首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

基于颜色衰减先验去雾算法

基于颜色衰减先验去雾算法 这个color attenuation prior算法本质上也是一种统计上发现。...然而,大脑在面对一幅图像时候其实是可以很快分辨清楚哪里有雾、哪里没有,或者很快分辨清楚近景、远景而不需要其他太多资料。...作者基于这一思考,通过对很多副有雾图像进行分析发现了统计意义上结论从而提出一个新思路。作者通过对很多图像远景、中景、近景进行分析发现了haze浓度与亮度和饱和度之差呈正比。...tex=d%28x%29%3D0.121779%2B0.959710v%28x%29-0.780245s%28x%29%2B%5Cvarepsilon%28x%29) 作者最后在文章中,比较了好几种不同去雾算法...,并且给出了自己算法优势和劣势。

73810

DiffBIR:用生成式扩散先验实现盲图像恢复

它们将强大扩散模型作为附加先验,因此比基于GAN方法具有更大生成能力。通过适当退化假设,它们可以在经典图像恢复任务中实现令人印象深刻零次恢复。但是,ZIR问题设置与BIR不一致。...具体来说,本文首先在大规模数据集上预训练一个SwinIR,以实现跨多种退化初步退化去除,然后利用生成先验来产生逼真的恢复结果。...因此,可以控制从参考图像 I_{reg} 中保留多少信息(如结构、布局和颜色),从而实现从生成输出到更平滑结果过渡。整体算法如图2所示。...图2 潜在引导扩散过程算法 实验 实验设置 对于BIR任务,本文采用ImageNet数据集训练DiffBIR,分辨率设置为 512\times512 。...图5 通过调节梯度尺度实现在真实性和保真度之间权衡 总结 本文提出了一种统一盲图像恢复框架DiffBIR,该框架利用预训练Stable Diffusion先验知识获得真实图像恢复结果。

52510
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

OpenCV导向滤波(引导滤波)实现(Guided Filter)代码,以及使用颜色先验算法去雾

,不知道是具体是怎么利用导向滤波实现去雾,希望过来人指点迷津,这块主要是重写了导向滤波应用于彩色图像部分代码,希望与大家共同交流。...Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior 大致内容是提出了一个叫做暗原色先验东西来对有雾图像进行处理,十分巧妙,有兴趣者可以看看。...这里使用OpenCV实现文中去雾算法,然而论文提到soft matting未在本程序中实现。 原理如下: ? ? 滤波效果: 单通道效果: ?  方法1效果: ? 方法2效果: ?...//暗原色先验指针 IplImage *toushelv=NULL; //透射率 //去雾算法运算后三个通道 IplImage *...cvSaveImage("f:/dark_channel_prior.jpg",dark_channel); //利用得到暗原色先验dark_channel_prior.jpg

2.3K10

引入业务先验约束树模型(Python)

❞ 在机器学习应用中,有些领域(如金融风控)模型决策很看重业务解释性,通过业务先验知识加以调整并监控模型、以创造更值得信任、安全可靠模型。...二、引入业务先验约束树模型(GBDT) 但上面两种方法都比较依赖于手动微调模型,以符合业务解释性。为什么不直接在训练过程中,直接依据业务先验知识辅助模型训练?...# 配置特征业务逻辑性约束 feas_logit = {'age': -1} 特征节点分裂时加入业务逻辑判断(约束) GBDT是cart二叉决策树集成实现,对于每一棵cart树,我们会遍历所有特征...当我们在example.py中新增配置业务先验约束(令age需要和标签呈负相关)GBDT。...❝参考链接-GBDT算法原理以及实例理解:https://blog.csdn.net/zpalyq110/article/details/79527653

38620

用于加速 MRI 重建自适应扩散先验

Diffusion Priors for Accelerated MRI Reconstruction 论文摘要 深度 MRI 重建通常使用条件模型执行,该模型对欠采样进行去混叠处理,以恢复与全采样数据一致图像...由于条件模型是根据成像知识进行训练,因此它们泛化能力可能很差。无条件模型改为学习与成像运算符分离生成图像先验,以提高针对域偏移可靠性。鉴于其高样本保真度,最近扩散模型特比较适合。...在这里作者提出了第一个用于 MRI 重建自适应扩散先验 AdaDiff,以提高针对域偏移性能和可靠性。AdaDiff 利用通过对抗性映射在大反向扩散步骤上训练有效扩散先验。...训练后执行两阶段重建:快速扩散阶段使用经过训练先验生成初始重建,适应阶段通过更新先验进一步细化结果,以最大限度地减少获取数据重建损失。...对比大脑 MRI 实验清楚地表明,AdaDiff 在域转换下优于条件和无条件方法,并在域内实现卓越性能。 论文链接 https://arxiv.org/pdf/2207.05876.pdf

31210

概率论机器学习先验知识(上)

随着Hadoop等大数据出现和技术发展,机器学习越来越多地进入人们视线。...进而发现数据重要性,而要想从数据中发现有价值信息。选择机器学习似乎是必定趋势。当然也不排除舆论因素。事实上本人一直对非常多人宣称掌握了机器学习持怀疑态度。而要想理解机器学习精髓。...由于概率论为机器学习算法正确性提供了理论依据。学习算法设计常常依赖于对数据概率假设以及在某些算法中被直接使用等。...Y联合分布。 给定随机变量X和Y联合分布,能够定义X或者Y边缘分布。...可积分函数: 随机变量X概率依据概率密度函数可得: 特别的。一个连续分布随机变量值为不论什么给定单个值概率为0,比方连续分布随机变量X取值为a概率为0。

36010

09.ACE算法和暗通道先验图像去雾算法详解(Rizzi | 何恺明老师)

希望文章对您有所帮助,如果有不足之处,还请海涵~ 文章目录: 一.图像去雾 二.ACE去雾算法 1.算法原理 2.代码实现 三.暗通道先验去雾算法 1.算法原理 2.算法实现 四.图像噪声和雾生成 1....其中最经典要属何恺明大佬提出: 暗通道先验去雾算法 通过对大量无雾图像进行特征分析,找到了无雾图像与大气散射模型中某些参数先验关系。...该算法复杂度低,去雾效果好,因此在其基础上出现了大量基于暗通道先验改进算法。...2.代码实现 由于OpenCV中暂时没有ACE算法包,下面的代码是借鉴“zmshy2128”老师文章,修改实现彩色直方图均衡化处理。后面有机会作者详细分析其代码实现过程。.... - 图像去雾算法原理、实现、效果(速度可实时)- 挚爱图像处理 - 图像去雾之何凯明暗通道先验去雾算法原理及c++代码实现 - Do it !

1.8K21

CVPR 2018 | 使用CNN生成图像先验实现更广泛场景盲图像去模糊

实验表明,该图像先验比目前最先进的人工设计先验更具区分性,可实现更广泛场景盲图像去模糊。”...为了避免启发式边缘选择步骤,人们提出了很多基于自然图像先验算法,包括稀疏性归一化(normalized sparsity)[16]、L0 梯度 [38] 和暗通道先验(dark channel prior...然而,大多数先验都是手工设计,它们主要是基于对特定图像统计有限观察。这些算法不能很好地泛化以处理自然环境中多种场景。所以,开发能够使用 MAP 框架来处理不同场景图像先验是很有意义。...因此,本文提出了一种基于半二次方分裂法(half-quadratic splitting method)和梯度下降算法高效数值算法。这个算法在实际使用中可以快速地收敛,并且可以应用在不同场景中。...我们工作是基于这样一个事实:一个好图像先验应该有利于清晰图像而不是模糊图像。 在本文中,我们将图像先验表示为一个二值分类器,它可以通过一个深度卷积神经网络 ( CNN ) 来实现

1.2K50

TKDE2023 | 为推荐系统注入先验知识: 基于近邻增强对比学习推荐算法

嘿,记得给“机器学习与推荐算法”添加星标 TLDR: 本文针对协同过滤技术固有的数据稀疏问题,提出了两种监督对比损失函数,将锚定节点近邻信息视为最终目标损失函数内正样本。...通过对所提出损失函数进行梯度分析,可以发现锚点节点表征更新将同时受到多个正样本和增强负样本共同影响。最后通过大量实验验证了所提出方法有效性。...推荐模型主要思想是,具有相似消费历史用户可能具有相似的偏好,这也是协同过滤(CF)方法主要思想。CF方法有两种,memory-based和基于模型方法。...节点k是i最近邻居,通过ItemKNN算法找到,并且节点a是与项目i互动过用户。 尽管提出了许多策略来解决将监督信号与对比损失相结合这一具有挑战性任务, 但仍然是一个复杂问题....模型前置计算过程 在模型前向过程中,我们将介绍如何实现锚定节点及其正样本表示。

26510

先验信念对政策类型影响实证研究

Empirical Study on the Practical Impact of Prior Beliefs over Policy Types 摘要:许多代理应用程序要求代理快速学习如何与以前未知其他代理交互...为了解决这个问题,研究人员研究了基于其他代理观察到一组策略上计算后验信念学习算法。后信念由先前信念作为补充,它规定了在观察任何行动之前政策主观可能性。...在本文中,我们提出了第一次全面的实证研究,在重复相互作用中,先验信念对政策实际影响。我们表明,先前信念可以对这些方法长期性能产生重大影响,影响大小取决于规划范围深度。...此外,我们结果表明,自动方法可以用来计算具有一致性能效应先验信念。这表明以前信念可以作为手动参数被消除,取而代之是自动计算。

60660

CVPR 2018 | 使用CNN生成图像先验实现更广泛场景盲图像去模糊

本文研究者将图像先验表示为二值分类器,训练 CNN 来分类模糊和清晰图像。实验表明,该图像先验比目前最先进的人工设计先验更具区分性,可实现更广泛场景盲图像去模糊。...为了避免启发式边缘选择步骤,人们提出了很多基于自然图像先验算法,包括稀疏性归一化(normalized sparsity)[16]、L0 梯度 [38] 和暗通道先验(dark channel prior...然而,大多数先验都是手工设计,它们主要是基于对特定图像统计有限观察。这些算法不能很好地泛化以处理自然环境中多种场景。所以,开发能够使用 MAP 框架来处理不同场景图像先验是很有意义。...因此,本文提出了一种基于半二次方分裂法(half-quadratic splitting method)和梯度下降算法高效数值算法。这个算法在实际使用中可以快速地收敛,并且可以应用在不同场景中。...我们工作是基于这样一个事实:一个好图像先验应该有利于清晰图像而不是模糊图像。在本文中,我们将图像先验表示为一个二值分类器,它可以通过一个深度卷积神经网络 ( CNN ) 来实现

1.5K80

DynamiCrafter: 利用扩散先验开放域图片动画化

给定这张图片可以出现在视频任意位置。DynamiCrafter利用T2V运动先验,通过将图像作为生成过程中指导来实现动画效果。...突破了传统动画化方法在内容上限制,实现了Open-domain图像动画化。实验结果表明,DynamiCrafter提出方法能够产生视觉上真实且更符合逻辑和自然运动,以及与输入图像更高一致性。...对文本到视频扩散模型条件空间进行了全面分析,并提出了一种双流图像注入范式,以实现具有挑战性图像动画化目标。 首次研究了基于文本运动控制用于开放领域图像动画化,并展示了概念验证。...3)加入VDG联合fine-tuning(仍然是只训练和空间层,应该避免破坏T2V模型时间层先验,否则会造成严重退化。)...修改后模型通过设置不同输入图像 x1 和 xL 来实现生成帧插值,如图(row 3)。

27520

DSP-SLAM:具有深度形状先验面向对象SLAM

通过语义实例分割检测目标,并通过一种新二阶优化算法,以特定类别的深度形状嵌入作为先验估计目标的形状和姿态。我们对象感知捆集调整构建姿势图,以联合优化相机姿势、对象位置和特征点。...和Redwood OS数据集单目RGB序列和KITTI里程计数据集stereo+LiDAR序列上以几乎帧速率运行,表明它实现了高质量全对象重建,即使是部分观测,同时保持了一致全局地图。...在物体形状和姿势估计方面,在定量和定性上改进了自动标记,这是一种最先进基于先验知识物体重建方法。...DSP-SLAM还通过Freiburg Cars和Redwood OS数据集上单目输入实现了较好定性重建结果。...主要内容 DSP-SLAM是一种根据输入序列数据实现定位和建图方法,可重建检测对象完整详细形状,同时将背景粗略地表示为一组稀疏特征点。每个对象都表示为一个紧凑且可优化向量z。

1.5K30
领券