伴随着人类社会历程的不断向前推进，先进的科技就一直承载着人类社会的进步，特别是近年来日渐成熟的AI技术，深远地改变了我们熟悉的各个领域。我们公众号时刻紧跟当前社会发展潮流，考虑到，图像处理技术作为人工智能领域中计算机视觉（CV）的重要基础知识，同时可能也是粉丝朋友们感兴趣的地方，为此，小编决定新开一个专栏——opencv图像处理，期待能够帮助更多想要学习AI技术的小伙伴们，当然，这些知识对于大学三四年级的同学也非常有用哦，期待能够带给大家更多的快乐，我们，一直在前行。
图像增强是图像模式识别中非常重要的图像预处理过程。 图像增强的目的是通过对图像中的信息进行处理，使得有利于模式识别的信息得到增强，不利于模式识别的信息被抑制，扩大图像中不同物体特征之间的差别，为图像的信息提取及其识别奠定良好的基础。图像增强按实现方法不同可分为点增强、空域增强和频域增强。
1、halcon软件提供的是快速的图像处理算法解决方案，不能提供相应的界面编程需求，需要和VC++结合起来构造MFC界面，才能构成一套完成的可用软件。 2、机器视觉在工业上的需求主要有二维和三维方面的 二维需求方面有：⑴识别定位；（2）OCR光学字符识别；（3）一维码、二维码识别及二者的结合；（4）测量类（单目相机的标定）；（5）缺陷检测系列；（6）运动控制，手眼抓取（涉及手眼标定抓取等方面） 三维需求方面：（1）摄像机双目及多目标定（2）三维点云数据重构 3、要成为一名合格的机器视觉工程师必须具备以下三个方面的知识 （1）图像处理涉及以下几大领域： A、图像处理的基本理论知识（图像理论的基础知识） B、图像增强（对比度拉伸、灰度变换等） C、图像的几何变换（仿射变换，旋转矩阵等） D、图像的频域处理（傅里叶变换、DFT、小波变换、高低通滤波器设计） E、形态学（膨胀、腐蚀、开运算和闭运算以及凸壳等） F、图像分割（HALCON里的Blob分析） G、图像复原 H、运动图像 I、图像配准（模板匹配等） J、模式识别（分类器训练，神经网络深度学习等） 比较好的参考书籍有 经典教材：冈萨雷斯的《数字图像处理》及对应的MATLAB版 杨丹等编著《MATLAB图像处理实例详解》 张铮等编著《数字图像处理与机器视觉——Visual C++与MATLAB实现》
欢迎来到《每周CV论文》。在这个专栏里，还是本着有三AI一贯的原则，专注于让大家能够系统性完成学习，所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。
在日常生活、工作中， 受限于拍照技术、拍摄条件等制约，得到的文本图像往往存在光照不均、角度倾斜、文字模糊等情况。这种低质量的文本图像不仅不利于保存和后续研究，也不利于光学字符识别。为了解决以上问题，特别调研了业内相关的产品，发现腾讯云AI的文本图像增强能力可以很好的打造一个掌上扫描仪。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 深度学习伴随着大数据与云计算技术的崛起而快速发展起来，并在计算机视觉、语音等感知领域迅速取得成功。相对于传统机器学习，深度学习的算法设计更加灵活，可以显著提升针对感知类问题的效果。 随着算力及分布式工程能力的进一步提升，深度学习的参数规模越来越大。可以说，参数越多，模型对知识的理解就越深刻。而深度学习模型也从传统的针对单一任务，比如文本识别、物品识别、语音识别等，向多任务处理发生转移，我们称这种一个模型可以同时处理文本识别与理解、图片识别与理解，实现跨领
大家好，这是专栏《计算摄影》的第四篇文章，这一个专栏来自于计算机科学与摄影艺术的交叉学科。今天我们讨论的问题是如何学会做图像增强。
如：光照不够均匀，这会造成图像灰度过于集中； 由CCD(摄像头)获得图像时经A/D(数模)转换、线路传送时产生噪声污染，也会影响图像质量。
OpenCV 4.4.0 于2020年7月18日正式发布，不得不说OpenCV 作为最大开源的图像处理工具，提供的内容太全面了，对小白友好度很高。不仅算法众多，而且文档、源码、各平台下的SDK都极易获取/访问。
1、通过简单的数据输入可以计算出摄像机和靶纸安装位置关系，进而为选择相机提供可靠的参考。
图像处理是在计算机视觉和图像分析中的重要领域。Python作为一种强大的编程语言，在数据分析中提供了许多实用的技术点，用于图像的加载、处理和分析。本文将详细介绍Python数据分析中图像处理的实用技术点，包括图像加载与保存、图像转换与增强、特征提取与描述等。
论文链接：http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Sharma_Classification-Driven_Dynamic_Image_CVPR_2018_paper.pdf
就算是引入了Transformer的DETR，也是结合CNN来预测最终的检测结果的。
上期我们讲到，在一对一直播软件开发过程中，关于音频前处理包含的项目。今天我们来接着聊聊，前处理的第二大项—视频前处理。
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。
来源：计算机视觉与机器学习作者丨木瓜子@知乎 链接丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/82352961本文约7900字，建议阅读10+分钟文章介绍了近年来比较经典的图像增强模型，并分析其优缺点。 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。 介绍 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
选自arXiv 作者：Ting Chen等 机器之心编译 机器之心编辑部 目标检测的「尽头」是语言建模？近日，Hinton 团队提出了全新目标检测通用框架 Pix2Seq，将目标检测视作基于像素的语言建模任务，实现了媲美 Faster R-CNN 和 DETR 的性能表现。 视觉目标检测系统旨在在图像中识别和定位所有预定义类别的目标。检测到的目标通常由一组边界框和相关的类标签来描述。鉴于任务的难度，大多数现有方法都是经过精心设计和高度定制的，在架构和损失函数的选择方面用到了大量的先验知识。 图灵奖得主 Ge
数据增强是人工智能和机器学习领域的一项关键技术。它涉及到创建现有数据集的变体，提高模型性能和泛化。Python是一种流行的AI和ML语言，它提供了几个强大的数据增强库。在本文中，我们将介绍数据增强的十个Python库，并为每个库提供代码片段和解释。
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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。
众所周知，深度学习算法已经占领很多计算机视觉任务的制高点，在图像识别等任务上的精度已然超过了人类的平均水平。然而，绝大多数深度学习算法只有在高质量的图像上才能取得高性能。实际图像采集过程中，存在各种降质因素，导致图像质量和视觉效果下降，深度学习算法的性能也随之降低。
摘要：本篇从理论到实践介绍了当前很火的对比学习模型。首先介绍了背景，主要是对比学习大火的原因以及如何应用到我们的实际业务中；然后从理论方面重点介绍了对比学习，包括对比学习的由来和目标、对比学习的指导原则以及构建模型的三个关键问题、对比学习分类，其中重点介绍了基于负例的对比学习方法中的SimCLR模型；最后介绍了微博将对比学习应用到自然语言处理场景和多模态场景项目实践。对于希望将对比学习应用到实际项目中的小伙伴可能有所帮助。
图像处理是指对图像信息进行加工，从而满足人类的心理、视觉或者应用需求的一种行为。图像增强是对图像的低层次处理，处于图像处理的预处理阶段，在整个图像处理过程中起着承前启后的重要作用，为后续处理阶段做准备，对图像高层次处理的成败至关重要。图像增强的目的是为了改善图像的质量和视觉效果，或将图像转换成更适合于人眼观察或机器分析识别的形式，以便从图像中获取更加有用的信息。
众所周知，随着电网的日益复杂，传统的输电塔人工测量方法已经失效，无法满足安全稳定运行的要求。尽管卫星遥感技术的发展为输电塔的高效稳定测量提供了新的前景，但仍有许多问题需要解决。由于恶劣的气候和成像设备的限制，遥感图像中的一些输电塔目标是模糊的，这使得生成数据集和实现高精度输电塔目标检测变得极其困难。为了进一步提高发射塔的检测精度，首次将基于暗通道先验的图像增强算法应用于遥感图像，提高了图像的可解释性。然后，考虑到增强图像中仍有一些传输塔无法手动标记，采用了一种基于伪标记的半监督学习方法来最大限度地利用现有数据。基于这一高质量的数据集，利用移动倒瓶颈卷积和可变形卷积构建了一个传输塔卫星遥感目标检测模型。最后，根据我国某地区的卫星遥感图像数据集进行了烧蚀和对比实验。实验结果表明，图像增强和半监督学习方法都能提高检测精度，与现有主流模型相比，该方法性能更好。
在理想情况下，光学成像系统在物体与图像之间实现点对点映射，捕捉原始信息。然而，在大气中传输时，光学传输过程受到干扰，导致远距离成像质量下降。在传输过程中，包括大气吸收导致的低光对比度以及带来原始光场噪声的大气散射等必然过程被认为是不可逆的，并且由于复杂性而增加熵。在能见度极低的条件下，特别是当成像距离超过气象光学范围时，图像重建变得具有挑战性。然而，对于民用、军事和商业用途，通过大气散射介质延长成像距离以收集所需的光信息至关重要。
低照度图像增强《An Integrated Neighborhood Dependent Approach for Nonlinear Enhancement of Color Images》-LiTao 2004
1.Realistic Saliency Guided Image Enhancement
图像增强是指根据特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时削弱或去除某些不需要的信息的处理方法。其主要目的是使处理后的图像对某种特定的应用来说，比原始图像更适用。因此，这类处理是为了某种应用目的而去改善图像质量的。处理的结果使图像更适合人的观察或机器的识别系统。应该明确地是增强处理并不能增强原始图像的信息，其结果只能增强对某种信息的辨别能力，而同时这种处理有可能损失一些其他信息。
在机器视觉领域，想将深度学习应用于实际工程项目，并最终落地，会遇到很多问题：光照、遮挡等。而采集到的数据通常难以满足各种现实环境，需要进行数据增强操作。 imgaug是一个基于OpenCV的更高级的API，包含很多集成好的图像增强的方法。
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。
本文分享 AAAI 2022 论文『Low-Light Image Enhancement with Normalizing Flow』，由南洋理工大学和香港城市大学合作完成，该文针对弱光图像增强问题提出了一种新颖的流正则化模型LLFlow，并在多个数据集上达到SOTA性能。
论文地址：http://jiaya.me/papers/photoenhance_cvpr19.pdf
该文是香港理工大学张磊老师及其学生在图像增强领域的又一颠覆性成果。它将深度学习技术与传统3DLUT图像增强技术结合，得到了一种更灵活、更高效的图像增强技术。所提方法能够以1.66ms的速度对4K分辨率图像进行增强(硬件平台：Titan RTX GPU)。
机器之心报道 编辑：小舟、泽南 英特尔在侠盗猎车手 5（GTA5）上测试了他们的图像增强新模型，该模型给出了令人印象深刻的结果。 GTA5 是一款经典的 3D 冒险游戏，它的画风是这样的： 画面接近真实，但少了一些质感...... 近日，来自英特尔的研究者给 GTA 做了一个画质增强补丁，先来看下效果： 左为 GTA 中的 3D 渲染图，右为英特尔新模型生成结果。 效果很不错，下面这一张画质增强的效果就更明显了，该模型处理后的画面宛如相机实拍： 在 3D 渲染领域，实时和真实感是两个关键要素。通常
他们提出基于深度学习优化光照的暗光下的图像增强模型，用端到端网络增强曝光不足的照片。
ENVI软件是一款广泛用于遥感影像处理和分析的可视化软件，具有多种功能和工具，如图像增强、特征提取、分类分析等。本文将介绍ENVI软件的主要功能及其应用领域，并通过实际案例进行举例说明，探讨其在遥感领域中的应用价值。
但在实际的训练过程中，如何正确编写、使用加载数据集的代码同样是不可缺少的一环，在不同的任务中不同数据格式的任务中，加载数据的代码难免会有差别。为了避免重复编写并且避免一些与算法无关的错误，我们有必要讨论一下如何正确加载数据集。
最近在做一件比较 evil 的事情——验证码识别，以此来学习一些新的技能。因为我是初学，对图像处理方面就不太了解了，欲要利吾事，必先利吾器，既然只是做一下实验，那用 Python 来作原型开发再好不过了。在 Python 中，比较常用的图像处理库是 PIL(Python Image Library)，当前版本是 1.1.6 ，用起来非常方便。大家可以在 http://www.pythonware.com/products/pil/index.htm 下载和学习。
前一篇文章详细介绍和总结基于溯源图的APT攻击检测安全顶会内容，花了作者一个多月时间。这篇文章将讲解ACE去雾算法、暗通道先验去雾算法以及雾化生成算法，并且参考了两位计算机视觉大佬（Rizzi 何恺明）的论文。希望这篇文章对您有所帮助，这些大佬是真的值得我们去学习，献上小弟的膝盖~fighting！
现有的图像增强数据集都是通过合成或者调整曝光时间得到的，但存在两个问题：①如何确保预先训练的网络可以用于不同设备、不同场景和不同照明条件下收集的图像，而不是构建新的训练数据集。②如何确定用于监督的正常光图像是最好的,因为相对于一张低光照图像，我们可以得到很多的正常光图像。 为了解决上述问题，本文基于信息熵理论和Retinex模型，提出了第一篇基于深度学习的完全自监督做图像增强的论文，本文提出的网络不用成对的数据集，只需要低光照图像（甚至只要一张低光照图像），训练时间为分钟级（minute-level），可以取得实时的性能。该网络将低光照图像分解为反射部分和照度部分，其中反射部分即为增强后的结果。 本文的理论来源：根据信息熵理论，直方图均匀分布的图像熵最大，信息量最大。基于这一点，本文提出了一个假设，即增强后图像最大通道的直方图分布应与直方图均衡化后的低光照图像最大通道的直方图分布一致。有了这一假设，损失函数的设计就不需要正常光图像，不仅保留了增强后图像的真实性，而且包含充足的信息。作者认为，该方法对低亮度图像的获取没有任何依赖,且训练过程完全self-supervised,因此本文提出的方法具有良好的泛化能力,即使预训练的网络对于新的环境结果不是很好,也可以通过重新训练或者微调的方式改善。 基于最大熵的Retinex模型，其理论来源如下，根据Retinex理论，图像可以分解成反射和照度部分，即
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
低照度图像增强只是对在低环境光环境下拍摄的图像进行增强，以提高图像视觉清晰度，如下图所示：
视觉和语言预训练(VLP)提高了各种联合视觉和语言下游任务的表现。然而，当前的VLP方法严重依赖于图像特征提取的过程，其中大部分涉及区域监督(例如，目标检测)和卷积结构(例如，ResNet)。他们存在以下两方面的问题：
Toward Fast, Flexible, and Robust Low-Light Image Enhancement
GTA 也叫“侠盗猎车手”，是R星旗下一款超高人气动作冒险类游戏，目前已经发售至第五版。
在9月23日到9月24日的MDCC 2016年中国移动者开发大会“人工智能与机器人”专场中，阿里云技术专家周昌进行了题为《寻找下一款Prisma APP：深度学习在图像处理中的应用探讨》的演讲。演讲中，他主要介绍深度学习在图像处理领域中的应用，主要内容包括：传统的图像处理：如超分辨、灰度图彩色化、2D/3D转换等；图像/视频风格化；图像生成。
为了应对这些挑战，作者引入了EnYOLO，这是一个集成的实时框架，旨在同时进行具有领域自适应能力的UIE和UOD。 具体来说，UIE和UOD任务头共享相同的网络主干，并采用轻量级设计。此外，为了确保两个任务的平衡训练，作者提出了一种多阶段训练策略，旨在持续提升它们的性能。 另外，作者提出了一种新颖的领域自适应策略，用于对来自不同水下环境的特征嵌入进行对齐。全面实验表明，作者的框架不仅在UIE和UOD任务上达到了最先进（SOTA）的性能，而且在应用于不同的水下场景时也显示出卓越的适应性。作者的效率分析进一步突显了框架在船上部署的巨大潜力。
基于Retinex的低光照图像增强包含对比度增强和噪声抑制两个任务，并存在一定的耦合关系，若忽略两者之间的关系可能会导致过度/欠平滑的结果。为了解决这一问题，本文提出了一种改进的Retinex框架，其中，低光照图像的噪声和亮度以一种互相增强的方式感知，来实现基于retinex的图像增强。本文设计了两个“逐点式”(即1*1的滤波器)的卷积神经网络分别用于建模环境光和图像噪声的统计规律，并利用它们作为约束来处理共同学习的过程，两个模型渐进地处理直到获得稳定的结果。网络结果图如下：
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