深度学习的Image Inpainting (图像修复)论文推荐(持续更新) （转）

最新推荐文章于 2024-07-02 15:53:27 发布
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本文提供了2019年独角兽企业对于Python工程师的招聘标准，同时分享了关于深度学习中ImageInpainting(图像修复)领域的最新研究论文，适合对深度学习和图像处理感兴趣的读者。

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2020 - AAAI - 图像修复 Image Inpainting论文导读 -《Region Normalization for Image Inpainting》
m0_51339444的博客
04-13 3159
2020 - AAAI - 图像修复 Image Inpainting论文导读 -《Region Normalization for Image Inpainting》
【深度学习新浪潮】图像修复（Image Inpainting）技术综述：定义、进展与应用展望
最新发布
智能守恒_HengAI
03-27 911
图像修复（Image Inpainting）是一种通过算法手段填补图像中缺失区域或移除不需要对象的技术，其核心目标是利用图像上下文信息生成与周围像素一致且视觉自然的内容。该技术通过计算机视觉和深度学习模型，从损坏、遮挡或人为标记的区域中推断出合理的像素填充，最终实现图像的无痕修复。从数学视角看，图像修复可建模为一个逆向优化问题：在已知图像非缺失区域像素值的情况下，通过最小化能量函数或学习数据分布，推断缺失区域的最优解。
Image Inpainting图像修复（包括视频修复）近五年CVPR论文合集
04-12
随着深度学习的快速发展，计算机视觉已成为人工智能领域非常热门的研究方向，而其中Inpainting领域备受关注。Inpainting分为图像修复（Image Inpainting）和视频修复（Video Inpainting）。此资源为世界顶级会议期刊CVPR近五年的Inpainting领域论文合集，希望有所帮助~
python2.7图像局部增强_10篇必读深度图像修复文章，珍贵老照片有救了
weixin_39884412的博客
12-17 668
专注Python、AI、大数据，请关注公众号七步编程！照片，在大家生活中扮演者非常重要的角色。难忘的瞬间、美好的风景、珍贵的回忆，我们总喜欢用照片把它保留下来。但是，瑕疵、水印、遮挡、涂鸦这些让美好蒙上了一层阴影。当我们在网络上看到一张喜欢的照片，想要拿来做头像或者电脑手机壁纸，发现在某些地方存在一些瑕疵，最后只能作罢。针对这类问题，相关工具可谓是层出不穷。但是，目前市面上绝大多数工具都只用了简单...
【AI】Image Inpainting
bryant_meng
07-02 396
对影片进行场景分割，使用深度学习方案逐帧学习其色彩校正矩阵，同时通过质量检测算法剔除其中效果较差校色矩阵，然后按场景求得剩余色彩校正矩阵的均值，，通过对前后帧的内容进行光流估计，根据光流信息将前后帧像素都转换到中间帧，然后进行整合，生成中间帧，提升视频帧率，减少观看时的卡顿感。去噪、去压缩、去模糊、超分辨率、人像增强。，从而得到稳定的校正结果。火山引擎多媒体实验室。
IMAGE INPAINTING
I AM BACK
11-30 1899
IMAGE INPAINTING We need get good Int(i,j) I_t^n {(i,j)} Here using Laplacian Operator: http://www.cnblogs.com/xfzhang/archive/2011/01/19/1939020.html http://blog.youkuaiyun.com/xiaowei_cqu/article
Image Inpainting2020图像修复论文汇总
机器学习深度学习业余选手
02-06 219
Image Inpainting2020图像修复论文汇总
【深度学习】Towards Interactive Image Inpainting via Robust Sketch Refinement，草图Inpainting，论文
q742971636的博客
07-30 486
图像修复中一个棘手的问题是恢复受损区域中的复杂结构。为了辅助修复过程，我们提出了一种名为SketchRefiner的交互式图像修复方法，利用附加的提示，例如草图。草图对终端用户来说简单直观，但同时具有较多随机性和自由形式。这种随机性可能会使图像修复模型产生困扰，并在修复后的图像中引入严重的伪影。为了解决这个问题，我们提出了一个两阶段的图像修复方法——SketchRefiner。在第一阶段，我们提出使用交叉相关损失函数，以粗到精的方式稳健地校准和改进用户提供的草图。
【深度学习 AIGC】将diffusion用于Inpainting ，图像修复，Inpainting using Denoising Diffusion Probabilistic Models
q742971636的博客
09-15 1900
代码：https://github.com/andreas128/RePaint论文：https://bit.ly/3b1ABEb
深度学习驱动的图像修复技术：Image-Inpainting
gitblog_00081的博客
04-12 567
深度学习驱动的图像修复技术：Image-Inpainting 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 在数字世界中，我们常常需要处理破损、模糊或者有瑕疵的图片。为了解决这些问题，一款名为的开源项目应运而生。它利用深度学习的力量，可以智能地填补和修复图片中的缺失部分，让图片看起来几乎完美无瑕。 技术分析 该项目的核心是基于生成对抗网络（Generative Adversar...
Image-Inpainting-Sparse-Representation-master_稀疏表示图像修复_
09-30
基于KSVD算法的图像去噪算法，稀疏表示，字典学习，OMP算法，基于DCT字典的图像去噪，demo可以直接运行
LaMa Image Inpainting 图像修复 OnnxRuntime-GPU版 Demo
.NET 人工智能实践
07-01 1782
LaMa Image Inpainting 图像修复 OnnxRuntime-GPU版 Demo
计算机视觉算法中的图像修复（Image Inpainting）
牛肉胡辣汤
09-14 6648
图像修复是计算机视觉领域中的一项重要任务，通过算法手段从损坏或缺失的图像数据中恢复缺失的部分。本文介绍了图像修复的基本概念、常用方法和应用领域。随着深度学习的发展，图像修复方法在准确性和效果上取得了显著的提升，为图像修复任务带来了新的突破和挑战。
Python+OpenCV：图像修复（Image Inpainting）
《好好先生》专栏
12-02 2877
Python+OpenCV：图像修复（Image Inpainting） 理论 Most of you will have some old degraded photos at your home with some black spots, some strokes etc on it. Have you ever thought of restoring it back? We can't simply erase them in a paint tool because it is will
Image inpainting 图像修复，基于梯度（一阶导数）和拉普拉斯算子（二阶导数）
可视化和机器学习
09-14 3874
原文主要思想：沿待修复区域边缘从外向内修复，修复边缘和亮度，边缘垂直于一阶导，亮度变化速率用二阶导，代码半实现...因为虽然写出来但没有跑出效果。 inpaint.m img = imread('img.png'); mask = imread('mask.png'); I = img .* uint8(mask == 0); %初始化原图 nit = 1; I = anisodiff(I
OpenCV53:图像修补|Image Inpainting
uncle_ll的博客
01-21 2286
图像修补 目标 在本章中， 将学习 通过inpainting的方法清除旧照片中的小噪音等 学习OpenCV中的修复函数 基础 大多数人的家里都会有一些旧化的照片，上面可能有黑点、折痕、笔画等。大多数人都想将其还原成原先的样子。但不能简单地在绘画工具中擦除它们，因为擦除操作只是简单地用白色结构代替黑色结构，这是没有用的。在这些情况下，将使用一种称为图像修复的技术。基本思想很简单：用附近的像素替换那些不良区域，使其看起来和邻近的像素比较协调。考虑下面显示的图像（摘自Wikipedia）： 左边是旧化的照片
Image Inpainting for Irregular Holes Using Partial Convolutions 论文笔记
weixin_43399489的博客
07-18 190
主要改进 初值依赖严重+后期处理复杂 1. 空洞区域初始固定值问题: 标准卷积层总是将有效像素和缺失部分的均值作为初始值填充空洞区域，使得大洞缺乏纹理信息，产生color difference和blur问题。 2. 过分依赖于post-processing(如fast marching、 Poisson image blending、 a following-up refinement network). 矩形空洞过拟合。......
图像补全（image inpainting）
热门推荐
gwpscut的博客
06-21 1万+
图像补全（image inpainting）要求算法根据图像自身或图像库信息来补全待修复图像的缺失区域，使得修复后的图像看起来非常自然，难以和未受损的图像区分开。根据恐怖谷理论，只要填补内容和未受损区域有细微的不协调，就会非常显眼。因此高质量的图像补全不仅要求生成的内容语义合理，还要求生成的图像纹理足够清晰真实。 目前最好的图像补全的方法主要分为两类：一类是经典的纹理合成方法，核心是从图像的未受...
Image Inpainting总结
Bamboozq的博客
04-25 846
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