随笔分类 - 图像处理
摘要：小波分解与重构 【转载自】 用Matlab将一副256*256灰度图进行小波变换和逆变换，得到的图颜色加深了_百度知道 https://zhidao.baidu.com/question/623538787900934124.html
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摘要：小波图像分解与重构 正常应该无损重构的，但是在处理中介入了阈值，再重构会有少许误差。 【转载自】 HAAR小波变换 - 豆丁网 https://www.docin.com/p-663309428.html
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摘要：图像压缩 改变块变换编码中所使用变换的种类（DFT与DCT），结果图如下： DCT变换结果优于DFT。 离散傅里叶变换DFT是傅里叶变换在时域和频域上都呈离散的形式。实际应用中通常采用快速傅里叶变换计算DFT。 离散余弦变换DCT是与傅里叶变换相关的一种变换，DCT相当于一个长度大概是它两倍的DFT
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摘要：二维图像Haar变换 从水平和竖直两个方向进行低通和高通滤波（水平和竖直先后不影响），用图像表述如下图所示：图a表示原图，图b表示经过一级小波变换的结果，h1 表示水平反向的细节，v1 表示竖直方向的细节，c1表示对角线方向的细节，b表示下2采样的图像。图c中表示继续进行Haar小波变换。 二维离散
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摘要：经过小波变换后图像会生成低频信息和高频信息。低频信息对应于求均值，高频信息对应于求差值。 均值是局部的平均值，变化缓慢，属于低频信息，存储图片的轮廓信息，近似信息差值是局部的波动值，变化较快，属于高频信息，存储图片的细节信息，局部信息，另外含有噪音 h high是高通滤波器，h low是低通滤波器。
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摘要：离散小波变换。多级信号分解，多分辨率分析。 Multiresolution Analysis（MRA、多分辨率分析） 子带编码（Subband Coding） 简称SBC。 一种以信号频谱为依据的编码方法，即将信号分解成不同频带分量来去除信号相关性，再将分量分别进行取样、量化、编码，从而得到一组互不
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摘要：哈尔小波转换是于1909年由Alfréd Haar所提出，是小波变换（Wavelet transform）中最简单的一种变换，也是最早提出的小波变换。 Alfréd Haar，1885~1933，匈牙利数学家。哥廷根大学博士，导师是David Hilbert。Franz Joseph Univers
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摘要：图像中的一条直线在旋转缩放过程中会有分段现象。 图像在Windows照片查看器中打开、显示。 使用滚轮放大缩小。 原来的一条直线会分段。 图像旋转方式：16相位（33端）、32 原图： 经旋转45，放大2倍后显示的原大小： 上滚、放大一次：出现分段节点。 上滚放大第二次，节点消失一些。 上滚放大第三
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摘要：Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural 大概翻译了很多： Real-Time Single Image and Video Super-Re
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摘要：论文：Image Super-Resolution by Neural Texture Transfer 论文链接：https://arxiv.org/abs/1903.00834 项目地址：https://github.com/ZZUTK/SRNTT SRNTT Adobe 研究院与田纳西大学的研
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摘要：多用于图像检索、分类 3.2.1.4 视觉单词模型 视觉词袋（BoVW，Bag of Visual Words）模型，是“词袋”（BoW，Bag of Words）模型从自然语言处理与分析领域向图像处理与分析领域的一次自然推广。对于任意一幅图像，BoVW模型提取该图像中的基本元素，并统计该图像中这些
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摘要：学习深度CNN去噪先验用于图像恢复(Learning Deep CNN Denoiser Prior for Image Restoration)-Kai Zhang 代码：https://github.com/cszn/IRCNN 机翻： 基于模型的优化方法和区别的学习方法已经解决各种逆问题的两种
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摘要：在带宽严重受限的情况下，使用超分辨率技术能够改善其原本较差的视觉质量（即超分辨率技术在同等质量下节省传输带宽）。 微信团队分享：视频图像的超分辨率技术原理和应用场景 - 云+社区 - 腾讯云 https://cloud.tencent.com/developer/article/1198407 没太
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摘要：1、2019.3.13，三星电子QLED 8K电视。 三星全新QLED TV采用了特别开发的量子点8K处理器(Quantum Processor 8K)，通过8K人工智能增强技术(8K AI Upscaling)提升画质和音效双重表现，为消费者带来具备沉浸感的逼真视觉效果和震撼的听觉体验，开启了超高
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摘要：1、基于深度协作表达的人脸图像超分辨率算法研究与应用_百度学术 采用一种深度协作表达算法框架，构造深度的多线性模型 分段拟合高低分辨率图像块之间的非线性关系，本文算法简洁高效，提供了一种新的深度学习模型，实验表明本文算法相比传统基于表达的算法和基于卷积神经网络的人脸超分辨率算法具有更好的主客观重建质
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摘要：深度学习与传统方法结合的超分辨率：Kai Zhang 1、 (CVPR, 2019) Deep Plug-and-Play Super-Resolution for Arbitrary https://github.com/cszn/DPSR 2、 (CVPR, 2017) Learning Dee
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摘要：看不懂。。， 把别人的链接放在这。 【转载自】 https://wenku.baidu.com/view/3d4894bb7c1cfad6195fa7e8.html https://blog.csdn.net/mingtian715/article/details/51243000 https://
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摘要：TV：Total Variation BTV：Bilateral Total Variation Osher等在1992 年提出了总变分（TV）超分辨率重建方法，该方法能够有效地去除噪声和消除模糊，但是在强噪声情况下，图像的平滑区域会产生阶梯效应，同时图像的纹理信息也不能很好地保留。Farsiu等在
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摘要：Young Deok Chun 等人提出了基于 BVLC 矩和 BDIP 矩的一种纹理分析方法。BVLC 能显示粗糙和光滑特性，BDIP 能够很好的提取波谷和边缘。它们直接在彩色空间上进行处理，能有效的结合颜色特征。 BDIP&BVLC BDIP（block difference of invers
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摘要：细粒度图像与超分辨率 FSRNet: End-to-End Learning Face Super-Resolution with Facial Priors(2018 CVPR SPOTLIGHT Presentation) 文章地址：https://arxiv.org/abs/1711.1070
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