使用CNN kernel对图像进行【锐化、模糊、浮雕等】处理

最新推荐文章于 2025-08-12 10:35:50 发布
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本文介绍了一种利用卷积神经网络(CNN)简化图片美化的技术。通过特定的CNN kernel直接应用于原始图片上，可以高效地实现图片风格转换，这种方法不仅减少了大量传统编程的工作量，而且能够快速达到较好的视觉效果。

发现一门将tensorflow的不错的课程。

https://web.stanford.edu/class/cs20si/2017/lectures/slides_07.pdf

之前做过一个相机的APP，当时做图片美化，些非常多的代码效果不一定好。

下面这个图提醒我们，其实直接使用CNN特定的kernel在愿图片上进行一次卷积就可以完成图片的转换了，而且计算量应该比较少吧。



9、图像边缘检测与滤镜应用指南
hp777的博客
10-24 14
本文深入介绍了图像处理中的多种核心技术，涵盖2D卷积、模糊与锐化、边缘检测（Sobel、Laplacian、Canny）、运动模糊、浮雕效果、形态学操作（腐蚀与膨胀）以及晕影滤镜的原理与代码实现。通过OpenCV结合Python演示了各类滤镜的应用方法，并提供了技术对比、应用建议与优化策略。同时展望了深度学习融合、实时处理与个性化服务等未来趋势，适合图像处理初学者与进阶开发者参考学习。
MATLAB实现图像去噪滤波锐化边缘检测_边缘检测_边缘锐化_matlab_matlab锐化_去噪_
09-28
MATLAB实现图像去噪 滤波 锐化 边缘检测 源程序代码
将图片通过高通滤波进行锐化处理_信噪比强化和生成对比度的CNN电镜处理方式...
weixin_39800957的博客
11-04 766
机器人开业第38篇文章已经在机器人上阅读了28篇文章 在把电镜数据处理玩出花的道路上越走越远233摘要：信噪比SNR和图片对比度对成像很重要，经典的获取低频对比度方法使用高的失焦，或者用低通滤波，会损失高频SNR。本文使用的CNN去噪算法可以用来提高SNR和对比度，定量估计了造成的偏置和重建中的影响，本方法可以做出解析度更好的结果。介绍：电镜图来源于重复迭代的叠加和平均，对非常高噪声的...
基于CNN的图像增强之去模糊
大数据挖掘SparkExpert的博客
04-05 1万+
图像模糊产生的原因非常多， 主要如下：（1）相机抖动. □ 拍摄时相机不稳. □ 全部画面被模糊. （2）物体的运动. □ 部分物体运动. □ 不同区域模糊不同. （3） 镜头失焦. □ 大光圈小景深时的效果. 等等。今天在看Learning Deep CNN Denoiser Prior for Image Restoration (CVPR, 2017) 的文章，里面涵盖的内容非常全，其中模糊...
python新手学习记录图像处理1，图片效果（浮雕、模糊、铅笔画、锐化）
weixin_50723174的博客
03-15 520
from PIL import Image,ImageFilter # 从PIL文件夹导入py文件 image=Image.open('files/夜神.jpg') # 打开图片 # image.show() image1=image.filter(ImageFilter.EMBOSS) # 浮雕效果 # image1.show() image1.save('files/夜神浮雕.jpg') image2=image.filter(ImageFilter.
利用RBF神经网络进行图像去噪和图像增强
梵心白莲的博客
02-10 1072
图像在采集、传输和存储过程中，常常会受到各种噪声的干扰，如高斯噪声、椒盐噪声等，这会降低图像的质量，影响后续的分析和处理。同时，图像增强也是图像处理中的一个重要任务，旨在提高图像的视觉效果和可辨识度。传统的图像去噪和增强方法，如均值滤波、中值滤波、直方图均衡化等，在处理复杂噪声和实现复杂增强效果时存在一定的局限性。
[Python图像识别] 四十七.Keras深度学习构建CNN识别阿拉伯手写文字图像
杨秀璋的专栏
10-03 1万+
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、图像分类应用。上一篇文章主要介绍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。本文主要通过Keras深度学习构建CNN模型识别阿拉伯手写文字图像，一篇非常经典的图像分类文字。本文参考并复现了刘润森老师的博客，推荐大家关注他的文章，真的非常棒！
[Python图像识别] 五十.Keras构建AlexNet和CNN实现自定义数据集分类详解
杨秀璋的专栏
04-10 6417
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，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。上一篇文章分享了生成对抗网络GAN的基础知识，这篇文章将详细讲解如何利用Keras构建AlexNet和CNN模型，实现自定义数据集的图像分类，并进行详细的对比。希望对您有所帮助！让我们开始吧，且看且珍惜。
人工智能-作业4：CNN - 卷积
qq_51776413的博客
05-15 775
一、简单描述卷积、卷积核、多通道、特征图、特征选择概念。 卷积： 卷积常用于图像的特征提取，针对像素点进行处理的一种技术。 卷积核： 卷积核就是图像处理时，给定输入图像，输入图像中一个小区域中像素加权平均后成为输出图像中的每个对应像素，其中权值由一个函数定义，这个函数称为卷积核。示例如下： 多通道： 在多通道模式中，第个通道都合用256灰度级存放着图像中颜色元素的信息。该模式多用于特定的打印或输出。 特征图： 卷积计算的结果，图像与卷积核加权累加得到卷积（滤波）后的特征图。如“卷积核”中计算结果矩阵 (
MATLAB图像处理实用技巧：去噪、滤波、锐化与边缘检测
最新发布
weixin_42465140的博客
08-12 752
本章节介绍了边缘检测的理论基础、MATLAB中的实现方式以及检测结果的应用与分析。在实际应用中，边缘检测是一个迭代优化的过程，通过调整算法参数和结合不同的边缘检测算法，可以获得更加精确和鲁棒的边缘信息。
【监督-非监督组合:全色锐化】
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12-29 2289
仅供自己参考
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步入人工智能
03-31 9228
本内容主要介绍实现图像去模糊的 MIMO-UNet 模型。
【一文读懂】卷积神经网络（CNN）基础详解
阿旭的博客
03-02 1519
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传统图像处理向：锐化空间滤波器
weixin_40516558的博客
04-17 898
锐化处理的主要目的是突出灰度的过渡部分。 一、基础 （1）对于一阶微分的任何定义必须保证以下几点： 恒定灰度区域微分为0；灰度台阶或斜坡处微分非0；沿斜坡微分非0 （2）对于一阶微分的任何定义必须保证以下几点： 恒定灰度区域微分为0；灰度台阶或斜坡处微分非0；沿斜坡微分非0 容易注意到，在一个台阶的过渡部分，连接两个值的线段在两个端点的中间与水平轴相交。即...
kernel和filter这两个概念在CNN中的区别以及卷积核与卷积层的关系
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01-19 1万+
根据参考文献可知 keras中， 当channels=1时，那么filter就是kernel 当channels>1时，那么filter就是指一堆kernel 其中channels表示卷积核的数量，一般为2的指数次方 [1]中引用了[2],[2]中的一段话引用如下： So this is where a key distinction between terms comes in handy...
CNN 卷积神经网络--kernel、偏置值导数
zhongkeli的专栏
07-08 8753
卷积层偏置值导数∂E∂blj=∂E∂zlj∗∂zlj∂blj(1)\begin{align}\frac{\partial E}{\partial b_j^l}&=\frac{\partial E}{\partial z_j^l}*\frac{\partial z_j^l}{\partial b_j^l}\tag1 \end{align} one thing keep in mind: bljb_j
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zhongkeli的专栏
07-07 4万+
CNNcnn每一层会输出多个feature map, 每个Feature Map通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征，每个feature map由多个神经元组成，假如某个feature map的shape是m*n, 则该feature map有m*n个神经元。对于卷积层会有kernel, 记录上一层的feature map与当前层的卷积核的权重,因此kernel的shape为(上一层feature
数字图像处理实验[实验二：图像拉普拉斯锐化]
m0_46203495的博客
06-11 5194
数字图像处理实验：拉普拉斯锐化
MATLAB实现CNN图像特征提取的详细教程
资源摘要信息:"在本资源中，我们将详细介绍如何使用MATLAB软件来构建和实现卷积神经网络（CNN）以及如何利用该网络对图像进行特征提取。卷积神经网络是一种深度学习模型，特别适合于处理具有网格状拓扑结构的数据，...
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