YUV图像合成原理 引言：在视频监控中最常用的就是图像拼接和字符叠加，25FPS的视频流，如果每隔40MS就从各个通道中取一幅图像来合成，则可以看到一个实时的合成视频。...合成的过程也就是原始图像的拼接、缩放的过程，本文主要阐述UV分开存储的YUV420图像拼接的过程,实现下图的效果。...合成前的图像和需要合成到的目的图像如下图所示 需要进行采样缩放、贴图后就能实现图像合成 1、采样 这里不做详细介绍 只看采样后效果 2、贴图 贴图原理-采样后图像的Y分量直接memcpy到合成图像的对应区域...由于合成图像的U/V数据已经隔行-存储的时候是连续的，所以UV拷贝的时候连续拷贝采样后长度/2然后进入合成图像下一行的U/V然后再拷贝，拷贝的高度为采样后图像高度h/2 上代码 //图像类型枚举 typedef...nOrder--图像位置0~5 对应于合成图像s1-s6 //这里用了两个变量来存储缩放后的图像 m_mainMerge--位置0 m_subMerge--其它位置 void CDigitalCourt
这一次我来给大家介绍一下图像合成与融合。...不得不说，图像合成和融合真是一个很神奇的技术。因此我准备用好几篇文章对此做一些详细的介绍。...其实它是由两张照片中不同的部分按一定顺序叠加而成的，大家可以看看下面的源图像： ? 只要我们先放上左图的背景，再叠加比尔盖茨的人像，最后再叠加左图的前景，就可以合成出最终的图像。...从图像中确定前景和背景的技术叫做抠图，英文对应：Image Matting，而将抠出的部分无缝的贴入目标图像的过程则称为图像合成，英文对应：Image Compositing....这在需要融合多张图像时非常有用，例如下面我们需要将多张照片融合成一幅全景图像： ? 这里我只是简单的把多张经过裁剪的照片摆放在一起，还没有经过融合。
生成的图像具有完全合成的形态：合成图像中的解剖形状和尺寸与“固定”图像和“变化后”图像都是非线性差异的，因此胸部的生物标志物（如果有的话，例如椎骨形状或脊柱弯曲）也会发生非线性变化和合成。...考虑到源数据本身在任何时候都不可公开访问，开发人员数据集中的合成图像不再与任何原始源数据关联。...拓扑差异导致错误注册，这表现为合成图像中的涂抹或压缩伪影。 插值伪影：由于合成体中的体素强度是通过插值计算出来的，因此图像与原始数据相比具有稍微模糊的外观。...https://gist.github.com/faustomilletari/1c1d9d671641e36e63199d26bb232d58 答案：没有一个是真实的图像，所有四个图像都是合成的，并且所有四个图像都是从同一个源对象合成的...下图解释了源和目标图像以及合成图像的另一个更详细的示例（两者之间正好50%的变形）。 ?
背景 这篇文章主要介绍一些基于深度学习的医学图像合成的论文，医学图像跨域合成一般是指从一种模态转化为另一种模态，包括CT到PET，MR到CT，CT到MR及MRI中T1,T2,FLAIR等之间的转化。...目前用于磁共振到CT合成的深度学习方法依赖于同一患者的MR和CT训练图像的两两对齐。然而，成对图像的非对准问题会导致合成CT图像的误差。...，从而影响了合成图像的质量。...本文的贡献 这篇文章提出了一种基于条件GAN的多对比MRI图像合成的方法，实现MRI中T1,T2的相互转化合成，用对抗损失函数来保持图像的中高频细节。...医学图像合成是解决这一问题的有效方法，可以将缺失的模态从已有的模态中合成出来。
随着计算机和图像处理技术的发展，采用深度学习技术（例如deepfake）合成的图片和视频已经能够达到以假乱真的程度。经过合成或者篡改的图像在网络上传播会对公众产生误导，扰乱人们的日常生活。...近年来，随着深度学习技术在图像处理领域的成功应用，对图像进行编辑变得越来越容易。采用深度学习技术可以方便的对图像进行去噪，合成，抠图，修改等操作，甚至可以根据需要直接生成图像。...采用深度学习技术（例如deepfake）合成的图片和视频已经能够达到以假乱真的程度。经过合成或者篡改的视频在网络上传播会对公众产生误导，扰乱人们的日常生活。因此需要一种能够检测图像是否真实的方法。...三、JPEG图像篡改检测 对图像进行合成或者篡改可以针对图像中所有的像素来进行，也可以针对图像中的部分像素来进行。由于JPEG图像的压缩存储过程是以 ?...五、总结 通过以上分析和实验可以看出，采用对JPEG图像进行再压缩并观察K-Q ? 曲线波动性的方法可以有效的检测经过合成或者篡改的JPEG图像。
02 从迁移学习到图像合成 后来，我因为阴差阳错进入到图像合成这个领域，意识到迁移学习和图像合成之间的内在关联，便把研究方向从迁移学习扩展到图像合成。...图像合成的问题定义非常简洁，但是涉及到的子问题却包罗万象，这也是图像合成问题的迷人之处。 ?...而图像合成旨在解决合成图中前景和背景之间的不一致性。图像合成可以拆分成若干子问题，分别解决不同方面的不一致性。1....但是如果已经有一张理想的猫的图片，就可以把猫抠出来和背景图片结合，经过图像合成技术的处理得到一张高质量的合成图。因此，图像合成在一定程度上填补了精细化图像生成的空白。...03 图像合成子问题 图像和谐化 图像和谐化旨在对合成图的前景进行颜色光照的调节，使其和背景和谐。
OCR文本图像合成工具 问题 ---- 在进行文字识别时候，需要使用的数据集样式为一张含有文本的图片以及对应文本内容的标签。...requirements.txt # 如果想使用手写体 pip3 install -r requirements.txt 文件目录 images/ 文件夹内存放背景图，可以多添加一些图片用于丰富生成的合成图片...文件放入文件夹内； string_generator.py 定义了图片上的文本如何选取，可以自行定义 data_generator.py 是按照给定参数生成图片，最好在里面加上 try / except，大规模合成数据万一有一个...b 3 -w 20 -f 64 -t 32 生成10000张图片，生成语言是使用中文，背景图样式是3，每个生成文本长度为20， 图片像素值高度为64，使用32线程去生成 参考 ---- OCR-文本图像合成工具...OCR训练数据生成方法 GAN+文本生成：让文本以假乱真 GAN之根据文本描述生成图像 ocr文本合成 SynthText 文字识别（四）–大批量生成文字训练集
因此，近年来，研究人员极大地激发了从放射治疗计划中同一受试者对应的MR图像中估算CT图像的兴趣。医学图像合成可以在不需要实际扫描的情况下估计所需的成像模态。...主要贡献如下： 1.第一次将GAN应用到图像合成问题中，生成器有监督地学习不同模态地转换，判别网络作为loss项生成更真实的图像； 2.引入auto-context model进行迭代细化地学习，将上一次生成器得到的结果与原图像中的...Dinggang Shen 第二篇文章是对第一篇MICCAI2017年论文的扩展，方法上比较相似，对实验部分进行了更多的补充和解释，扩展后论文的主要贡献有： 1.在生成器中引入残差连接，证明其在3T到7T图像合成任务中的作用及其对网络收敛性的作用...到CT(2个数据集)及3T到7T(1个数据集)这两个任务上验证了该模型的作用 本文的网络结构就是普通的GAN，由生成器和判别器组成，不同的是，这里的生成器是有监督的学习过程，判别器的作用就是判断生成的图像是否为真实的目标图像还是合成的图像...实验部分: MRI到CT图像合成的数据集有2个，分别为脑部（16 subjects）和骨盆（22 subjects）dataset，数据使用均值、方差标准化，评价指标采用PSNR和MAE，部分实验结果如下
深度学习的最新进展已经令人兴奋，在自然图像中填充大量的空洞，具有语义上的合理性和上下文感知的细节，影响基础图像处理任务，例如目标消除。...即使对于稍大的图像，修复区域也会显得模糊和不好的边界容易可见。...于是乎，有提出了一种基于图像内容和纹理约束的联合优化的多尺度神经块合成方法，其不仅保留了语义结构，而且产生高频细节，其主要通过深度分类网络匹配和改编具有最相似的中层语义特征相关性的块。...令输入图像为X0，预测的输出图像为X。Hole区域为R，则R（Φ）表示在特征层Φ对应的Hole区域。...（a）：输入图像；（b）：没有使用内容的约束；（c）：本方法。 ---- ? ? 第一行是输入图像，第二行是基于块匹配方法，第三行是本方法。 ---- ?
嘛，有一期是一期的东西，那么这个系列目前应该算是记录自己的学习轨迹和笔记了，全当放飞自我了_(:з)∠)_ 既然要用Matlab来表情合成，大概一定要先搞懂Matlab的图像是怎么储存和能怎么处理吧...Matlab的图像 之前我们知道Matlab的基本数据结构是矩阵，矩阵天生就很适合用来表示又二维像素组成的电子图像， 矩阵中的每一个元素可以作为图像的一个像素被表示。...可以支持任意深度的图像，不过大多数时候Matlab使用的图像是uint8的八位深度，不过例如png和tiff则是十六位的，而对于索引图像则固定是double的。...然后对于图像的裁剪，我们可以使用imcrop()函数或者直接提取图像矩阵的需要区域然后重新导出。 而对于图像本身信息的读取，可以使用imfinfo()函数，参数是文件名。...如果需要将图像变为正常的长宽比可以使用命令axis image 而当在处理索引图像或灰度图像时，三个函数便产生了区别。首先我们知道索引图是由数据矩阵和查找表构成的。
关注文章公众号 回复"SFFAI29论文"获取本主题精选论文 论文推荐 最近，人脸图像合成技术越来越受到社会各界的关注。...人脸图像合成技术不仅可以实现“换脸”、“人脸编辑”等娱乐效果，而且能够有效提高人脸识别等技术的性能。今天，两位主讲嘉宾为大家精选了人脸图像合成中的几篇代表性的工作，和大家一起学习分享最新的研究进展。...1 推荐理由：本文提出了PGGAN模型，并首次成功合成了视觉效果极为逼真的超高分辨率人脸图像。PGGAN的核心思想在于逐级生成图像，在训练过程中合成图像分辨率不断提高。...模型中的生成器和判别器从生成4*4的图像开始，逐渐增加网络复杂度来适应更高的分辨率，最终达到1024*1024的图像生成。...推荐理由来自：曹杰 2 推荐理由：本文提出了pix2pixHD，是对pix2pix进行改进从而支持生成高清的街景图像和人脸图像，最高分辨率可达2048*1024。
前言 本文将简单盘点在 CVPR2020 上的图像合成方面的论文，然后给出下载地址以及开源代码 github（如果有开源）。...图像合成论文介绍 1. Cross-Domain Correspondence Learning for Exemplar-Based Image Translation ?...风格信息会用单独的编码器对图像的每个区域进行编码。通过这种方式，你可以改变面部不同部位的风格来生成混合的风格。...现在 image2image 已经可以很好地通过图像分割生成图片。但对于完整的语义图的效果还不够好，反倒是获得带有标签的捆绑盒要容易得多。...论文下载地址：https://arxiv.org/abs/2002.10964 开源代码地址：https://github.com/sangwoomo/FreezeD ---- 小结 文章里总共盘点了 20 篇图像合成的论文
事实上，标准的文本到图像扩散模型几乎无法控制生成图像中描绘的各种元素。...该技术使得可以在将元素放置在由文本引导的扩散模型生成的图像中时获得更大的控制。论文中提出的方法更通用，并且允许其他应用，例如生成全景图像，但我将在这里限制为使用基于区域的文本提示的图像合成的情况。...这通常由神经网络完成，该神经网络在每个步骤 t 预测步骤 t-1 的噪声图像，该图像不仅以步骤 t 的噪声图像为条件，而且还以描述其尝试重建的图像的文本提示为条件。...由此，可以使用变分自动编码器的解码器获得新生成的图像。 使用多重扩散进行图像合成 现在让我们来解释如何使用 MultiDiffusion 方法获得可控的图像合成。...目标是通过预先训练的文本到图像扩散模型更好地控制图像中生成的元素。
Sanchez是一个命令行应用程序，是为处理地球同步卫星的灰阶红外图像而设计，但也可用于重新投影全彩色图像，还可以将Himawari-8、GOES-16、GOES-17等多静止卫星观测合成为一张全球观测...利用全彩色、高分辨率的静态背景图，加上灰度的静止卫星观测图像，Sanchez 可以创建非常美丽的图像(如下图)。这是NASA以前在气象卫星上所使用的方法。...多静止卫星合成图像 Sanchez可以使用颜色查找表，根据像素强度，生成IR彩色增强图(如下图)。 IR Colour enhancement Sanchez属于个人项目，目前仍处于开发阶段。
最后，再通过解码器重构人体图像，获得拥有 的外观但是遵循 的姿势的合成图像 ，并且判别器会对合成图像的真实性进行判别。...属性分解 GAN 的方法应用于人图像合成中，合成高质量的人物图像，可以控制像姿势、头发、上衣和裤子这些属性，并能处理大姿势变换。...该策略允许合成更真实的输出图像并自动分离未注释的组件属性。 虽然原始的 ADGAN 以一种微妙而高效的方式工作，但当属性类别的数量巨大时（如真实世界图像），它本质上无法处理语义图像合成任务。...为了解决这个问题，ADGAN++ 采用不同分量属性的串行编码来合成目标真实世界图像的各个部分，并采用多个带有分割引导实例归一化的残差块来组装合成的分量图像并细化原始合成结果。...两阶段的 ADGAN++ 旨在减轻合成具有众多属性的真实世界图像时所需的大量计算成本，同时保持不同属性的解耦，以实现对合成图像的任意组件属性的灵活控制。
于是我把之前写好的两种算法发给了小伙伴，让他参照实现，第一种算法是操纵像素、第二种使用了图像合成：globalCompositeOperation。 所有的事情都可能会有意外，写程序更是如此了。...下面是一段用于测试的代码，ctx.globalCompositeOperation = 'destination-out' 表示用源图像的形状去挖空目标图像。
选自zentralwerkstatt.org 作者：Fabian offer 机器之心编译 编辑：袁铭怿 今年大火的图像合成方向已走过十年。 2022 年已经接近尾声。...最终，只有 “生成器” 从系统中保留下来，用于图像合成。...「多模态」深度学习巩固了来自 NLP 和计算机视觉的技术，「prompt 工程」取代了模型训练和微调，成为图像合成的新兴方法。...CLIP 为图像合成的「多模态」方法奠定了基础。...扩散模型引入了一种不同于 GAN 的图像合成方法，从噪声中重建图像。
⚡[AIGC服务] RB-Modulation | 最新图像风格迁移与内容合成 给定单个参考图像，RB-Modulation 提供了一种免训练的即插即用解决方案，用于 (a) 风格化和 (b) 具有各种提示的内容风格组合...例如，给定参考样式图像（例如“融化的金色3D渲染样式”）和内容图像（例如（A）“狗”），方法遵循所需的提示，而不会泄漏参考样式图像中的内容，也不会受到限制到参考内容图像的姿势。...在最后一行，StyleAligned 泄漏了参考图像的房屋和背景；InstantStyle 表现出房屋的颜色泄漏，导致图像颜色相似。我们的方法准确地遵循所需风格的提示。...相比之下，我们的方法避免了对 ControlNet 或适配器的需要，并且可以有效地捕获风格和内容图像的独特属性，同时遵循生成多样化图像的提示。...个性化内容生成： 用户可以通过提供自己喜欢的风格和内容提示，生成个性化的图像，例如个性化头像、社交媒体图像或特定主题的艺术作品。
论文的目的是展示在解决各种视觉合成和生成任务方面的研究贡献，包括图像翻译、图像补全和场景分解。非常值得关注。 本文是对目标的整体展示。...https://www.chuanxiaz.com/ 本文的目的是展示我们在解决各种视觉合成和生成任务方面的研究贡献，包括图像翻译、图像补全和场景分解。...本论文共五篇论文，每一篇论文都提出了一种新的基于学习的方法来合成内容可信且外观逼真的图像。每一项工作都证明了所提出的方法在图像合成方面的优越性，并对其他任务如深度估计做出了进一步的贡献。...特别地，在第二章中，我们提出了一个合成到真实的翻译系统来处理真实世界的单图像深度估计，其中只使用合成图像深度对和未配对的真实图像进行训练。...该模型通过利用低成本但高度可重用的合成数据，为现实世界的评估任务提供了一个新的视角。在第三章中，重点是一般的图像到图像(I2I)翻译任务，而不是狭义的合成到现实的图像翻译。
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