。每个像素的值都是周围相邻像素值的加权平均。原始像素的值有最大的高斯分布值，所以有最大的权重，相邻像素随着距离原始像素越来越远，其权重也越来越小。这样进行模糊处理比其它的均衡模糊滤波器更高地保留了边缘效果。
滤波作用 图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪 声(包括高斯噪声、椒盐、噪声、随机噪声等）进行抑制，是图像预 处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到到后续图 像处理和分析的有效性和可靠性。 对不同的噪声的抑制，需要使用不同的滤波进行处理，这边主要 介绍几种滤波方法。
这是关于创建自定义脚本渲染管道的教程系列的第11部分。它增加了对后处理的支持，目前只支持bloom。
与一维信号一样，图像也可以用各种低通滤波器（LPF）、高通滤波器（HPF）等进行过滤。LPF有助于去除噪音、模糊图像等。HPF滤波器有助于寻找图像的边缘。
识别道路上的车道是所有司机的共同任务，以确保车辆在驾驶时处于车道限制之内，并减少因越过车道而与其他车辆发生碰撞的机会。
Retinex这个词是由视网膜(Retina)和大脑皮层(Cortex) 两个词组合构成的。Retinex理论主要包含了两个方面的内容：物体的颜色是由物体对长波、 中波和短波光线的反射能力决定的，而不是由反射光强度的绝对值决定的；物体的色彩不受光照 非均匀性的影响,具有一致性 。
有人认为恢复模糊的图像是不可能的，因为会丢失信息。但我对这个问题进行了很多思考，并认为如果输出图像的大小与输入图像的大小相同，那实际上是可能的！这样，输出就有足够的像素/信息来恢复原始像素/信息。
学习计算机视觉最重要的能力应该就是编程了，为了帮助小伙伴尽快入门计算机视觉，小白准备了【走进OpenCV】系列，主要帮助小伙伴了解如何调用OpenCV库，涉及到的知识点会做简单讲解。
一、高斯模糊的概念 高斯模糊，也叫高斯平滑，英文为：Gaussian Blur，是图像处理中常用的一种技术，主要用来降低图像的噪声和减少图像的细节。高斯模糊在许多图像处理软件中也得到了广泛的应用。
本文主要探讨了高斯模糊算法在图像处理中的优缺点以及应用，并介绍了一种基于高斯模糊的图像增强算法，该算法通过将原始图像与高斯模糊图像进行混合，实现了图像的细节增强，同时避免了图像中噪音和边缘的过度增强，具有较高的实用价值。
这篇博客主要介绍之前看过的一些图像增强的论文，针对普通的图像，比如手机拍摄的那种，比低光照图像增强任务更简单。
SIFT成名已久，但理解起来还是很难的，一在原作者Lowe的论文对细节提到的非常少，二在虽然网上有许多相应博文，但这些博文云里雾里，非常头疼，在查看了许多资料了，下面贴出我自己的一些理解，希望有所帮助。
在GDI+1.1的版本中，MS加入不少新的特性，其中的特效类Effect就是一个很有吸引力的东西，可惜在VS2010的Image类中，却没有把这个类封装进来（不晓得是不是我没有发现），这个也许MS也有自己的考虑的，毕竟要使用这些函数，必须要求系统是Windows Vista及其以上，而XP的市场占有率在那个时候还比较高的。 不过，作为一种选择，我们有义务把这些函数给哪些已经按照了这些最新系统的客户使用。 其实，这些函数我在VB6下两年前就已经调用过，调用的方式也很简单明了，现在，在学习C#,就要考虑如何将他们封装入C#中。虽然哪些算法的更底层（像素级别的处理实现）实现在很早之前就已经实现，但是能够直接调用现有的函数对于不少朋友来说还是一件很幸福的事情的。 实现这个功能的第一步就是要找到这些函数的声明，这个在MSDN上有C风格的声明，改成C#语言的大部分都不成问题，参考 http://msdn.microsoft.com/en-us/library/ms533971(VS.85).aspx 例如，这个
图像边缘检测是计算机视觉和图像处理中的重要任务，它用于检测图像中物体和区域之间的边缘和轮廓。在Python中，有多种方法可以进行图像边缘检测，本文将介绍一种常用的方法：Canny边缘检测算法。
图像预处理算法的好坏直接关系到后续图像处理的效果，如图像分割、目标识别、边缘提取等，为了获取高质量的数字图像，很多时候都需要对图像进行降噪处理，尽可能的保持原始信息完整性（即主要特征）的同时，又能够去除信号中无用的信息。
在数字图像处理常见的变换核及其用途中，已经说明了线性滤波。线性滤波是算术运算，有固定的模板，即：变换核。
首先创建一个Wpf项目——WpfOpenCV，这里版本使用Framework4.7.2。
方框滤波是所有滤波器中最简单的一种滤波方式。每一个输出像素的是内核邻域像素值的平均值得到。 通用的滤波kernel如下：
大家好，我是来自腾讯多媒体实验室的李松南，本次分享将为大家介绍传统降噪和深度学习降噪方法，以及降噪技术未来的发展趋势。腾讯多媒体实验室专注于多媒体技术领域的前沿技术探索、研发、应用和落地，在长期积累中精心打造出三大核心能力，分别是：音视频编解码、网络传输和实时通信；多媒体内容处理、分析、理解和质量评估；沉浸式媒体系统设计和端到端解决方案。本次分享中的内容就属于多媒体内容处理的一部分。
在FaceU激萌相机中，我们可以看到一个类似边框做了模糊，然后中间放图像的效果，FaceU的边框模糊效果如下：
背景介绍 随着多媒体技术的发展，图像以及视频服务逐渐成为人们获取信息的主要载体。传统上，视频或图像质量的好坏需要人眼去看，并且为了得到一个合适的评价分数，一般需要组织多人评价之后取其平均意见。但在实际生活中，面对海量视频及图像服务，纯人力评价成本过高，基本无法实现。而图像质量评价技术（Image Quality Assessment，IQA）, 目的是通过相关算法，在不需要人眼观看的情况下，能够对任一图像进行质量评价，输出与人眼主观感受贴近甚至一致的评价分数。IQA算法根据是否需要原始无损图像，可以分成三大
看完本篇文章的所有操作和实践，就不需要去花钱修复照片了自己也能做到而且保证十分便捷！本篇文章将介绍常用到的图像去噪滤波算法，采用实例代码和处理效果一并展现的方式进行介绍，能够更直观的看到每种算法的效果。本篇文章偏实战，所以不会涉及到过多每种算法的原理理论计算公式，以一篇文章快速了解并实现这些算法，以效率最高的方式熟练这些知识。
图像平滑是一个重要的操作，而且有多种成熟的算法。这里主要简单介绍一下Bilateral方法（双边滤波），这主要是由于前段时间做了SSAO，需要用bilateral blur 算法进行降噪。Bilateral blur相对于传统的高斯blur来说很重要的一个特性即可可以保持边缘（Edge Perseving），这个特点对于一些图像模糊来说很有用。一般的高斯模糊在进行采样时主要考虑了像素间的空间距离关系，但是却并没有考虑像素值之间的相似程度，因此这样我们得到的模糊结果通常是整张图片一团模糊。Bilateral blur的改进就在于在采样时不仅考虑像素在空间距离上的关系，同时加入了像素间的相似程度考虑，因而可以保持原始图像的大体分块进而保持边缘。在于游戏引擎的post blur算法中，bilateral blur常常被用到，比如对SSAO的降噪。
常用的图像处理技术有图像读取，写入，绘图，图像色彩空间转换，图像几何变换，图像形态学，图像梯度，图像边缘检测，图像轮廓，图像分割，图像去噪，图像加水印以及修复水印等
【新智元导读】本文介绍深度学习方法在图像翻译领域的应用，通过实现一个编码解码“图像翻译机”进行图像的清晰化处理，展示深度学习应用在图像翻译领域的效果。 近年来深度学习在图像处理、音频处理以及NLP领域取得了令人瞩目的成绩，特别在图像处理领域，深度学习已然成为主流方法。本文介绍深度学习方法在图像翻译领域的应用，通过实现一个编码解码“图像翻译机”进行图像的清晰化处理，展示深度学习应用在图像翻译领域的效果。此外，由于神经网络能够自动进行特征工程，同一个模型，如果我们使用不同场景下的数据进行训练，便可适应不同的场景
论文标题：Continuous Color Transfer 论文链接：https://arxiv.org/abs/2008.13626
SIFT，一种检测局部特征算法，该算法通过求一幅图中的特征点（及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配，SIFT特征具有尺度不变性，即使改变旋转角度，图像亮度或拍摄视角，仍然能够得到好的检测效果。
高斯模糊（英语：Gaussian Blur），也叫高斯平滑，是在Adobe Photoshop、GIMP以及Paint.NET等图像处理软件中广泛使用的处理效果，通常用它来减少图像噪声以及降低细节层次。这种模糊技术生成的图像，其视觉效果就像是经过一个半透明屏幕在观察图像，这与镜头焦外成像效果散景以及普通照明阴影中的效果都明显不同。高斯平滑也用于计算机视觉算法中的预先处理阶段，以增强图像在不同比例大小下的图像效果（参见尺度空间表示以及尺度空间实现）。 从数学的角度来看，图像的高斯模糊过程就是图像与正态分布做卷
1.ORBexteractor 中如何实现均匀化提取特特征点，与OpenCV中的 orb有什么区别？
顾名思义，图像处理可以简单地定义为在计算机中（通过代码）使用算法对图像进行处理（分析和操作）。它有几个不同的方面，如图像的存储、表示、信息提取、操作、增强、恢复和解释。在本章中，我们将对图像处理的所有这些不同方面进行基本介绍，并介绍使用 Python 库进行的实际图像处理。本书中的所有代码示例都将使用 Python 3。
本文介绍了图像柔光效果（SoftGlow）的原理及其实现方法。首先，作者对图像柔光效果进行了定义，并阐述了实现该效果的两种主要方法。接着，作者详细分析了这两种方法的原理、优缺点，并提供了相关的实现代码。最后，作者对算法进行了总结，并给出了参考链接。"
SIFT（Scale-invariant feature transform）是一种检测局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（interest points,or corner points）及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配，获得了良好效果，详细解析如下： 算法描述 SIFT特征不只具有尺度不变性，即使改变旋转角度，图像亮度或拍摄视角，仍然能够得到好的检测效果。整个算法分为以下几个部分： 1. 构建尺度空间 这是一个初始化操作，尺度空间理论目的是模
均值滤波是低通滤波，线性滤波器，其输出为邻域模板内像素的平均值，用于图像的模糊和降噪。
作为视觉生物，人类对视觉信号损耗(例如块状，模糊，嘈杂和传输损耗)敏感。因此，我将研究重点放在发现图像质量如何影响Web应用程序中的用户行为上。最近，一些研究测试了低质量图像在网站上的影响。康奈尔大学[4]证明了低质量的图像会对用户体验，网站转换率，人们在网站上停留多长时间以及信任/信誉产生负面影响。他们使用由LetGo.com提供的公开数据集训练的深度神经网络模型。目的是衡量图像质量对销售和感知到的信任度的影响，但是他们无法衡量图像质量对可信赖性的影响。
来源：机器学习那些事本文约2700字，建议阅读5分钟本文中的人体肤色检测功能采用 OpenCV 库实现。 http://www.demodashi.com/demo/12967.html 概述 本文中的人体肤色检测功能采用 OpenCV 库实现。OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上. 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口
图像增强的定义非常广泛，一般来说，图像增强是有目的地强调图像的整体或局部特性，例如改善图像的颜色、亮度和对比度等，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，提高图像的视觉效果。传统的图像增强已经被研究了很长时间，现有的方法可大致分为三类，空域方法是直接对像素值进行处理，如直方图均衡，伽马变换；频域方法是在某种变换域内操作，如小波变换；混合域方法是结合空域和频域的一些方法。传统的方法一般比较简单且速度比较快，但是没有考虑到图像中的上下文信息等，所以取得效果不是很好。 近年来，卷积神经网络在很多低层次的计算机视觉任务中取得了巨大突破，包括图像超分辨、去模糊、去雾、去噪、图像增强等。对比于传统方法，基于CNN的一些方法极大地改善了图像增强的质量。现有的方法大多是有监督的学习，对于一张原始图像和一张目标图像，学习它们之间的映射关系，来得到增强后的图像。但是这样的数据集比较少，很多都是人为调整的，因此需要自监督或弱监督的方法来解决这一问题。本文介绍了近年来比较经典的图像增强模型，并分析其优缺点。
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