扩大不同物体特征差别：图像增强算法总结

最新推荐文章于 2025-01-12 15:10:48 发布

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#算法 #计算机视觉 #深度学习

本文介绍了图像增强领域的最新进展，包括NeX实时视图合成方法和MPRNet多阶段图像恢复架构。NeX通过神经基扩张实现视图依赖效果，而MPRNet采用多阶段设计逐步改善图像质量，两者在增强图像细节和提供高质量视觉体验方面表现出色。

图像增强可以增强图片中的有效信息，通过改善图像的视觉效果，放大低质量画面的细节，如人像增强、模糊画面清晰化、老照片清晰化等，通过提高图像质量，丰富信息，加强图像解释和识别效果。随着现代人对提高图片数量和质量的追求，图像增强正成为更多人获得更好视觉体验或信息提取的要求。

图1 来自NeRF的真实正向数据集的测试视图的定性结果

下面介绍最近顶会上效果较好的图像增强算法。

NeX: Real-time View Synthesis withNeural Basis Expansi

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图像增强方法汇总OpenCV+python实现【第一部分：常用图像增强方法】

今晚打老虎的专栏

07-03

4000

图像增强是指通过各种技术手段改善图像的视觉效果，使其更适合特定的应用场景。以下是一些常见的图像增强方法。注意：本文从广义的角度讲图像增强方法，这些图像增强方法不一定都适用于CV中AI模型训练前的图像处理。

python图像处理 ——几种图像增强技术

weixin_42207434的博客

11-03

8416

图像增强是指通过各种算法和技术，改善或提高数字图像的质量、清晰度、对比度、亮度、颜色等方面的处理过程。它可以通过调整图像的像素值来改善图像的可视化效果，使图像更易于观察和分析。图像增强广泛应用于医学影像诊断、监控、遥感、数字图像处理等领域。常见的图像增强方法包括灰度拉伸、直方图均衡化、滤波、锐化、颜色增强等。

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强调图像的整体或局部特性，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，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。图像增强按所用方法可分成空间域法和频率域法。

08-20

图像增强的定义和目的就是要改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，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，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。图像增强按所用方法可分成空间域法和频率域法。

图像增强

weixin_30463341的博客

07-15

有些图片在条件不好时拍摄会模糊,看不清楚细节,这就需要图像增强. 空间域图像增强: 转载于:https://www.cnblogs.com/fcfc940503/p/11186835.html...

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在图像训练集制作中，尤其对于医学影像，为了获得更好的训练效果，往往需要增大图像间像素值差异。同时，为了防止训练中出现数值暴增，补充简单归一化处理。源代码import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport randomimport math#-----------data-----------#rawData = np.fromfile('...

【遥感数字图像处理（朱文泉）】第八章 图像增强

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ADICDFHL的博客

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