网友们纷纷感叹好美好有气质，甚至还有人起哄说道：“赶紧把7080年代的时候的港台男女明星都修复一下，那时候颜值基本上个个都赏心悦目。”
这样看，虽然知道是在做一个点面计算的操作，但是要具体描述卷积的用途或者原理，是有点困难的。
机器之心专栏 机器之心编辑部 本文提出了一个图像去模糊方向的综述，来自澳大利亚国立大学、中山大学、美国加州大学 Merced 分校、日本乐天研究所的研究者回顾了基于深度学习的图像去模糊技术研究进展，回顾了图像去模糊的研究历史，总结了当前的研究进展，并进行了展望。该综述近期被计算机视觉旗舰期刊 International Journal of Computer Vision 接收。 链接：https://link.springer.com/article/10.1007/s11263-022-01633-
作者：Xin Tao、Hongyun Gao、Xiaoyong Shen、Jue Wang、Jiaya Jia 机器之心编译 参与：Panda 因为手抖或焦点选择等问题，相机拍摄的图像中常常存在模糊状况。消除图像模糊，呈现图像细节是计算机视觉领域内的一个重要研究主题。中国香港中文大学、腾讯优图实验室和旷视科技的研究者合作提出的 SRN-DeblurNet 能更高效地实现比之前最佳方法更好的结果。该论文已被将在当地时间 6 月 18-22 日于美国犹他州盐湖城举办的 CVPR 2018
作者：Xin Tao、Hongyun Gao、Xiaoyong Shen、Jue Wang、Jiaya Jia
【新智元导读】 张潼、俞栋之后，腾讯又迎来一名AI大师，计算机视觉的领军者——香港中文大学终身教授贾佳亚正式全职加入。2017年5月13日，在腾讯正式宣布贾佳亚教授的加入前夕，贾教授接受了新智元的独家专访。讲述了他为什么会选择腾讯，又是如何看待从学术到工业界的角色转换问题。他还在专访中聊到了自己的学术生涯，包括在微软三年的实习经历、所培养的学生、以前去年带领团队在ImageNet夺冠等问题。在技术上，贾教授向新智元介绍了他著名的“图像去模糊化”技术，并且谈到了他对计算机视觉行业发展趋势的看法。 2017年
神经辐射场（NeRF）作为一种通用的场景表达，已经得到越来越多研究者的注意。给定几张不同视角下的图片，我们就能重建出一个非常精细的NeRF。然而在实际应用中，我们经常会遇到不同种输入图像的退化，比如镜头畸变、噪声和模糊。如果在这些非理想状态下重建精细的NeRF是一个值得研究的问题。本次分享中，我们会梳理已有的一些在非理想输入状况下的NeRF重建的相关工作，然后介绍我们的工作：Deblur-NeRF，即如何在输入图像有运动模糊或者失焦时依然能够重建一个清晰的NeRF。
2021年12月11日，由雷峰网 & AI 掘金志主办的第四届中国人工智能安防峰会，在深圳正式召开。
来自：机器之心 “现有的最优方法在文本、人脸以及低光照图像上的盲图像去模糊效果并不佳，主要受限于图像先验的手工设计属性。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
早期的去模糊方法主要关注非盲去模糊，恢复已知模糊核的图像。Pan等人[1]通过计算模糊图像中暗通道的稀疏性来准确计算模糊核，以恢复清晰图像。然而，这些传统方法在处理空间变化的模糊方面存在困难，而且通常耗时。
选自arXiv 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、刘晓坤 现有的最优方法在文本、人脸以及低光照图像上的盲图像去模糊效果并不佳，主要受限于图像先验的手工设计属性。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，可实现更广泛场景的盲图像去模糊。 简介 盲图像去模糊（blind image deblurring）是图像处理和计算机视觉领域中的一个经典问题，它的目标是将模糊输入中隐藏的图像进行恢复。当模糊形状满足空间不
本文提出一种超简基线方案Baseline，它不仅计算高效同时性能优于之前SOTA方案；在所得Baseline基础上进一步简化得到了NAFNet：移除了非线性激活单元且性能进一步提升。所提方案在SIDD降噪与GoPro去模糊任务上均达到了新的SOTA性能，同时计算量大幅降低(可参考下图)。
用手机抓拍高速度物体照片非常困难，往往只能得到一堆模糊到看不清的照片。为了寻找解决方案，阿拉伯联合酋长国人工智能研究所、北京理工大学和石溪大学的科学家们联合开发了一种人工智能系统，可以在后期制作中去除图像中的模糊。他们在一篇论文中指出，这是一种可以感知人脸的技术，也就是说，它可以对人脸进行去模糊处理，而且与最先进的动态去模糊方法相比，它的表现非常抢眼。
动态场景去模糊是一项具有挑战性的低水平视觉任务，其中空间变异模糊是由相机抖动和物体运动等多种因素造成的。最近的研究取得了重大进展。通过与参数无关方案和参数共享方案的比较，提出了一种通用的、有效的选择性共享方案，给出了约束去模糊网络结构的一般原则。在每个尺度的子网中，我们提出了一种非线性变换模块的嵌套跳跃连接结构来代替堆叠的卷积层或剩余块。此外，我们建立了一个新的大的模糊/锐化图像对数据集，以获得更好的恢复质量。综合实验结果表明，本文提出的参数选择共享方案、嵌套式跳跃连接结构和新数据集对建立动态场景去模糊新技术具有重要意义。
今天首度解读一篇CVPR19 oral论文，利用事件相机将模糊视频还原成高速清晰视频。该文利用了目前火热的事件相机，巧妙的利用多传感器之间的互补特性，且具有很好的推广应用价值。过去大家做图像的去模糊，一般只会考虑普通相机采集到的图片，通过估计模糊的核函数，来为图像做去模糊，而这里引入了一个高速的事件相机，通过两个有互补特性的sensor, 为其特性和两者采集数据之间的关系进行建模，把问题formulate成一个简单的非凸优化的问题，
本篇分享论文Graph Convolutional Network for Image Restoration: A Survey，由西工大&西澳大学&同济大学共同发布，第一篇图卷积网络在图像复原上综述（论文开源）。
普通图像反卷积，跟深度学习中的反卷积是一回事吗？别傻傻分不清！其实它们根本不是一个概念
学术界的图像去模糊往往采用了最简单的单一假设，而真实场景的模糊往往与其他退化并存，比如压缩、下采样。
新智元报道 来源：腾讯优图 编辑：江磊、克雷格 【新智元导读】即将在6月美国盐湖城举行的计算机视觉顶级会议CVPR 2018，腾讯优图的其中两篇入选论文，由于其较高的应用价值，受到学术界和产业界的
NTIRE的各大竞赛已经落下帷幕，冠亚军排名也相继确定，笔者近期会逐步将相关领域的竞赛结果进行一下简单总结，同时也将对这其中的冠军军及优秀方案进行一番解读，感兴趣的朋友可以关注一波...
尽管高光谱图像(hyperspectral image，HSIs)在执行各种计算机视觉任务中的重要性已被证明，但由于在空间域中具有低分辨率(LR)属性，其潜力受到不利影响，这是由多种物理因素引起的。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 深度学习最令人兴奋的应用之一是智能照片美化，例如为黑白图像着色、破损图片修复以及去模糊等。 以黑白图像着色为例，通过将 AI 与照片着色相结合，即使不会使用Photoshop 等图片编辑工具，为黑白照片着色也可以一键完成。 这具体是如何实现的？下面就来告诉你！ 1 颜色空间 当我们加载图像时，会得到一个3维（高度、宽度、颜色通道）数组，其中颜色通道的数据代表 RGB 颜色空间中的颜色，每个像素都有 3 个数字，表示该像素的红色、绿色和蓝色值。 在图1中
Magnific 图像超分 & 增强工具还正在火热体验中，它强大的图像升频与再创能力收获一致好评。现在，视频领域也有了自己的 Magnific。
GAIR 今年夏天，雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”（简称GAIR）。大会现场，谷歌，DeepMind，Uber，微软等巨头的人工智能实验室负责人将莅临深圳，向我们零距离展示国外人工智能震撼人心、撬动地球的核心所在。在此之前雷锋网将网罗全国顶尖的人工智能和机器人专家和各大公司的首席科学家，同这些国际大拿同台交流。如果你不想错过这个机会，请用邮件直戳我心，lizongren@leiphone.com 今天，在浙江余姚举办的中国第三届机器人峰会上，中国工程院李德毅院士分享了他在无
2014年 Ian Goodfellow 提出了生成对抗网络（GAN）。这篇文章主要介绍在Keras中搭建GAN实现图像去模糊。所有的Keras代码可点击这里。
Uformer: A General U-Shaped Transformer for Image Restoration
以GAN为代表的生成模型正在视觉造假的路上越来越成熟，狗变猫、白马变斑马、实景变素描是GAN用于高级图像生成的例证。
原文地址：https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9579461.html
对单张图像循环进行多次超分辨，图像增强，去模糊等图像处理是否合理？以及如何评价图像质量？
基于Transformer的方法在图像去雨任务中取得了显著的性能，因为它们可以对重要的非局部信息进行建模，这对高质量的图像重建至关重要。本文发现大多数现有的Transformer通常使用查询-键对中的所有token的相似性进行特征聚合。然而，如果查询中的token与键中的token不同，从这些token估计的自关注值也会涉及到特征聚合，这相应地会干扰清晰的图像恢复。
2015年的2月，Uber一口气挖走了卡内基梅隆大学机器人实验室约40名研究者，造成大量人才流失。自此以后，关于学术人才的出走是否会导致研究受阻的讨论不断。其实这样的争论一直存在，只是随着人工智能的再次崛起，这次矛盾更加突显。 今年5月，香港中文大学计算机科学工程系教授贾佳亚正式加入腾讯优图实验室，成为学术人才走入工业界的又一案例。如若再细数一下商汤、旷视、第四范式等AI公司的背景，就会发现港中文也着实为国内AI界贡献了不少人才。 学而优则进入工业界，在人工智能中尤其显著。但学术界与工业界的矛盾是否不可
X君和T君是老朋友。X君是数学家，对通用学习机比较有心得。T君是物理学家，资深程序员，软件专家。一天，他们在纽约城里面碰到，就在一家咖啡馆坐下聊天。在一些有趣的话题后，自然就转到了谈通用学习机。
眼看着2020年上半年已经所剩无几了，大家也经历了一个不一样的学期，许多即将毕业的同学和准备换工作的朋友也在开始准备秋招了。
以下原文，分享给大家： 来源：cnblogs.com/yhyjy/p/13298044.html
工作八年多了，走过好多公司，现在已经过了三十，不想再这么奔波，这几天由于领导对我的评价，对自己产生了一系列怀疑，是自己能力不行？还是自己态度不行？还是自己工作方式不对？等等很多。这个年纪已经不再是年少轻狂的年纪了。
计算机视觉的底层，图像处理，根本上讲是基于一定假设条件下的信号重建。这个重建不是3-D结构重建，是指恢复信号的原始信息，比如去噪声。这本身是一个逆问题，所以没有约束或者假设条件是无解的，比如去噪最常见的假设就是高斯噪声。
翻译 | shawn 编辑 | 明 明 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 上周，Facebook 宣布其打造了世界上最准确的目标识别系统，该系统使用了 35 亿张图像（全来自于 Instagram ）。在 AI 界有这么一句老话：越大越好。要训练最快的算法，必须使用最大的数据集和性能最强的处理器。这种传统观念帮助科技巨头吸引了不少人才和投资，但是斯坦福大学最近组织的一项 AI 竞赛表明这种观念并不一定正确。在人工智能领域，原来才智仍旧可以打败性能。 证据来自于 DAWNBench
图像在产生和传输过程中都会受到噪声的干扰，因此图像降噪是一个非常基础的问题，生成式模型GAN在捕捉噪声的分布上有天然的优势。
如何才能提高监控软件的性能呢？其实，咱们可以通过模糊算法从各个角度着手，让监控系统变得更聪明更高效。模糊逻辑就是那种对付那些有点儿模糊不太确定信息的法宝，它在解决一些莫名其妙的情况时可是大显身手。在监控软件的世界里，模糊逻辑也是个大明星，可以帮助我们做出更明智的决策和更敏捷的响应，然后整个系统就会变得特别厉害！
论文 1：Quantum Algorithms for Sampling Log-Concave Distributions and Estimating Normalizing Constants
作者：Gary Mataev、Michael Elad、Peyman Milanfar
前言 最近有几个同行来跟我咨询测试流程的问题，很抱歉我不能给他们想要的答案。我觉得流程必须扎根于企业现状才能有生命力，我不可能在短短的几次沟通后就草草的给出解决方案。 但关于工作流程，也确实有些想法可以跟大家分享。为了更好的表述，今天尝试一种新的写作风格。文笔水平有限，如有高见，希望不吝赐教。 我还是很喜欢你，像相思藏在树底， 花落是你，花开也是你。 正文 两年前入职一家软件公司担任测试经理，当时测试部的工作给部门内外的人的感觉就是一个字“乱”！所以梳理测试部工作流程是当务之急。
本文是来自AOMedia 2019的演讲，演讲者是来自cmu的Aswin C. Sankaranarayanan。本次演讲主要讲述使用深度生成模型进行物理建模。
那些历史上的名人不必多提，只说在平时的生活中随处可见的：去学院餐厅吃饭，对面坐过来一位长者，英国人，已经90岁，一口流利的汉语，说自己1947年曾在北平工作，后来在剑桥东亚系做了汉学家；酒会上偶遇学院的酒保，这个人在学院貌似只负责管理藏酒，但其本人是剑桥大学出版社的社长，也算是学术界的江湖人物。随便一顿日常午餐，可以听到德国战后的历史，可以了解意大利中世纪的宗教，可以搞清楚助听器是怎样发明的，可以讨论法国戏剧、美国电影、埃及政局及日本法律。
机器之心原创 作者：蛋酱 回忆起一年多前那场「倒计时应战」，每一位参与的快手音视频技术团队成员都历历在目。 当时，国际巨星成龙即将在快手开通全球首个短视频社交账号。这次官宣势必会聚集全球各地的大量粉丝，这也意味着每条作品都将应对数亿用户「挑剔」的视觉诉求。如何让成龙大哥的快手首秀做到「令人惊艳」，从技术层面来说是个难题。 针对此次项目中对画质的诉求，团队彻夜奋战，「定制化」推出了高画质点播档位和策略，采用短视频特殊转码为视频画质提供了最优保障，让画面中每一处细节都能清晰、细腻地呈现出来。 从「决定要做」到「
[1]《A Fusion Framework for Camouflaged Moving Foreground Detection in the Wavelet Domain》
“他在这里，”尼克继续道，“丹是保健科学背景，他研究营养学，然后驾驶Uber，在网上学习机器学习，现在已经是Max Kelsen一年的机器学习工程师。”
【GiantPandaCV导语】今天带来一篇熊猫人自己的工作，这篇文章主要是在年初NTIRE图像去模糊赛道的技术方案的基础上，对我们的方案进行了一个简单的extend，以及详尽的阐述。
人工智能和机器学习绝对是强大的技术。然而，对于那些没有太多相关背景知识的人（大概是所有人了）来说，有些行业术语通常是抽象的和模糊的。
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