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。
数字图像,又称为数码图像或数位图像,是二维图像用有限数字数值像素的表示。数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素的、可以用数字计算机或数字电路存储和处理的图像。
“强基固本,行稳致远”,科学研究离不开理论基础,人工智能学科更是需要数学、物理、神经科学等基础学科提供有力支撑,为了紧扣时代脉搏,我们推出“强基固本”专栏,讲解AI领域的基础知识,为你的科研学习提供助力,夯实理论基础,提升原始创新能力,敬请关注。
前言 论文链接:Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution 论文的补充资料:Supplementary Material 以下Github链接是各种深度学习框架的实现: 1, Torch fast-nueral-style 2, Tensorflow fast-nueral-style 3, Keras fast-nueral-style 4, Chainer fast-nueral-style 5, 还有我基于Mx
任意图像变换方式都可生成。扩散模型或取代GAN? 作者 | 王玥、李梅 编辑 | 陈彩娴 最近,Stability.Ai 公开发布了其文本生成图像模型 Stable Diffusion 的最新版本,网友们的新一波图像创作热潮又开始了~ 图注:Stable Diffusion 生成图像 前特斯拉 AI 总监 Andrej Karpathy 评论说:这是人类创造力具有历史意义的一天,如此丰富的人类视觉创造力集中体现到了一个人人可触及的产品中。 从生成图像的效果来看,Stable Diffusion 已经是当
论文链接:Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution
读TensorFlow相关代码看到了STN的应用,搜索以后发现可替代池化,增强网络对图像变换(旋转、缩放、偏移等)的抗干扰能力,简单说就是提高卷积神经网络的空间不变性。
在32. 镜头、曝光,以及对焦(下)中,我给你介绍了各种各样的相机镜头,也介绍了视场角(FOV)这个概念。现在咱们手机上的主摄像头一般FOV是七、八十度左右,有的更小一些。但人类的视觉系统FOV可以达到
Pytorch中的图像预处理都跟transforms这个工具包有关系,它是一个常用的图像变换工具包,主要支持方式有两中:
Petuum 专栏 作者:Luona Yang、Xiaodan Liang、Eric Xing 机器之心编译 参与:Panda 不久之前,机器之心推出了介绍 AI 创业公司 Petuum 在医疗领域的一系列研发成果的文集。而除了医疗领域,Petuum 也在自动驾驶等多个领域启动了研发项目。本系列我们将介绍 Petuum 在自动驾驶研发方向的一系列成果。我们在此以[用于端到端公路驾驶的无监督真实域到虚拟域的域统一]这一开创性论文来开始这一系列。在获取用于训练自动驾驶系统的数据时,常见的做法是使用对抗生成模型(
图像配准(Image Registration)是计算机视觉中的基本步骤。在本文中,我们首先介绍基于OpenCV的方法,然后介绍深度学习的方法。
数据是深度学习的立足之本,本文主要介绍Fastai框架如何进行数据加载与数据预处理。
上次写了图像变换-旋转问题,试一试?,后面留了个问题,本来就是随便说说的,留给大家一个探索的机会,刚好碰到最近事情也有点多,没空弄。
TorchVision包包含流行的数据集、模型架构和用于计算机视觉的图像转换,它是PyTorch项目的一部分。TorchVison最新发布版本为v0.11.1,发布较频繁,它的license为BSD-3-Clause。它的源码位于: https://github.com/pytorch/vision
频域乘法表现在空域中等效于卷积计算,但是计算量会大大降低,本文记录 OpenCV 实现频域操作图像的相关内容。 概述 图像处理一般分为空间域处理和频率域处理,空间域处理是直接对图像内的像素进行处理。频率域处理是先将图像变换到频率域,然后在频率域对图像进行处理,最后通过反变换将图像变为空间域。傅里叶变换可以将图像变换为频率域, 傅立叶反变换再将频率域变换为空间域。 在频域里,对于一幅图像,高频部分代表了图像的、纹理信息;低频部分则代表了图像的轮廓信息。如果图像受到的噪声恰好在某个特定的频率范围内
论文:Multimodal Unsupervised Image-to-Image Translation
论文名称:Learning joint reconstruction of hands and manipulated objects
今天咱们来聊聊计算机视觉领域最核心的技术之一——图像分类。顾名思义图像分类是指根据图像信息把不同类别的图像自动区分开来,并能指出图像类别信息。如图 1 所示,当前图像分类技术有着非常广泛的应用场景。
这是最近在社交媒体上爆火的扩散模型视错觉画,随便给AI两组不同的提示词,它都能给你画出来!
但自从团队用机器学习解锁了特别的数据扩增策略,再用自动扩增来的新数据集训练目标检测模型,事情就完全不同了。
在图像分类任务中,图像数据的增广是一种常用的正则化方法,主要用于增加训练数据集,让数据集尽可能的多样化,使得训练的模型具有更强的泛化能力,常用于数据量不足或者模型参数较多的场景。除了 ImageNet 分类任务标准数据增广方法外,还有8种数据增广方式非常常用,这里对其进行简单的介绍和对比,大家也可以将这些增广方法应用到自己的任务中,以获得模型精度的提升。这8种数据增广方式在ImageNet上的精度指标如 图1 所示。
许多经典的图像问题都可以被看成是图像变换任务,算法接受一个输入图像,然后输出变换之后的图像。最常见的例子就是图像处理中的取噪、超分辨重建、图像彩色化等问题,输入的图像是退化低质量图像(噪声、低分辨率、灰度化)得到的输出是一个彩色、高分辨率、高质量的图像,此外这类变换还包括图像语义分割、深度评估。以前基于卷积神经网络来解决这类问题通常采用的是像素基本的损失,但是这种方法训练得到模型拟合标注数据与输出结果之后的感知不同,作者正是基于这点提出了基于感知的损失来训练纠正这种偏差。
单应性原理被广泛应用于图像配准,全景拼接,机器人定位SLAM,AR增强现实等领域。这篇文章从基础图像坐标知识系为起点,讲解图像变换与坐标系的关系,介绍单应性矩阵计算方法,并分析深度学习在单应性方向的进展。
盲水印,顾名思义就是看不见的水印。今天我们来说下频域加盲水印。相信大家做过图像处理的对频域、时域、空间域概念都有了一定的了解。
小波去噪方法就是一种建立在小波变换多分辨分析基础上的新兴算法,其基本思想是根据噪声与信号在不同频带上的小波分解系数具有不同强度分布的特点,将各频带上的噪声对应的小波系数去除,保留原始信号的小波分解系数,然后对处理后的系数进行小波重构,得到纯净信号。
A. Geometric alignment stage 几何对齐阶段 首先进行离线相机标定,基于文献【9】中算法,使用鱼眼相机拍摄标定棋盘,然后计算相机的内外参数 ,基于得到的相机参数,对图像进行校正
常见的2D图像变换从原理上讲主要包括基于2×3矩阵的仿射变换和基于3×3矩阵透视变换。
图像拼接技术是计算机视觉和数字图像处理领域中一个研究的重点。图像拼接是指将描述同一场景的两张或者多张有重叠区域的图像,通过图像配准和图像融合技术拼接成一幅大场景全新图像的过程。
灰度直方图是图像灰度级的函数,用来描述每个灰度级在图像矩阵中的像素个数或者占有率。直方图显示图像数据时会以左暗右亮的分布曲线形式呈现出来。横坐标是灰度级,纵坐标是该灰度级出现的频率。图像的对比度是通过灰度级范围来度量的,而灰度级范围可通过观察灰度直方图得到,灰度级范围越大代表对比度越高;反之对比度越低,低对比度的图像在视觉上给人的感觉是看起来不够清晰,所以通过算法调整图像的灰度值,从而调整图像的对比度是有必要的。
教新手画画?字体风格迁移?换明星“假脸”?毫无疑问,在图像生成中 GAN 以其生成以假乱真的图像“发挥”出了巨大的潜力。
该模块提供图像处理功能;目前支持YIQ空间的色度变换(包括饱和度和色调的变化)和投影变换(包括旋转)。
BM3D(Block-matching and 3D filtering,3维块匹配滤波) 2007-TIP-Image denoising by sparse 3D transform-domain collaborative ltering
众所周知,因为疫情的原因,ICML、ICLR、CVPR 等人工智能顶级会议都已经改为了线上举办。
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)。
transforms包含了一些常用的图像变换,这些变换能够用Compose串联组合起来。另外,torchvision提供了torchvision.transforms.functional模块。functional可以提供了一些更加精细的变换,用于搭建复杂的变换流水线(例如分割任务)。
今天分享一下 Github 上不错的计算机视觉或者机器视觉方面的项目,包括入门的教程、非常经典的算法和实战项目等等。
下面介绍的图像操作假设你已经知道了为什么需要用矩阵构造才能实现了(上面那个博客有介绍为什么)。那么关于偏移很简单,图像的平移,沿着x方向tx距离,y方向ty距离,那么需要构造移动矩阵:
首先介绍术语空间域:指在图像平面本身,对图像每个像素直接进行计算处理。灰度变换也称亮度变换,顾名思义,该处理改变图像的亮度,一般与图像增强操作相关,灰度变换可以改变图像的质量和亮度的对比度。常见的灰度变换函数包括: 线性函数 (图像反转) 对数函数:对数和反对数变换 幂律函数:n次幂和n次开方变换
空间域抽样间隔和频域间隔之间的关系
*图像拼接是将同一场景的多个重叠图像拼接成较大的图像的一种方法,在医学成像、计算机视觉、卫星数据、军事目标自动识别等领域具有重要意义。图像拼接的输出是两个输入图像的并集。 *图像配准(image alignment)和图像融合是图像拼接的两个关键技术。图像配准是图像融合的基础,而且图像配准算法的计算量一般非常大,因此图像拼接技术的发展很大程度上取决于图像配准技术的创新。早期的图像配准技术主要采用点匹配法,这类方法速度慢、精度低,而且常常需要人工选取初始匹配点,无法适应大数据量图像的融合。图像拼接的方法很多,不同的算法步骤会有一定差异,但大致的过程是相同的。 *图像拼接通常用到五个步骤: 1、根据给定图像 / 集,实现特征匹配 2、通过匹配特征计算图像之间的变换结构 3、利用图像变换结构,实现图像映射 4、针对叠加后的图像,采用APAP之类的算法,对齐特征点 5、通过图割方法,自动选取拼接缝
Pix2pix是一个全新的工具,旨在允许任何类型的图像变换的应用程序无关的训练。所需要的是包含图像对A和B的数据集,并且可以训练网络以变换到任一方向。可能的应用包括着色,分割,线图画到图像,映射到卫星视图,风格化等。操作在两个方向上工作,因此通过正确训练的网络,可以从地图或从彩色分割的建筑立面生成合理的卫星视图。
注: 本文是《机器学习数学基础》的补充资料,本书预计2021年5月由电子工业出版社出版。更多内容可以参考:https://qiwsir.gitee.io/mathmetics/
模拟图像,又称连续图像,是指在二维坐标系中连续变化的图像,即图像的像点是无限稠密的,同时具有灰度值(即图像从暗到亮的变化值)。
Hough是基于特征值提取技术的图像变换方案。Hough运用两个坐标空间的之间的变换将在一个空间中具有相同形状的曲线或直线映射到另一个坐标空间的一个点上形成峰值,从而把检测任意形状的问题转换为统计峰值问题。
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。
假如图像的灰度分布不均匀,其灰度分布集中在较窄的范围内,使图像的细节不够清晰,对比度较低。通常采用直方图均衡化及直方图规定化两种变换,使图像的灰度范围拉开或使灰度均匀分布,从而增大反差,使图像细节清晰,以达到增强的目的。 直方图均衡化,对图像进行非线性拉伸,重新分配图像的灰度值,使一定范围内图像的灰度值大致相等。这样,原来直方图中间的峰值部分对比度得到增强,而两侧的谷底部分对比度降低,输出图像的直方图是一个较为平坦的直方图。
摄像机架设的目的,用于后台图像视频处理和分析,图像的不规则和大小不一,造成后台分析系统的准确率降低,分析模型需要针对每个摄像机进行重建,造成大量的人工浪费。这样的图像变换,在法律上很难作为有效的证据来证明前一个摄像机内某个蓝色衣服的人和后一台摄像机中蓝色衣服的人是同一个人。因为图像变换后,就可能造成错误出现。
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