摘要：将视觉SLAM（同步定位与地图创建）方法应用于水下环境时，扬起的沉积物会导致SLAM特征点提取与追踪困难，而且人工光源的光照不均匀还会引起特征点分布不均与数量较少。针对这些问题，设计了一种水下图像半均值滤波除尘与光照均衡化特征增强算法；根据水中杂质的像素特征，按照“检测－滤波”的顺序采取从外至内的半均值滤波过程消除扬起的沉积物在图像内造成的干扰；同时，通过统计光照均匀、充足区域内的像素分布，得到同一地形下不同位置处的环境特征相似的规律，并将其用于求解水下光照模型，将图像还原为光照均衡的状态，以此来增强图像的特征，进而实现更多有效特征点的提取。最后，利用该滤波与增强算法对多种海底地形数据集进行处理，并在ORB-SLAM3算法下测试运行。结果表明，滤波与增强后的数据集能够将特征点提取数量和构建地图的点云数量平均提高200%。综上，图像滤波除尘与特征增强算法能够有效提高视觉SLAM算法的运行效果与稳定性。
静电说：iOS 13已经发布了半个月时间。很多小伙伴都特别想对iOS13的全新设计规范有一个全面的了解。在这里静电结合WWDC 2019的官方视频与苹果官方资料，花了一整天的时间翻译整理，为大家带来最全面细致的iOS 13交互设计指南及规范解析。赶紧转发收藏吧！
Earth Engine Explorer (EE Explorer) 是一个轻量级地理空间图像数据查看器，可以访问Earth Engine Data Catalog 中提供的大量全球和区域数据集。它允许快速查看数据，并能够在地球上的任何地方进行缩放和平移、调整可视化设置以及对数据进行分层以检查随时间的变化。
1）首页智能语音助手：按钮位置明显、可触控区域变大，方便老年通过语音指令一键获得找地点、查路线、导航等服务。对于口语化的语音指令语音助手可进行优化识别。
无论您是在为家庭影院寻找一个电视显示屏，还是在为卧室或儿童游戏室寻找第二台电视，通过对比价格，尺寸，还有面板类型，都可以帮助你找到更适合自己的 4K 电视。
在章节1.2中，我做了一张图来表示各类图表的功能性，其中地图和散点图（气泡象限图）我列在了视觉冲击力与数据丰富度最高的位置。虽然它们并不像折线和柱形图那样常用，但在特别需要的情况下，非它们莫属，可谓不得不讲的神图。
iOS是运行于iPhone、iPad和iPod touch设备上、最常用的移动操作系统之一。作为互联网应用的开发者、产品经理、体验设计师，都应当理解并熟悉平台的设计规范。这有利于提高我们的工作效率，保证用户良好的体验。 本文是iOS设计规范系列第7篇，介绍视觉设计（Visual Design）。
ENVI软件是一款专业的遥感图像处理软件，它可以帮助用户分析和解释从航空器、卫星和无人机等传感器获得的遥感数据。ENVI软件提供了许多独特的功能，以帮助用户更好地理解数据。在本文中，我将结合实际案例，讲解ENVI软件的几大独特功能。
锐化HSV是一种图像处理技术，它是通过调整图像的颜色分量来增强图像的细节和清晰度。HSV是一种颜色空间模型，它基于人类视觉感知的方式来描述颜色。HSV代表色调（Hue）、饱和度（Saturation）和明度（Value）。
最近，高德一封公开的“内部信”让整个互联网圈都将目光聚焦在了地图身上。在“内部信”中老俞高调宣扬同比增长120%的用户数据及十一当天过亿的导航规划服务次数等数据，并提出“专注而专业”、“一个高德，一云多屏”的战略。不过，随着互联网的发展，用户需求更加广泛复杂，仅仅 “专注于专业导航需求”的地图对用户来说就显得不太够用，以“眼花缭乱”的基础数据为衡量标准也不再是那么有说服力。近期更新了地图数据的ios9也因为糟糕的位置服务让用户诟病，基于简单“地理映射”的移动地图的时代已经过去，BAT三家的地图产品，又将如何
本文介绍改进INDANE算法的低照度图像增强改进算法（AINDANE算法），《Adaptive and integrated neighborhood-dependent approach for nonlinear enhancement of color images》
对于原始对比度较低的图像，我们可以提高对比度来增强图像的辨识度，改善图像的视觉效果，转换为更适合人或者机器处理的形式，去除无用的信息，提高使用价值。典型的比如CT图像增强，去雾去雨，静脉增强等算法。
现在出门就需要地图，就像玩游戏一样，如果没有地图的话除非你特别熟悉这个地方的话可以不需要地图。
为解决水下机器人视觉的同步增强与超分辨率(simultaneous enhancementand super-resolution，SESR)问题，本文提出了Deep SESR模型，为近实时应用提供了一种有效的解决方案。在本文中Deep SESR是一种residual-in-residual network-based的生成模型，可以学习在2、3或4个更高的空间分辨率下恢复感知图像质量。我们通过制定一个多模态目标函数来监督模型的训练，该函数解决了特定颜色的水下颜色退化、缺失图像清晰度和高层次特征表示损失的问题。它还监督学习图像中突出的前景区域，进而引导网络学习全局对比度增强。本文中还设计了端到端的训练方式，在共享的层次特征空间上联合学习显著性预测和SESR，从而实现快速推理。此外，提出了第一个方便大规模的SESR学习的数据集——UFO-120，包含了1500多个训练样本和120个样本的基准测试集。通过对UFO-120和其他标准数据集进行深入的实验评估，证明了Deep SESR在水下图像增强和超分辨率方面优于现有的解决方案。同时，我们也验证了DeepSESR在几个测试用例(具有不同光谱和空间退化水平的水下图像，以及具有不可见的自然物体的陆地图像)中的泛化性能。最后，我们分析了Deep SESR在单板部署中的计算可行性，并展示了它在水下机器人视觉导航中的操作优势。
作为普通人，我们每一天都在享受数字化信息化高速发展给我们生活带来的巨大便利。 我们上网来浏览新闻、 用手机APP来网上购物、点外卖、出门导航…很难想象如果有一天在使用这些应用的时候遇上了障碍，我们的生活会糟糕成什么样…但在我们的身边，就存在这么一群人，因为身体或者年龄的原因，无法自由自在的享受到我们普通人已经觉得司空见惯的数字化生活。比如说视障人士、老年人士…
数字图像取证分析是应用图像科学领域里的一种专业知识，这项技术可以在法律事务中解释图像的内容或图像本身所代表的含义。数字图像取证分析与执法应用的主要分支学科包括：摄影测量学、图像比较、内容分析和图像认证等等。
欢迎来到《每周CV论文推荐》。在这个专栏里，还是本着有三AI一贯的原则，专注于让大家能够系统性完成学习，所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。
之前我们介绍了pillow的Image类的基础用法，讲解了打开图片，保存图片，翻转图片的一些方法，但是我们答应朋友的修图并没有介绍，这篇文章我们主要就来介绍一下pillow的修图功能。
该方法返回一个增强过的图像。变量factor是一个浮点数，控制图像的增强程度。变量factor为1将返回原始图像的拷贝；factor值越小，颜色越少（亮度，对比度等），更多的价值。对变量facotr没有限制。
数字图像直方图均衡化目的就是提升图像的对比度，将较亮或者较暗区域的输入像素映射到整个区域的输出像素，是图像增强一种很好的且方便的方式。（直方图均衡化的作用是图像增强）
本文的分析基于《Adaptive and integrated neighborhood-dependent approach for nonlinear enhancement of color images》一文相关内容，但对其进行了深度的改良。
图像增强—自适应直方图均衡化（AHE）-限制对比度自适应直方图均衡（CLAHE）
图像增强能够有目的地强调图像地整体或是局部特征，将不清晰地图像变得更为清晰，或是强调某些感兴趣的特征，使其改善图像质量，加强图像判别和识别的效果。
CLAHE是一个比较有意思的图像增强的方法，主要用在医学图像上面。之前的比赛中，用到了这个，但是对其算法原理不甚了解。在这里做一个复盘。
图像处理，就像是一场神奇的冒险，让我们的照片变得更有趣、更生动。而在这个冒险的旅途中，Pillow就如同一位魔法师，为我们开启了无尽的可能性。无论你是刚刚踏入图像处理领域的小白，还是已经略有基础的程序员，Pillow都将是你图像处理的得力助手。让我们带着好奇心和激情，一起踏上Pillow的奇妙之旅吧！
我平时喜欢分析各种照片,里面拍照得角度,拍摄时间等等.一直也苦于没有找到一款心仪得强大工具.但是前些日子碰到了.它就是Amped Authenticate.
算法：enhance_contrast滤波器是对比度增强滤波，首先计算局部区域最大值和最小值，然后查看当前点像素值最接近最大值还是最小值，最后替换为最大值或最小值。原始图像中每个像素与模糊图像中对应像素之间的亮度差异表示像素针对其相邻者的对比程度。该像素的亮度随后会与局部坐标对比度成比例变化。模糊之后更暗的像素必须比其相邻者更亮，因此其亮度会进一步提高，而如果像素在模糊之后更暗，则它甚至将变暗更多，在细节最显著的图像区域中选择性地增大对比度。钝化遮蔽的参数是像素半径（越过该半径的颜色会模糊）、该效果对亮度的改变程度以及对比度“阈值”（低于该阈值不会进行任何亮度变化）。
本文针对低照度视频序列，为了增强视频图像的主观视觉质量，设计了正则化的最优化框架（其中包含：亮度增强代价函数，对比度增强代价函数和亮度一致性代价函数），并给出满足实时应用需求的求解方式。该算法具有较低的计算复杂度和极强的鲁棒性，实验证明其大量测试和线上的视频图像的增强效果中没有过度增强和失真增强的差质量样例。相关技术全部为组内自研，已获中国专利授权一项且中稿国际视频编码领域的重要会议文章一篇。
视频通话是微信的基础功能之一，在实际应用中受光照条件及视频采集设备能力所限，视频发暗是影响主观体验的重要因素。我们尝试改进这个问题，欢迎留言交流:) 该项工作的主要成果发表在ISCAS 2017国际会议上。（"Low-Lighting Video Enhancement Using Constrained Spatial-Temporal Model for Real-Time Mobile Communication", ISCAS, pp：595-598, Baltimore, MD, USA, 201
Microsoft Office 2019 是微软在Mac发行的Office办公软件套件。包含的五个办公套件可以让你在职场游刃有余，包含Word mac版 — 全球最流行的文本编辑软件，Excel mac版 — 最流的表格处理软件，PowerPoint mac版 — 最流行的ppt幻灯片制作软件，Outlook mac版 — 老牌的邮件收发管理客户端，
这是一篇单一图像对比度增强的论文，传统的单一图像对比度增强方法包括基于HE和Retinex理论，但由于自然场景的复杂性和单张图像包含的信息有限，往往很难产生高质量的结果。因此有了基于多曝光图像序列的图像增强，主要有多曝光图像融合(MEF)和高动态范围图像堆叠（stack-based HDR image），再加上色调映射，但这些序列图像中会，存在模糊或者物体移动，导致得到的结果产生伪影。 为了解决上述问题，这篇文章构造了一个大规模的多曝光率图像数据集，包含不同曝光率的低对比度图像及其对应的高质量ref图像，这个对应的ref图像是通过现有的13中MEF和HDR堆叠等方法生成的效果最好的一种，这样就可以用一张图像作为输入，通过网络学习来达到MEF的目的，作者很巧妙地构造了这样一个数据集，使得单图输入也可以实现多图像输入的结果。 网络的设计也不是特别复杂，作者刚开始直接使用一个15层的网络端到端的学习，发现效果不是很好，然后参考了一些其他论文的方式，图像低频信息代表整体自然度，高频信息代表局部细节，先把图像分为高频和低频部分，对两部分分别进行增强，若直接合并两部分的结果效果不是很好，所以作者把增强后的两部分进行合并后再通过一个网络进一步增强，最终得到对比度增强的结果。训练的时候，先分别训练这两个stage，用第一阶段训练好的参数再来训练第二阶段的网络。两个阶段训练完后，移除第一阶段的两个loss，使用DSSIM作为loss来fine-tune整个网络。
图像Gamma矫正是一种调整图像对比度和亮度的方法。它使用幂律函数来调整图像的灰度级分布，以改变图像的显示效果。
直方图均衡化，可以对在不同的光线条件下拍摄不同的图片进行均衡化处理，使得这些图片具有大致相同的光照条件。因此，我们可以用在训练模型之前，对图像进行对预处理。
http://api.map.baidu.com/lbsapi/creatmap/
近几年，随着自动驾驶、车路协同等概念的日益火热，地图厂商、传统汽车厂商以及有互联网背景的“造车新势力”纷纷加入了智能升级的探索之路。为了使智能驾驶更安全更可靠，实现高精度、实时感知周围环境的技术至关重要，该技术不仅可以精准快速地识别车道线、行驶区域、行人、车辆等，而且将车辆行驶路线“画”在地面，为驾驶人员提供车距监测、行人预警、车道偏离提醒和红绿灯提醒等一系列安全辅助功能，助力驾驶系统进行高效的决策。
随着AI绘画的不断发展，越来越多的AI画师追求创作出具有高度真实感的图片。真实感摄影图片不仅能够呈现出事物的本来面貌，还能够引发观众的共鸣和情感共鸣。本文将介绍如何利用stablediffusion制作一张真实感摄影图片，包括前期策划、拍摄技巧、后期处理等方面。
大家好，这是专栏《计算摄影》的第四篇文章，这一个专栏来自于计算机科学与摄影艺术的交叉学科。今天我们讨论的问题是如何学会做图像增强。
将像素值变小，图像亮度减小，色彩变暗；像素值增大，图像亮度增大，色彩变亮。 代码如下：
腾讯云极速高清视频色彩增强技术方案基于深度学习技术，结合卷积网络、全连接网络和回归等算法，实现了通过自动化调整视频的亮度、对比度、饱和度来达到色彩增强的效果。 目前视频色彩自动增强的算法在深度学习领域遇到的问题在于没有有效的监督信息，由于需要提升的是人类视觉系统对视频色彩的主观感受, 而不是客观的信噪比明暗度等指标，因此在学术和工业界都没有形成成熟的方法来提升整体的色彩效果，也难以通过模拟真实场景来获取良好的色彩数据对用以模型的训练。而在落地性上，目前深度学习对色彩增强的方式没有考虑在视频应用
数字图像处理是一门涉及获取、处理、分析和解释数字图像的科学与工程领域。这一领域的发展源于数字计算机技术的进步，使得对图像进行复杂的数学和计算处理变得可能。以下是数字图像处理技术的主要特征和关键概念：
本文主要讲述地理坐标系统的原理以及怎么利用Python进行地理坐标系统转换，内容包含以下几块：
基于多源数据融合方法的中国1公里土地覆盖图（2000）在评价已经有土地覆盖数据的基础上，将2000年中国1:10万土地利用数据、中国植被图集(1:100万)的植被型分类、中国1:10万冰川图、中国1:100万沼泽湿地图和MODIS 2001年土地覆盖产品(MOD12Q1)进行融合，基于最大信任度原则进行决策，产生了新的IGBP分类系统的2000年1KM中国土地覆盖数据。前言 – 人工智能教程 新的土地覆盖数据在保持了中国土地利用数据的总体精度的同时，补充了中国植被图中对植被类型及植被季相的信息，更新了中国湿地图,增加了中国冰川图最新信息，使分类系统更加通用。新的土地覆盖数据在保持了中国土地利用数据的总体精度的同时，补充了中国植被图中对植被类型及植被季相的信息，更新了中国湿地图,增加了中国冰川图最新信息，使分类系统更加通用。
许多数据可视化工作者都提到一件事，就是开发可视化作品变得更简单了，但是效果难以评估。本文翻译自toptal的博文，让我们来看看优秀的可视化实践是如何实现的吧。
卷积神经网络非常容易出现过拟合的问题，而数据增强的方法是对抗过拟合问题的一个重要方法。
据市场调研预测，未来几年内，基于CMOS图像传感器的影像产品将达到50%以上，也就是说，到时CMOS 图像传感器将取代CCD而成为市场的主流。可见，CMOS摄像机的市场前景非常广阔。这是因为CMOS图像传感器件具有两大优点：一是价格比CCD 器件低;二是其芯片的结构可方便地与其它硅基元器件集成，从而可有效地降低整个系统的成本。尽管过去CMOS图像传感器的图像质量比CCD差且分辨率低，然而经过迅速改进，已不断逼近CCD的技术水平，目前这种传感器件已广泛应用于对分辨率要求较低的数字相机、电子玩具、电视会议和保安系统的摄像结构中。
灰度直方图是图像灰度级的函数，用来描述每个灰度级在图像矩阵中的像素个数或者占有率。直方图显示图像数据时会以左暗右亮的分布曲线形式呈现出来。横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的频率。图像的对比度是通过灰度级范围来度量的，而灰度级范围可通过观察灰度直方图得到，灰度级范围越大代表对比度越高；反之对比度越低，低对比度的图像在视觉上给人的感觉是看起来不够清晰，所以通过算法调整图像的灰度值，从而调整图像的对比度是有必要的。
本篇文章开始教大家如何使用矢量素材在Excel、PPT中自定义精美的数据分析图表。 使用矢量素材制作数据分析报告其实并不难，最常见的就是形式就是使用矢量地图制作数据地图报告了。这个需要其实涉及到的技能并不多，仅仅是一些基础的矢量素材处理与转换工作。 一、矢量素材转换： 假如说你已经获取了一份矢量地图素材（可能是SVG、AI、EPS、EMF格式的），首先需要使用AI等工具将其解散组合（通常矢量图都是编组过的），步骤如下： （如何获取请参见上一篇图文：你想要的地图素材资源，我都帮你整理好了~ ） 使用AI解组并
算法：图像对比度增强变换是通过改变图像像元的亮度值来改变图像像元的对比度，从而改善图像质量的图像处理方法。图像灰度线性变换是通过建立灰度映射来调整原始图像灰度，从而改善图像的质量，凸显图像细节，提高图像对比度。灰度线性变换公式如下：
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