心历路程 设置scaleType的值来实现 根据查阅资料了解Image相关view的属性值了解到 对于android:scaleType属性，因为关于图像在ImageView中的显示效果，所以有如下属性值可以选择...fitXY：横向、纵向独立缩放，以适应该ImageView。 fitStart:保持纵横比缩放图片，并且将图片放在ImageView的左上角。...fitCenter：保持纵横比缩放图片，缩放完成后将图片放在ImageView的中央。 fitEnd：保持纵横比缩放图片，缩放完成后将图片放在ImageView的右下角。...center：把图片放在ImageView的中央，但是不进行任何缩放。 centerCrop：保持纵横比缩放图片，以使图片能完全覆盖ImageView。...到上面的时候,心里还是美滋滋,只要这样下去,不超过5分钟,我的图就画好了.可是接着尴尬的问题出现了 第三张的图片怎么取?? WTF???
首先，解释一下什么是卷积以及如何使用卷积来模糊图像，以及它如何使用模糊的图像。卷积是一种数学运算，当应用于图像时，可以将其视为应用于它的过滤器。...例如，高斯模糊是通过将图像与内核/滤波器卷积来获得的，该内核/滤波器的中心具有高斯分布，最大值在中心，其值总和为 1。 我首先使用高斯模糊对图像进行模糊处理。...现在，这种 100% 重建是可能的，因为使用的内核和填充是已知的。如果我们使用的内核与用于模糊原始图像的内核不完全相同，会发生什么？ 不使用精确内核时，左侧图像模糊，右侧重建图像。...重建原始图像也是一项非常艰巨的任务，因为矩阵 A 会根据原始图像的大小增长非常快。如果原始图像是 4x4，那么 A 将是 16x16 ——元素数量以 N² 缩放。...左边是模糊的图像，右边是重建的图像。
针对模糊图像的处理，个人觉得主要分两条路，一种是自我激发型，另外一种属于外部学习型。接下来我们一起学习这两条路的具体方式。...图像增强 图像增强是图像预处理中非常重要且常用的一种方法，图像增强不考虑图像质量下降的原因，只是选择地突出图像中感兴趣的特征，抑制其它不需要的特征，主要目的就是提高图像的视觉效果。...图像锐化 采集图像变得模糊的原因往往是图像受到了平均或者积分运算，因此，如果对其进行微分运算，就可以使边缘等细节信息变得清晰。...其算法主要是深度学习中的卷积神经网络，我们在待处理信息量不可扩充的前提下（即模糊的图像本身就未包含场景中的细节信息），可以借助海量的同类数据或相似数据训练一个神经网络，然后让神经网络获得对图像内容进行理解...、判断和预测的功能，这时候，再把待处理的模糊图像输入，神经网络就会自动为其添加细节，尽管这种添加仅仅是一种概率层面的预测，并非一定准确。
图像模糊产生的原因非常多， 主要如下： （1）相机抖动. □ 拍摄时相机不稳. □ 全部画面被模糊. （2）物体的运动. □ 部分物体运动. □ 不同区域模糊不同..... □ 大光圈小景深时的效果. 等等。...今天在看Learning Deep CNN Denoiser Prior for Image Restoration (CVPR, 2017) 的文章，里面涵盖的内容非常全，其中模糊也是其中主要工作之一...1、论文原理 论文为图像恢复，主要包括图像去噪、图像去模糊和图像超分辨率重建。本博客主要关注的是模糊。 论文将图像恢复统一为一个操作，如论文所述：即目标要还原出干净的x....学习噪声水平间隔较小的特定的去噪模型。 2、论文实践复现效果如下图所示： 不过比较难的程序输入是需要同时指定其模糊矩阵图，这个在实际应用中还有等于进一步细化。
对于要展示的商品图片而言，我们对图片本身的质量要求会比较高，例如不能将模糊不清的图片进行展示。因此，需要一种图像模糊检测的方法，便于我们筛选出可用的图片。...我们使用基于 Laplacian 的算法来检测图片是否模糊。调用它比较简单，因为 OpenCV 内置了 Laplacian 函数。...图像模糊检测算法 算法的主要思想：先将图像转换成灰度图像，然后单一通道的灰度图像经过刚才计算出来的拉普拉斯 3x3 卷积核计算后会得到一个响应图，最后再计算这个响应图的方差。...基于该方差和按照经验设定的阈值进行比较，就可以判断图像是否模糊。对于同一种类型的商品图片，可以采用同一个阈值。不同的商品、不同环境拍摄的图片可能需要调整阈值。...最后，我们团队主要使用的语言是 Java/Kotlin，还需要编写一个 jni 来调用该函数。 总结 在无参考图像的情况下，Laplacian 是一种常见的图像模糊检测的方式。
Mathematica 9 中推出一个关于卷积去图像模糊化的例子....使用核 ker 给出 image 的反卷积.可以恢复一个回复清晰的图片,其实他有一些并不是很成熟,即使是模糊图像中的少量的噪声也会降低重建的质量：大家可以试一下其它的模糊图片能否这么清晰~~~ ? ?
高斯模糊 高斯模糊（英语：Gaussian Blur），也叫高斯平滑，是在Adobe Photoshop、GIMP以及Paint.NET等图像处理软件中广泛使用的处理效果，通常用它来减少图像杂讯以及降低细节层次...这种模糊技术生成的图像，其视觉效果就像是经过一个半透明屏幕在观察图像，这与镜头焦外成像效果散景以及普通照明阴影中的效果都明显不同。...高斯平滑也用于计算机视觉算法中的预先处理阶段，以增强图像在不同比例大小下的图像效果。 从数学的角度来看，图像的高斯模糊过程就是图像与正态分布做卷积。...由于正态分布又叫作高斯分布，所以这项技术就叫作高斯模糊。图像与圆形方框模糊做卷积将会生成更加精确的焦外成像效果。...由于高斯函数的傅立叶变换是另外一个高斯函数，所以高斯模糊对于图像来说就是一个低通滤波器。 高斯模糊运用了高斯的正态分布的密度函数，计算图像中每个像素的变换。 ?
前言 高斯模糊是图像处理中几乎每个程序员都或多或少听过的名词，但是对其原理大家可能并不了解，只知道通过高斯模糊能实现图像毛玻璃效果。...本文首先介绍图像处理中最基本的概念：卷积；随后介绍高斯模糊的核心内容：高斯滤波器；接着，我们从头实现了一个Java版本的高斯模糊算法，以及实现RenderScript版本。...这里不深入介绍RenderScript，因为RenderScript已经提供了一个实现高斯模糊的类：ScriptIntrinsicBlur。 实现起来非常简单： ?...做高斯模糊（内部通过RenderScript实现），但最吸引人的是实现了毛玻璃的遮罩，效果如下： ?...这种加快速度的方法是合理的，因为高斯模糊并不需要原图像很精确的信息。
一，高斯模糊简介 高斯模糊是图像处理中常用的一种操作，用于减少图像细节，平滑图像。简单来说，高斯模糊的处理过程，是让图像每个像素都取周边像素的平均值，是参照正态分布的加权平均值。...函数图像如图2。 ? 图2 一维标准正态分布 不同的 ? ，对应不同的函数图像，如图3。另外正态分布函数中 ? 。高斯模糊实现时，如何选择 ?...高斯模糊的实现，一般不会直接对m*m范围内的点计算加权平均，这种方式的时间复杂度为O(n*n*m*m)，这里假设传入图像大小为n*n，kernel为m。...图6 box blur多次处理结果比较 Box blur重复三次，与高斯模糊的差异在3%以内。效果上非常接近。 Box blur的最大优势，在于计算相同权重平均数，可以使用滑动窗口方法。...四，缩小图片 高斯模糊另一个常见的优化方法，是对图片进行缩小，然后再做模糊，最后再把图片放大到原来尺寸。 缩小图片往往有丢失图像细节的问题，而高斯模糊的作用在于平滑地降低图像细节。
后处理渲染技术的好坏，往往决定了游戏画面是否能够达到令人惊艳的级别。 图像模糊算法在后处理渲染领域中占据着重要的地位。很多产品级后处理的实现，都会直接或间接依赖于图像模糊算法中的一种或多种。...从数字信号处理的角度看，图像模糊的本质一个过滤高频信号，保留低频信号的过程。过滤高频的信号的一个常见可选方法是卷积滤波。从这个角度来说，图像的高斯模糊过程即图像与正态分布做卷积。...和高斯模糊一样，Box Blur也是低通滤波器的一种形式。在图像处理领域，Box Blur通常用于近似高斯模糊。因为根据中心极限定理，重复应用Box Blur可以得到和高斯模糊非常近似的模糊表现。...Kawase Blur最初用于Bloom后处理特效，但其可以推广作为专门的模糊算法使用，且在模糊外观表现上与高斯模糊非常接近。...： 同样，对模糊半径（Blur Radius）参数的调节，可以控制模糊的程度： 而调节Angle参数，可以控制模糊旋转的方向： 总结 本文开头已经提到，模糊算法在后处理渲染领域占据着非常重要的地位。
你有没有想过把模糊的图像变清晰？就像这样： ? 或者这样： ?...今天我将给你介绍这种神奇的技术：去卷积 图像的模糊有很多种可能性，包括了： 镜头的缺陷 相机的抖动 场景的运动 景深的限制 后期的处理 让我先从第一种镜头的缺陷导致的图像模糊讲起，因为这是所有的镜头都会存在的固有的问题...即便是非常仔细的调整小孔的尺寸，最后的成像效果都不够清晰，因为事实上由于光的波粒二象性，几何光学中理想的小孔成像就不存在。 ? 在31. 镜头、曝光，以及对焦（上），32....事实上，已知模糊的图像b以及成像系统的PSF，恢复原始图像x的过程叫做非盲去卷积(Non-blind deconvolution)。这个领域有大量的研究成果。...这里的第一项描述了清晰图像和模糊图像之间的关系，而第二项则是梯度正则化项，用于惩罚过大的梯度信息（噪声会带来大的梯度，因此第二项就含有降噪的功效） 我们可以看看梯度正则化带来的好处，下面的示例图中两幅模糊图像具有不同的模糊程度和不同的噪声水平
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变性的时候，模糊过程可以用以下的方式进行建模： ? 其中⊗代表的是卷积算子，B、I、k 和 n 分别代表模糊图像、隐藏的清晰图像、模糊核以及噪声。...本文提出了一个判别图像先验，它是从用于图像去模糊的深度二分类网络中学习得到的。 最近的去模糊方法的成功主要来自于有效图像先验和边缘检测策略方面的研究进展。...大多数上述的图像先验都有相似的效果，它们更加适用于清晰的图像，而不是模糊的图像，这种属性有助于基于 MAP（最大后验）的盲图像去模糊方法的成功。...文本图像上的去模糊结果。与目前最先进的去模糊算法 [26] 相比，本文的方法生成了更加尖锐的去模糊图像，其中的字符更加清晰。 ? 图 12. 去模糊结果和中间结果。
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。...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变性的时候，模糊过程可以用以下的方式进行建模： ? 其中⊗代表的是卷积算子，B、I、k 和 n 分别代表模糊图像、隐藏的清晰图像、模糊核以及噪声。...大多数上述的图像先验都有相似的效果，它们更加适用于清晰的图像，而不是模糊的图像，这种属性有助于基于 MAP（最大后验）的盲图像去模糊方法的成功。...图5：本文图像上的去模糊结果。与目前最先进的去模糊算法【26】相比，本文的方法生成了更加尖锐的的去模糊图像，其中的字符更加清晰。 ? 图6：去模糊结果和中间结果。
而本篇文章是使用生成对抗网络进行图像去模糊。因此生成器的输入不是噪声，而是模糊图像。...其中包含了来自不同街道视角的人造模糊图像，根据不同的场景将数据集分在各个子文件夹中。 我们先把图像分到 A（模糊）和 B（清晰）两个文件夹。这个 A&B 结构对应于原始文章pix2pix 。...生成器 生成器要生成清晰图像，网络是基于ResNet blocks的，它可以记录对原始模糊图像操作的过程。原文还使用了基于UNet的版本，但我目前还没有实现。这两种结构都可以很好地进行图像去模糊。...图像去模糊结果 ? 从左到右：原始图像，模糊图像，GAN 输出 上面的输出结果都是我们用 Keras 进行 Deblur GAN 的结果。...左图： GOPRO 测试图像，右图：GAN 输出结果 希望你们可以喜欢这篇关于生成对抗网络用于图像去模糊的文章。 你可以评论，关注我或者联系我。
最近在使用 canvas 画图的时候，遇到了图像文字模糊的问题，解决思路就是根据分辨率绘制不同尺寸的画布。...以下是创建高分辨率画布的代码： /** * 创建高分辨率画布 * @param w 画布宽 * @param h 画布高 * @param ratio 屏幕分辨率 */ function...const canvas = document.createElement("canvas"); canvas.width = 100; canvas.height = 100; // 创建使用默认分辨率的画布...const myCanvas = this.createHiDPICanvas(100, 100); // 创建分辨率为 3 的画布 const myCustomCanvas = this.createHiDPICanvas...(100, 100, 3); 最后，贴一个高分辨率画布的开源库 https://github.com/jondavidjohn/hidpi-canvas-polyfill
Narasimhan和Nayar以及You等人提出在恶劣天气下拍摄的图像可以分解为干净的图像及其对应的天气信息，而恶劣天气下的图像质量下降主要是由于天气信息和物体之间的相互作用造成的，这导致检测性能差。...上图显示了雾天条件下目标检测的示例。可以看出，如果图像可以根据天气状况进行适当的增强，则可以恢复更多有关原始模糊目标和错误识别目标的潜在信息。...与具有清晰图像（源图像）的训练检测器相比，假设在恶劣天气下捕获的图像（目标图像）具有分布偏移。...实验结果非常令人振奋，证明了提出的IA-YOLO方法在有雾和弱光场景中的有效性。 三、新框架分析 接下来我们直接开始分析新框架。...通常，这样的调整过程对于为广泛的场景找到合适的参数是非常笨拙和昂贵的。为了解决这个限制，研究者建议使用一个小的CNN作为参数预测器来估计超参数，这是非常有效的。
iOS开发中有的时候需要将图片设置模糊，来实现特定的效果获取更好的用户体验, iOS7之后半透明模糊效果得到大范围使用的比较大，现在也可以看到很多应用局部用到了图片模糊效果,可以通过高斯模糊和毛玻璃效果达到图片模糊效果...Accelerate头文件， Accelerate主要是用来做数字信号处理、图像处理相关的向量、矩阵运算的库。...图像可以认为是由向量或者矩阵数据构成的，Accelerate里既然提供了高效的数学运算API，自然就能方便我们对图像做各种各样的处理 ，模糊算法使用的是vImageBoxConvolve_ARGB8888...链接地址:https://github.com/BradLarson/GPUImage 区别: 效果:第一种Core Image设置模糊之后会在周围产生白边，vImage使用不存在任何问题； 性能:图像模糊处理属于复杂的计算..., 就是 UIToolbar这个类 在iOS8.0之后,苹果新增了一个类UIVisualEffectView,通过这个类来实现毛玻璃效果与上面的UIToolbar一样,而且效率也非常之高,使用也是非常简单
原始模糊检测方法： 依赖于计算图像Laplacian算子的方差 可以仅用一行代码实现 使用起来非常简单 缺点是，Laplacian方法需要大量手动调整用于定义图像是否模糊的”阈值“。...与其尝试处理质量非常差的图像的边缘情况，不如检测并丢弃质量差的图像(比如有明显模糊的图像)。...内部实现了一个函数detect_blur_fft。 我们在两个Python驱动程序脚本中使用detect_blur_fft方法: blur_detector_image:对静态图像进行模糊检测。...这个测试例程非常有用，因为它允许您调优模糊阈值参数。 在这里，你可以看到，当我们的图像变得越来越模糊，FFT的平均幅度值下降。 我们的FFT模糊检测方法也适用于非自然场景图像。...在内部，我们抓取一帧并将其转换为灰度(第10-14行)，就像在我们的单一图像模糊检测脚本。
能否将GAN应用于低级的图像处理呢？比如图像去模糊。 答案是肯定的。将GAN用于图像去模糊，生成器用于生成清晰图像，鉴别器区分真实且清晰图像与造假或模糊图像。...，且使得算法可以方便使用现有成熟的骨干网，不仅提升了去模糊后图像的质量，同时可以轻易设计计算代价小的模型。...作者发现这样的改进，可以使得DeblurGAN-v2更好的处理较大的和异质的真实世界模糊。 实验结果 作者在多个图像去模糊数据集上进行了实验。 在几大数据集上客观评价指标结果： ? ?...结论 本文提出的去模糊框架DeblurGAN-v2可以很方便切换骨干网，能够取得目前最好的效果，而计算量却减少几个数量级，非常值得参考。...值得一提的是，DeblurGAN-v2中生成器的网络结构和双尺度鉴别器也同样适用于其他低级图像处理任务，比如图像超分辨。期待也能对相关领域的研究有所启发。
许多人可能会说这很容易，直到AI图像工具DALL-E 2的出现，这打破了人类对人工智能生成图像的刻板印象，其以强大且逼真的图像生成功能火爆了创作圈，此工具生成的图像与人类生成的图像别无二致。...，该网站的灵感来自经典的AI假冒网站thispersondoesnotexist.com，网站开发者收集了数百张由DALL-E 2生成的图像以及由人类创建的图像，并附带了一个简单的投票程序：图像是来自DALL-E...该工具主要有三个功能：根据自然语言的描述创建逼真的图像，更改图像中的细节，生成相似图像。...文本控制图像生成 首先，DALL-E 2最强大也最受欢迎的功能就是通过分析文本生成图像，用户可以通过输入和选择关键字来生成相关的图像。接下来小P想展示一些具体的例子。...当用户输入“吼叫的猴”（howler monkey）时，这是DALL-E 2生成的图像： 生成相似图像 其次，DALLE.2工具还可以根据用户上传的图像，以其为灵感自动创作出多张不同的图片。
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