图像修复前沿（Image Restoration）

原创 已于 2023-05-06 19:05:23 修改 · 1.6k 阅读 · 8 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#计算机视觉 #人工智能 #深度学习 #图像处理

于 2023-04-24 15:21:52 首次发布
文章探讨了图像修复问题，包括低质量图像到高质量图像的转换，以及深度学习如何通过CNN和Transformer来学习通用先验，从而在该领域取得最新最优（SOTA）效果。当前的网络模型架构如残差块、多尺度和多阶段结构被提及，同时指出图像修复面临的质量和系统复杂性的挑战。文章还列举了一些创新点，如线性复杂度的注意力机制和移除非线性激活函数，以降低模型复杂性。

背景与现状

图像修复是一个长期存在的低层次视觉问题，旨在从损坏的输入图像中获取高质量图像，例如去模糊、去噪、去雾、去雨以及超分辨等。
L=D(H)+γ \mathbf{L} = \mathbf{D}(\mathbf{H}) + \gamma L=D(H)+γ
其中，L是低质量图像，H是高质量图像，D,γD, \gamma

最低0.47元/天 解锁文章
【论文速看】DL最新进展20241023-多模态、无监督学习、多任务、图像修复
qq_40734883的博客
10-23 920
【论文速看】DL最新进展20241023-多模态、无监督学习、多任务、图像修复
MobileNetV2详细原理（含torch源码）
Code_and516的博客
04-17 5778
MobileNetV2详细原理（含torch源码）—— cifar10
Image Restoration
05-03
Image Restoration
RT-DETR vs 传统 DETR：2023 年实时目标检测技术的代际差异
最新发布
yudyhjfjkkl的博客
10-25 745
目标检测是计算机视觉的核心任务，用于识别图像中的物体位置和类别。DETR（DEtection TRansformer）自2020年提出以来，革新了目标检测领域，但传统DETR在实时性上存在瓶颈。2023年，RT-DETR（Real-Time DETR）应运而生，专注于提升推理速度，实现实时检测。下面我将逐步解析两者的核心差异，帮助您理解代际升级。传统DETR基于Transformer架构，实现端到端检测（无需后处理如NMS）。其核心包括：RT-DETR针对实时性优化，于2023年提出，主要提升速度和效率：下
Learning Enriched Features for Fast Image Restoration and Enhancement 论文阅读笔记
read, note and comment papers
07-14 2624
这里的特征图是已经上采样到相同尺度了，相加做一个global average pooling和全连接层后，分成两个向量，各自再全连接层一次，然后softmax归一化使得两个向量的加和处处为1，然后进行通道加权后相加。这是2022年TPAMI上发表的大名鼎鼎的MIRNetv2，是一个通用的图像修复和图像质量增强模型，核心是一个多尺度的网络。网络结构整体是残差的递归，不断把残差展开可以看到是一些残差块的堆叠。启发是，一个高性能的网络，用简单的距离损失函数进行有监督训练，能够产生很好的增强结果。
图像修复(Image Restoration)
ReaFly的博客
03-06 4129
1. 《Multi-Stage Progressive Image Restoration》 --CVPR 2021 创新点： 多阶段的图像修复网络。上采用-下采样的encoder-decoder结构可以获得足够的感受野，使得网络获得更优的图片语义，但多个down-sampling会损害图片的空间特征。而保持图片单一尺度卷积运算可以保持图片的空间细节，但又受限于没有足够的感受野，语义信息不足，可见，二者模型各有利弊。所以，本篇论文作者整合两种结构，分别用于捕获语义特征和空间细节，构建多阶段网络。 SAM
image restoration
03-22
用总变分实现图像钦差大臣去噪复原等一系列功能
imagerestoration.rar_Depth Restoration_image restoration_图像修复 MA
07-15
此外，对于研究者和开发者来说，这是一个很好的学习资源，可以帮助他们进一步探索图像修复的前沿技术，如基于深度学习的高级修复方法。 总之，基于深度图的图像修复是一个涉及图像处理、计算机视觉和深度学习的综合...
UniRestore: Unified Perceptual and Task-Oriented Image Restoration Model Using Diffusion Prior
08-08
基于扩散先验的统一感知与任务导向图像修复模型（UniRestore）是一个较为前沿的研究方向，旨在通过扩散模型（Diffusion Models）的先验知识来实现高质量的图像修复。扩散模型是一种生成模型，通过逐步添加噪声到数据...
图像修复transformer
01-09
在《SwinIR: Image Restoration Using Swin Transformer》这篇论文中，研究人员提出了基于Swin Transformer架构的新颖图像恢复方法。该方法通过引入分层特征提取机制，在多个尺度上捕捉空间关系，从而显著提升了低...
Image_restoration.m
08-10
利用matlab实现图像复原，对一个图像的人为添加噪声，利用逆变换复原图像。
分享几种滤波方法实现的图像恢复-Image_Restoration.rar
08-13
分享几种滤波方法实现的图像恢复-Image_Restoration.rar 生成降质图像，利用逆滤波、 Wiener滤波和 Lucy-Richardson滤波实现图像恢复。 matlab GUI
Image Restoration-Image Diffusion
爱大象呦
01-01 579
Additive & Multiplicative Noise Models Denoising Smoothing Edge preserving Texture Corners
SwinIR: Image Restoration Using Swin Transformer
mytzs123的博客
04-25 910
图像恢复是一个长期存在的低水平视觉问题，旨在从低质量图像（例如，缩小尺寸、噪声和压缩图像）中恢复高质量图像。虽然最先进的图像恢复方法是基于卷积神经网络的，但很少有人尝试使用Transformers，因为它在高级视觉任务中表现出令人印象深刻的性能。在本文中，我们提出了一种基于Swin Transformer的用于图像恢复的强基线模型SwinIR。SwinIR由三部分组成：浅层特征提取、深层特征提取和高质量图像重建。特别地，深度特征提取模块由几个剩余的Swin-Transformer块（RSTB）组成，每个块具
信号处理（三）Image restoration 图像修复
qq_37030400的博客
08-08 791
Demand Consider an image, whose lines have been shifted by a few pixels. The image has been presented below : Download to your working directory the file containing the original image: fichier2.bmp. You can read it with “imread” MATLAB function and displ
[数字图像处理]Image Restoration实验报告
persist
05-22 1138
Lab 4：Image Restoration In this lab, I review the principle of several kinds of filters. And use the histograms of different figure to determine which kind of noise has been added on the figure. T...
论文阅读笔记之——《Image Restoration via Residual Non-local Attention Networks》
gwpscut的博客
07-30 3565
先给出paper的链接：https://arxiv.org/pdf/1903.10082v1.pdf 代码：https://github.com/yulunzhang/RNAN 这篇论文感觉跟SAN的骨架有点类似，相对于SAN用了一个协方差pooling，而这篇论文仅仅加了non-local的结构。但是所设计的Trunk 分支和mask分支或许可以进一步讨论两个分支的交互的意义 ...
图像复原论文解读：Image Restoration with Mean-Reverting Stochastic Differential Equations, ICML 2023
qq_20448873的博客
05-01 4490
Image Restoration with Mean-Reverting Stochastic Differential Equations, ICML 2023. 基于diffusion的图像复原方法，只需切换数据集即可灵活应用到各种各样图图变换任务中。
图像修复系列资料
周旋的博客
04-19 1535
图像修复系列资料 通过图像分割和显著性检测这两个系列，我认为在开始写算法之前先放一篇综述整理会更好一些。 综述整理文会包含对该系列大体的介绍，介绍将会分析哪几个经典算法，以及在学习这些算法时我所参考的所有文章资源，我觉的一个算法靠一篇文章绝对无法使大家学会，所以大家可以看看我参考的那些博客，会事半功倍。 图像修复综述 首先辨别一下图像修复，图像复原，图像补全这仨的关系。 图像修复偏重修复划痕之类的这种小破损，而图像补全则偏重修复大块的缺损（包括物体移除之类的），图像复原则是提高图像的成像质量。 本系列的算法
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值