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。...首先，解释一下什么是卷积以及如何使用卷积来模糊图像，以及它如何使用模糊的图像。卷积是一种数学运算，当应用于图像时，可以将其视为应用于它的过滤器。...例如，高斯模糊是通过将图像与内核/滤波器卷积来获得的，该内核/滤波器的中心具有高斯分布，最大值在中心，其值总和为 1。 我首先使用高斯模糊对图像进行模糊处理。...从这个意义上说，它几乎可以看作是一个加密问题：如果我们知道“密钥”，那么我们便能够重建原始消息而不回造成任何损失或额外的噪音。...左边是模糊的图像，右边是重建的图像。
针对模糊图像的处理，个人觉得主要分两条路，一种是自我激发型，另外一种属于外部学习型。接下来我们一起学习这两条路的具体方式。...图像增强 图像增强是图像预处理中非常重要且常用的一种方法，图像增强不考虑图像质量下降的原因，只是选择地突出图像中感兴趣的特征，抑制其它不需要的特征，主要目的就是提高图像的视觉效果。...图像锐化 采集图像变得模糊的原因往往是图像受到了平均或者积分运算，因此，如果对其进行微分运算，就可以使边缘等细节信息变得清晰。...其算法主要是深度学习中的卷积神经网络，我们在待处理信息量不可扩充的前提下（即模糊的图像本身就未包含场景中的细节信息），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。
概述 在医学图像分析的场景中，经常会遇到来自多个临床专家或评估者对于一张图像的不同标注，以期减轻对于模糊图像的诊断错误。...模型概述 上图是对整个MRNet框架及模型构造的详细介绍，下面这张图是略去了中间的可视化结果之后，对MRNet处理流程的清晰展示： (a) 输入图像 (b) 初始粗略预测的热力图 (c）最终精细预测的热力图...（VGG架构在保持输入图像的拓扑和感知特征方面的优越能力而闻名）。...本文创新性地设计了一个多评估者感知模块（MPM），该模块通过设计地多分支软注意力机制，更好地捕捉和强调模糊区域。...Pcup1,Pdisc1}j=14 原始特征F1和空间增强特征之间采用跳跃连接，以缓解注意力图中的潜在错误传播到网络中的问题: F~j=F1+Soft(Aj)⊗F1F~j=F1+Soft(Aj
图像模糊产生的原因非常多， 主要如下： （1）相机抖动. □ 拍摄时相机不稳. □ 全部画面被模糊. （2）物体的运动. □ 部分物体运动. □ 不同区域模糊不同..... □ 大光圈小景深时的效果. 等等。...今天在看Learning Deep CNN Denoiser Prior for Image Restoration (CVPR, 2017) 的文章，里面涵盖的内容非常全，其中模糊也是其中主要工作之一...1、论文原理 论文为图像恢复，主要包括图像去噪、图像去模糊和图像超分辨率重建。本博客主要关注的是模糊。 论文将图像恢复统一为一个操作，如论文所述：即目标要还原出干净的x....学习噪声水平间隔较小的特定的去噪模型。 2、论文实践复现效果如下图所示： 不过比较难的程序输入是需要同时指定其模糊矩阵图，这个在实际应用中还有等于进一步细化。
对于要展示的商品图片而言，我们对图片本身的质量要求会比较高，例如不能将模糊不清的图片进行展示。因此，需要一种图像模糊检测的方法，便于我们筛选出可用的图片。...我们使用基于 Laplacian 的算法来检测图片是否模糊。调用它比较简单，因为 OpenCV 内置了 Laplacian 函数。...图像模糊检测算法 算法的主要思想：先将图像转换成灰度图像，然后单一通道的灰度图像经过刚才计算出来的拉普拉斯 3x3 卷积核计算后会得到一个响应图，最后再计算这个响应图的方差。...基于该方差和按照经验设定的阈值进行比较，就可以判断图像是否模糊。对于同一种类型的商品图片，可以采用同一个阈值。不同的商品、不同环境拍摄的图片可能需要调整阈值。...最后，我们团队主要使用的语言是 Java/Kotlin，还需要编写一个 jni 来调用该函数。 总结 在无参考图像的情况下，Laplacian 是一种常见的图像模糊检测的方式。
Mathematica 9 中推出一个关于卷积去图像模糊化的例子....使用核 ker 给出 image 的反卷积.可以恢复一个回复清晰的图片,其实他有一些并不是很成熟,即使是模糊图像中的少量的噪声也会降低重建的质量：大家可以试一下其它的模糊图片能否这么清晰~~~ ? ?
高斯模糊 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杂讯以及降低细节层次...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。 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积。...由于正态分布又叫作高斯分布，所以这项技术就叫作高斯模糊。图像与圆形方框模糊做卷积将会生成更加精确的焦外成像效果。...由于高斯函数的傅立叶变换是另外一个高斯函数，所以高斯模糊对于图像来说就是一个低通滤波器。 高斯模糊运用了高斯的正态分布的密度函数，计算图像中每个像素的变换。 ?
前言 高斯模糊是图像处理中几乎每个程序员都或多或少听过的名词，但是对其原理大家可能并不了解，只知道通过高斯模糊能实现图像毛玻璃效果。...本文首先介绍图像处理中最基本的概念：卷积；随后介绍高斯模糊的核心内容：高斯滤波器；接着，我们从头实现了一个Java版本的高斯模糊算法，以及实现RenderScript版本。...滤波器 均值滤波器 均值滤波器（Mean Filter）是最简单的一种滤波器，它是最粗糙的一种模糊图像的方法，高斯滤波是均值滤波的高级版本。...开源项目 关于Android图像模糊的开源项目有很多，比如Blurry是专门针对Bitmap或View做模糊，可以设置模糊的基底色，而且还能对模糊操作异步化；BlurKit-Android也能对Bitmap...这种加快速度的方法是合理的，因为高斯模糊并不需要原图像很精确的信息。
1、点击[SmartDeblur.rar] 2、点击[解压到] 3、点击[立即解压] 4、点击[SmartDeblurPortable] 5、点击[Sm...
一，高斯模糊简介 高斯模糊是图像处理中常用的一种操作，用于减少图像细节，平滑图像。简单来说，高斯模糊的处理过程，是让图像每个像素都取周边像素的平均值，是参照正态分布的加权平均值。...函数图像如图2。 ? 图2 一维标准正态分布 不同的 ? ，对应不同的函数图像，如图3。另外正态分布函数中 ? 。高斯模糊实现时，如何选择 ?...，如何根据给定的模糊半径确定有限个采样点的权重，都是需要解决的问题，不过并不在本文讨论范围之内。 ? 图3 不同的正态分布 二维正态分布函数 ? ?...四，缩小图片 高斯模糊另一个常见的优化方法，是对图片进行缩小，然后再做模糊，最后再把图片放大到原来尺寸。 缩小图片往往有丢失图像细节的问题，而高斯模糊的作用在于平滑地降低图像细节。...所以可以利用缩小图片的方法，减少计算量同时几乎不影响最终效果。 常见做法是缩小图片-->高斯模糊-->放大图片，但这样容易出现一个问题，当缩小比例较大时，小图高斯模糊之后，图像会有锯齿。
后处理渲染技术的好坏，往往决定了游戏画面是否能够达到令人惊艳的级别。 图像模糊算法在后处理渲染领域中占据着重要的地位。很多产品级后处理的实现，都会直接或间接依赖于图像模糊算法中的一种或多种。...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，保留低频信号的过程。过滤高频的信号的一个常见可选方法是卷积滤波。从这个角度来说，图像的高斯模糊过程即图像与正态分布做卷积。...： 对模糊半径（Blur Radius）参数的调节，可以控制高斯模糊的程度： 二、方框模糊（Box Blur） 方框模糊（Box Blur），又常被称为盒式模糊，其中所得到的图像中的每个像素具有的值等于其邻近的像素的输入图像中的平均值...移轴镜头的作用，本来主要是用来修正以普通广角镜拍照时所产生出的透视问题，但后来却被广泛利用来创作变化景深聚焦点位置的摄影作品。
模糊查询中输入通配符的问题： 比如说在搜索框中输入'%'、'_'、'/'时会出错，因为这些特殊符号在sql语句查询的时候是有他特定的意义的，所有这里要对前台传过来的keyword搜索内容进行排除通配符处理
用 Canvas 绘制了一个标尺组件； 用 4K 屏做的测试； 处于 1.5 倍缩放模式下 发现文字显示效果很模糊； 2. 基础？...love MDN"; ctx.fillText(textString, x, y); 因此，要使 canvas 适配高倍屏： 将 canvas 放大到设备像素比来绘制； 然后将 canvas 压缩成一倍的物理大小来展示...； 并且将 canvas中的线条大小、文字大小等都需要乘以设备像素比来进行绘制，否则高倍屏下的线条会变细几倍； 参考： Window.devicePixelRatio： https://developer.mozilla.org
你有没有想过把模糊的图像变清晰？就像这样： ? 或者这样： ?...今天我将给你介绍这种神奇的技术：去卷积 图像的模糊有很多种可能性，包括了： 镜头的缺陷 相机的抖动 场景的运动 景深的限制 后期的处理 让我先从第一种镜头的缺陷导致的图像模糊讲起，因为这是所有的镜头都会存在的固有的问题...事实上，已知模糊的图像b以及成像系统的PSF，恢复原始图像x的过程叫做非盲去卷积(Non-blind deconvolution)。这个领域有大量的研究成果。...这里的第一项描述了清晰图像和模糊图像之间的关系，而第二项则是梯度正则化项，用于惩罚过大的梯度信息（噪声会带来大的梯度，因此第二项就含有降噪的功效） 我们可以看看梯度正则化带来的好处，下面的示例图中两幅模糊图像具有不同的模糊程度和不同的噪声水平...还值得一提的是下面这篇文章。我们刚刚提到的方法仅仅用于处理空间不变的模糊核问题，不能解决色差、像差问题。
简介 盲图像去模糊（blind image deblurring）是图像处理和计算机视觉领域中的一个经典问题，它的目标是将模糊输入中隐藏的图像进行恢复。...当模糊形状满足空间不变性的时候，模糊过程可以用以下的方式进行建模： ? 其中⊗代表的是卷积算子，B、I、k 和 n 分别代表模糊图像、隐藏的清晰图像、模糊核以及噪声。...式（1）中的问题是不适定性，因为 I 和 k 都是未知的，存在无穷多个解。为了解决这个问题，关于模糊核和图像的额外约束和先验知识都是必需的。 ? 图 1： 一个去模糊的例子。...为了解决这个问题，他们在 CNN 中采用了全局平均池化层 [ 21 ]，以允许学习的分类器处理不同大小的输入。此外，为了使分类器对不同输入图像尺寸具有更强的鲁棒性，他们还采用多尺度训练策略。...全局平均池化层在 sigmoid 层之前将不同大小的特征图转换成一个固定的大小。此外，全局平均池化层中没有额外的参数，这样就消除了过拟合问题。图 2 展示了整个网络架构和二分类网络的细节参数。 ?
简介 盲图像去模糊（blind image deblurring）是图像处理和计算机视觉领域中的一个经典问题，它的目标是将模糊输入中隐藏的图像进行恢复。...当模糊形状满足空间不变性的时候，模糊过程可以用以下的方式进行建模： ? 其中⊗代表的是卷积算子，B、I、k 和 n 分别代表模糊图像、隐藏的清晰图像、模糊核以及噪声。...式（1）中的问题是不适定性，因为 I 和 k 都是未知的，存在无穷多个解。为了解决这个问题，关于模糊核和图像的额外约束和先验知识都是必需的。 ? 图1：一个去模糊的例子。...为了解决这个问题，他们在 CNN 中采用了全局平均池化层 [ 21 ]，以允许学习的分类器处理不同大小的输入。此外，为了使分类器对不同输入图像尺寸具有更强的鲁棒性，他们还采用多尺度训练策略。...全局平均池化层在 sigmoid 层之前将不同大小的特征图转换成一个固定的大小。此外，全局平均池化层中没有额外的参数，这样就消除了过拟合问题。图 2 展示了整个网络架构和二分类网络的细节参数。 ?
，其实代表了西方世界做软件生意的一个巅峰，跟东方思维中的“不讲究”，“东方智慧”和“战略模糊”是根本对立的。...模模糊糊，只搞半吊子的后果很严重，只能你和公司员工，投资人和客户一起承担。 先搞清楚根本问题，后面才能承接上规模化增长和销售加速体系的落地。 今天想把其中一个荼毒市场很久的“战略模糊”讲清楚。...但如果真的想用SaaS模式做生意，以回款作为衡量增长的基本单位，在实际业务逻辑设计的时候会有问题。 事实上，用回款作为主要业务逻辑的SaaS，打法套路话术都会有问题。...比如是否要做很重的服务的问题。虽然是一次性，但是回款好看。 ARR就很难看，因为不算。 真正用ARR作为业务标准的，我的客户也就不多的几个。 因为这不是一个简单的财务问题。...以及使用一次性手段做高收入的巨大需求。 中国的普遍现状，如果一家SaaS公司财务收入做不起来，ARR也做不起来的话，似乎大家都接受回款做为业务成败的衡量标准。 这种战略模糊会要命。
而本篇文章是使用生成对抗网络进行图像去模糊。因此生成器的输入不是噪声，而是模糊图像。...其中包含了来自不同街道视角的人造模糊图像，根据不同的场景将数据集分在各个子文件夹中。 我们先把图像分到 A（模糊）和 B（清晰）两个文件夹。这个 A&B 结构对应于原始文章pix2pix 。...生成器 生成器要生成清晰图像，网络是基于ResNet blocks的，它可以记录对原始模糊图像操作的过程。原文还使用了基于UNet的版本，但我目前还没有实现。这两种结构都可以很好地进行图像去模糊。...图像去模糊结果 ? 从左到右：原始图像，模糊图像，GAN 输出 上面的输出结果都是我们用 Keras 进行 Deblur GAN 的结果。...左图： GOPRO 测试图像，右图：GAN 输出结果 希望你们可以喜欢这篇关于生成对抗网络用于图像去模糊的文章。 你可以评论，关注我或者联系我。
最近在使用 canvas 画图的时候，遇到了图像文字模糊的问题，解决思路就是根据分辨率绘制不同尺寸的画布。...以下是创建高分辨率画布的代码： /** * 创建高分辨率画布 * @param w 画布宽 * @param h 画布高 * @param ratio 屏幕分辨率 */ function...const canvas = document.createElement("canvas"); canvas.width = 100; canvas.height = 100; // 创建使用默认分辨率的画布...const myCanvas = this.createHiDPICanvas(100, 100); // 创建分辨率为 3 的画布 const myCustomCanvas = this.createHiDPICanvas...(100, 100, 3); 最后，贴一个高分辨率画布的开源库 https://github.com/jondavidjohn/hidpi-canvas-polyfill
为了缓解这个问题，有研究者提出了一种新颖的图像自适应YOLO (IA-YOLO) 框架，其中每个图像都可以自适应增强以获得更好的检测性能。...上图显示了雾天条件下目标检测的示例。可以看出，如果图像可以根据天气状况进行适当的增强，则可以恢复更多有关原始模糊目标和错误识别目标的潜在信息。...为了解决这个具有挑战性的问题，Huang、Le和Jaw（DSNet: Joint semantic learning for object detection in inclement weather...然而，这些方法必须包含复杂的图像恢复网络，需要在像素级监督下单独训练。这需要手动标记要恢复的图像。这个问题也可以被视为无监督的domain adaptation任务。...Yolov3两大问题，附源代码） ResNet超强变体：京东AI新开源的计算机视觉模块！
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
