今天学习的是 CMU 和 Facebook 的同学 2017 年的工作《Non-local Neural Networks》,发表于 CVPR 18,作者王小龙,导师是何凯明老师,这篇论文的截止目前的引用量有 1100 多次。
首先谈一下什么是非局部均值滤波。在此之前,我们先来看一下均值滤波的原理。 #####均值滤波
冈萨里斯数字图像处理的那本书的一小点点东西,数字图像处理其实是学过了的,这里我只是把这本书完整看一遍,也是略略的看,查漏补缺,前两张略过了,从第三章开始。
大家好,在我们上一篇名为“数字图像处理中的噪声”的文章中,我们承诺将再次提供有关过滤技术和过滤器的文章。 所以这里我们还有关于噪声过滤的系列“图像视觉”的另一篇文章。
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。
Y值越大,越稀释边缘像素的差异,各个点的权重就更接近,可以想象:当Y无限大时,每个点的权重几乎等于1,就没有保边的效果
normalize = true 时,方框滤波就变成了均值滤波。也就是说,均值滤波是方框滤波归一化(normalized)后的特殊情况。
非局部均值滤波(Non Local Means)作为三大最常提起来的去燥和滤波算法之一(双边滤波、非局部均值、BM3D),也是有着很多的论文作为研究和比较的对象,但是也是有着致命的缺点,速度慢,严重的影响了算法的应用范围。目前在已有的文献中尚未看到在不对算法的本质原理上做更改的情况下,能取得实时的效果,本文呢,也不求得到这个目的,只是对现有的开放的资源上来取得更进一步的提升。
随着移动设备的发展,美颜已成为多媒体内容生成链路中不可缺少的一种基本能力,尤其是在来疯直播秀场业务的场景下,主播的颜值就意味着生产力,直接影响主播及平台的收入。
对单张图像循环进行多次超分辨,图像增强,去模糊等图像处理是否合理?以及如何评价图像质量?
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。
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。
图像增强方法在数字图像处理中占有重要地位,它能够有效提高图像的视觉效果,增强图像的细节信息,从而在医学、遥感、工业检测等多个领域发挥重要作用
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。
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:
前些时间,我在知识星球上创建了一个音视频技术社群:关键帧的音视频开发圈,在这里群友们会一起做一些打卡任务。比如:周期性地整理音视频相关的面试题,汇集一份音视频面试题集锦,你可以看看这个合集:音视频面试题集锦。再比如:循序渐进地归纳总结音视频技术知识,绘制一幅音视频知识图谱,你可以看看这个合集:音视频知识图谱。
摘要:将视觉SLAM(同步定位与地图创建)方法应用于水下环境时,扬起的沉积物会导致SLAM特征点提取与追踪困难,而且人工光源的光照不均匀还会引起特征点分布不均与数量较少。针对这些问题,设计了一种水下图像半均值滤波除尘与光照均衡化特征增强算法;根据水中杂质的像素特征,按照“检测-滤波”的顺序采取从外至内的半均值滤波过程消除扬起的沉积物在图像内造成的干扰;同时,通过统计光照均匀、充足区域内的像素分布,得到同一地形下不同位置处的环境特征相似的规律,并将其用于求解水下光照模型,将图像还原为光照均衡的状态,以此来增强图像的特征,进而实现更多有效特征点的提取。最后,利用该滤波与增强算法对多种海底地形数据集进行处理,并在ORB-SLAM3算法下测试运行。结果表明,滤波与增强后的数据集能够将特征点提取数量和构建地图的点云数量平均提高200%。综上,图像滤波除尘与特征增强算法能够有效提高视觉SLAM算法的运行效果与稳定性。
图像的实质是一种二维信号,滤波是信号处理中的一个重要概念。在图像处理中,滤波是一常见的技术,它们的原理非常简单,但是其思想却十分值得借鉴,滤波是很多图像算法的前置步骤或基础,掌握图像滤波对理解卷积神经网络也有一定帮助。
OpenCV函数:cv2.blur(), cv2.GaussianBlur(), cv2.medianBlur(), cv2.bilateralFilter()
在图像处理和计算机视觉领域,滤波是一项常见的图像处理操作,用于平滑图像、去除噪声等。 OpenCV 提供了多种滤波方法,其中包括均值滤波和高斯滤波。本文将以均值滤波和高斯滤波为中心,为你介绍使用 OpenCV 进行滤波操作的基本步骤和实例。
引导图滤波器是一种自适应权重滤波器,能够在平滑图像的同时起到保持边界的作用,具体公式推导请查阅原文献《Guided Image Filtering》以及matlab源码:http://kaimingh
首先我们把所有图像看作矩阵。 模板一般是nxn(n通常是3、5、7、9等很小的奇数)的矩阵。模板运算基本思路:将原图像中某个像素的值,作为它本身灰度值和其相邻像素灰度值的函数。模板中有一个锚点(anchor point),通常是矩阵中心点,和原图像中待计算点对应;整个模板对应的区域,就是原图像中像素点的相邻区域。模板也称为核(kernel)。
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
OpenCV中提供了三种常用的线性滤波函数,它们分别是方框滤波,均值滤波和高斯滤波。
这个项目是我在GitHub上看到的,和我之前的Python+OpenCV实时图像处理,异曲同工,只不过是我对实时视频的处理,这个是图像处理,功能上感觉这个项目更加全面一些,特学习并分享~
1.中值滤波(medianBlur) 中值滤波是非线性的图像处理方法,在去噪的同时可以兼顾到边界信息的保留。选一个含有奇数点的窗口,将这个窗口在图像上扫描,把窗口中所含的像素点按灰度级的升或降序排列,取位于中间的灰度值来代替该点的灰度值。
均值滤波是典型的线性滤波算法,它是指在图像上对目标像素给一个模板,该模板包括了其周围的临近像素(以目标像素为中心的周围8个像素,构成一个滤波模板,即去掉目标像素本身),再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。
关于滤波和模糊,很多人分不清,我来给大家理理(虽说如此,我后面也会混着用,,ԾㅂԾ,,):
图像的实质是一种二维信号,滤波是信号处理中的一个重要概念。在图像处理中,滤波是一种非常常见的技术,它们的原理非常简单,但是其思想却十分值得借鉴,滤波是很多图像算法的前置步骤或基础,掌握图像滤波对理解卷积神经网络也有一定帮助。
经过几个月的努力,小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4,小白与出版社沟通,提前在公众号上连载部分内容,请持续关注小白。
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。
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。
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。
在数字图像处理的语境里,图像一般是二维或三维的矩阵,卷积核(kernel)和滤波器(filter)通常指代同一事物,即对图像进行卷积或相关操作时使用的小矩阵,尺寸通常较小,常见的有3*3、5*5、7*7等。卷积操作相当于对滤波器旋转180度后的相关操作,如下图所示,但很多滤波器是中心对称的,而且两者运算上可以等价,所以很多时候不太区分。
Sobel算子是像素图像边缘检测 中最重要的算子之一,它是一个离散的一阶差分算子,用来计算图像亮度函数的一阶梯度之近似值。
中值滤波法是一种非线性平滑技术,它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值.
概述: 椒盐噪声(salt & pepper noise)是数字图像的一个常见噪声,所谓椒盐,椒就是黑,盐就是白,椒盐噪声就是在图像上随机出现黑色白色的像素。椒盐噪声是一种因为信号脉冲强度引起的噪声,产生该噪声的算法也比较简单。
算法:均值滤波是用当前像素点周围像素点的均值来代替当前像素值。该方法遍历处理图像内的每一个像素点,即可完成整幅图像的均值滤波。
高斯噪声是指幅值的概率密度函数服从高斯分布的噪声,如果其功率谱密度服从均匀分布,则为高斯白噪声。
图像分割(二) 之基于边缘分割 所谓边缘是指图像中两个不同区域的边界线上连续的像素点的集合,是图像局部特征不连续的反应,体现了灰度、颜色、纹理等图像特性的突变。通常情况下,基于边缘的分割方法是指基于灰度值的边缘检测,它是建立在边缘灰度值会呈现出阶跃型或屋顶型变化这一观测基础上的方法。 阶跃型边缘两边像素点的灰度值存在着明显的差异,而屋顶型边缘则位于灰度值上升或下降的转折处。正是基于这一特性,可以使用微分算子进行边缘检测,即使用一阶导数的极值与二阶导数的过零点来确定百鸟园,具体实现时可以使用图像与模板进行卷积
源代码:https://github.com/zh460045050/SNL_ICCV2021
其中,m=2a+1,n=2b+1, w(s,t)是滤波器系数,f(x,y)是图像值。一般来说最小尺寸是3。
均值滤波是典型的线性滤波算法,它是指在图像上对目标像素给一个模板,该模板包括了其周围的临近像素(以目标像素为中心的周围8个像素,构成一个滤波模板,即去掉目标像素本身),再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。均值滤波本身存在着固有的缺陷,即它不能很好地保护图像细节,在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分,从而使图像变得模糊,不能很好地去除噪声点。我们使用MeanImageFilter()函数来对图像进行平滑去噪。参数设置就是统计均值计算的半径大小,这里可以xyz方向上都一样的半径大小,也可以设置成不同的半径大小,在这里我们设置成5,就意味着是10x10x10区域里计算均值滤波的结果。
算法:双边滤波是综合考虑空间信息和色彩信息的滤波方式,在滤波过程中有效地保护图像内的边缘信息。双边滤波在计算某一个像素点的值时,不仅考虑距离信息(距离越远,权重越小),还考虑色彩信息(色彩差别越大,权重越小)。双边滤波综合考虑距离和色彩的权重,既能够有效地去除噪声,又能够较好地保护边缘信息。在双边滤波中,与当前点色彩相近的像素点(颜色距离很近)会被给予较大的权重值;与当前色彩差别较大的像素点(颜色距离很远)会被给予较小的权重值(极端情况下权重可能为0,直接忽略该点),这样就保护了边缘信息。
邻域嵌入(Neighbor Embedding, NE)是“样本-样本”映射,在训练样本中寻找测试样本的相似邻居特征样本,计算量略大。
本文以Dalsa sherlock软件为例,一起来了解一下视觉检测中平滑模糊的图像处理方法。
均值滤波使用像素点周围一定区域的像素的均值替换当前像素点的值。均值滤波可以平滑图像,但是对噪声几乎没有效果,最多只能让噪点变得更模糊。
作者在知乎上介绍了他这篇论文的原理,原帖见这里:https://zhuanlan.zhihu.com/p/58326095 。我这篇文章主要谈实现。
图像增强是图像处理和计算机视觉中的重要研究课题。它主要用作图像预处理或后处理,以使处理后的图像更清晰,以便随后进行图像分析和理解。本期我们主要总结了图像增强中图像去噪的主要方法以及对不同算法的基本理解。
高斯滤波是一种线性平滑滤波,适用于消除高斯噪声,广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲,高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程,每一个像素点的值,都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是:用一个模板(或称卷积、掩模)扫描图像中的每一个像素,用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云