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SLBR通过自校准的定位和背景细化来去除可见的水印

本文简要介绍了论文“Visible Watermark Removal via Self-calibrated Localization and Background Refinement ”的相关工作。在图像上叠加可见的水印,为解决版权问题提供了一种强大的武器。现代的水印去除方法可以同时进行水印定位和背景恢复,这可以看作是一个多任务学习问题。然而,现有的方法存在水印检测不完整和恢复背景的纹理质量下降的问题。因此,作者设计了一个双阶段多任务网络来解决上述问题。粗度阶段由水印分支和背景分支组成,其中水印分支对粗略估算的掩膜进行自校准,并将校准后的掩膜传递给背景分支,重建水印区域。在细化阶段,作者整合了多层次的特征来提高水印区域的纹理质量。在两个数据集上的大量实验证明了作者所提出的方法的有效性。

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【从零学习OpenCV 4】图像膨胀

图像的膨胀与图像腐蚀是一对相反的过程,与图像腐蚀相似,图像膨胀同样需要结构元素用于控制图像膨胀的效果。结构元素可以任意指定结构的中心点,并且结构元素的尺寸和具体内容都可以根据需求自己定义。定义结构元素之后,将结构元素的中心点依次放到图像中每一个非0元素处,如果原图像中某个元素被结构元素覆盖,但是该像素的像素值不与结构元素中心点对应的像素点的像素值相同,那么将原图像中的该像素的像素值修改为结构元素中心点对应点的像素值。图像的膨胀过程示意图如图6-12所示,图6-12中左侧为待膨胀的原图像,中间为结构元素,首先将结构元素的中心与原图像中的A像素重合,将结构元素覆盖的所有像素的像素值都修改为1,将结构元素中心点依次与原图像中的每个像素重合,判断是否有需要填充的像素。原图像膨胀的结果如图6-17中右侧图像所示。

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