深度卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks, CNNs) 依赖前向传播和反向传播获得显著的图像去噪性能。但如何通过 CNNs 获取有效的结构信息解决复杂场景的图像去噪问题是关键。作者们提出了一种交叉 Transformer 去噪卷积神经网络 (Cross Transformer denoising CNN, CTNet)用于获得复杂场景下清晰图像。
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）。
一般而言，我们认为图像的噪声在离散余弦变换结果中处在其高频部分，而高频部分的幅值一般很小，利用这一性质，就可以实现去噪。然而，同时会失去图像的部分细节。
本文对旷视科技2021年关于图像去噪的新作"NBNet进行解读，该工作抛开复杂的网络结构设计和精确的图像噪声建模，创新性的提出子空间基向量生成和投影操作。
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图像去噪是计算机视觉领域的传统方向，对于可见光图像、视频、核磁图像等的处理仍应用广泛，在工业和学术界引起很多人的关注，基于BM3D(block-matching 3D ，2007)框架的系列算法是该领域的著名方法，其结合图像非局部相似的属性和变换域的稀疏表示，在深度学习用于CV各领域的今天仍有用武之地。
这篇文章带领大家一起回顾这周新出的综述类文章，它们系统性回顾技术的发展，可以让读者快速找到很多有用信息。
使用深度学习架构会更好的解决这个问题。目前看深度学习远远超过了传统的去噪滤波器。在这篇文章中，我将使用一个案例来逐步解释几种方法，从问题的形成到实现最先进的深度学习模型，然后最终看到结果。
由于未知的降雨模式，单图像去噪相当具有挑战性。现有的方法通常对降雨模型做出特定的假设，这些假设很难涵盖现实世界中的许多不同情况，这使得它们不得不采用复杂的优化或渐进式重建。然而，这严重影响了这些方法在许多效率关键应用中的效率和有效性。为了填补这一空白，在本文中，我们将单图像去噪视为一个通用的图像增强问题，并最初提出了一种无模型的去噪方法，即Ef finicientDeRain，它能够在10ms内（即平均约6ms）处理降雨图像，比最先进的方法（即RCDNet）快80多倍，同时实现类似的去噪效果。我们首先提出了一种新颖的逐像素膨胀滤波器。 特别是，用从核预测网络估计的逐像素核对雨天图像进行滤波，通过该网络可以有效地预测每个像素的合适的多尺度核。然后，为了消除合成数据和真实数据之间的差距，我们进一步提出了一种有效的数据增强方法（即RainMix），该方法有助于训练网络进行真实的雨天图像处理。我们对合成和真实世界的降雨数据集进行了全面评估，以证明我们的方法的有效性和效率。
有损压缩通过变换和量化技术证明了其在视频压缩中的效率的同时，也表明其会带来量化错误问题。为了补偿这一误差，许多研究者开发了滤波技术，比如去块滤波、样本自适应偏移以及基于维纳的滤波。更进一步的，最近的编码标准将滤波技术应用于环内也取得了图像质量实质上的提高。目前，大部分的滤波技术集中在环路内，作为预处理的滤波还没有被广泛用于有损视频压缩，尤其是最近的视频编码标准 HEVC 和 VVC 中。少部分研究者根据视频压缩标准，基于传统的信号处理技术来进行预处理以提高视频质量，这样做复杂度低但是效率有限。
图像增强方法在数字图像处理中占有重要地位，它能够有效提高图像的视觉效果，增强图像的细节信息，从而在医学、遥感、工业检测等多个领域发挥重要作用
【导读】今天给大家推荐一个很棒的开源项目，该项目主要汇总了一系列Low-Level-vision领域当前主流的SOTA算法网络结构，主要包括图像去噪，图像去雨、图像去模糊等。该项目详细介绍了各大主流Low-Level-Vison数据集（如SIDD、GoPro、REDS、Rain13K等）的下载链接和训练配置教程，每个主流的算法网络结构都配备训练和测试命令方法。
BM3D（Block-matching and 3D filtering，3维块匹配滤波） 2007-TIP-Image denoising by sparse 3D transform-domain collaborative ltering
自适应阈值处理是图像处理中常用的技术之一，它能够根据图像的局部特征自动调整阈值，从而提高图像的处理效果。在 OpenCV 中，自适应阈值处理可以有效处理光照不均匀、背景复杂等情况下的图像。本文将以自适应阈值处理为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行自适应阈值处理的基本步骤和实例。
【新智元导读】本文作者 Michael Elad 是以色列理工学院计算机科学系教授，也是成像科学期刊 SIAM 的主编。他对当前图像领域使用深度学习的矛盾做了深刻的反思：一方面效果绝佳，另一方面却缺乏数学上的优雅，对领域基础知识没有很大贡献。是该坚守传统严谨的方法，但在最终结果上落后于人，还是该拥抱深度学习？Elad 选择后者，但同时坚守寻求数学上的优雅，弄清方法的原理。所有人工智能从业者都需要考虑如何对待深度学习。欢迎留下你的看法和评论。 （文／Michael Elad）我真的很迷茫，每天都在改变自己的看
图像去噪声是图像增强、图像重建的重要内容之一，在现实中，很多图像难免存在噪声的问题，从而影响了图像的判别。当然图像去噪声在现有的图像处理软件中也比较成熟。
全局阈值处理是图像处理中常用的技术之一，用于将图像转换为二值图像，从而提取感兴趣的目标区域。在 OpenCV 中，全局阈值处理可以通过简单的像素比较来实现。本文将以全局阈值处理为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行二值图像处理的基本步骤和实例。
选自arXiv 机器之心编译 参与：路雪 利用卷积神经网络让图片清晰化的研究目前正成为计算机视觉领域的热点方向。近日，南京理工大学邰颖、杨健、许春燕与密歇根州立大学刘小明等人提出的 MemNet 将技
图像上噪点太多了，一大片都是点点的雪花连女神的脸都看不清了，传统去噪方法效果太差，可否有破解方法？
【导读】在前面几讲中，专知成员Hui介绍了PIL、Matplotlib、Numpy、SciPy等Python图像处理的工具包。这一讲中，我们将介绍一个具体的实例——图像去噪，作为前面几讲的总结。 【干货】计算机视觉实战系列01——用Python做图像处理（基本的图像操作和处理） 【干货】计算机视觉实战系列02——用Python做图像处理（Matplotlib基本的图像操作和处理） 【干货】计算机视觉实战系列03——用Python做图像处理（Numpy基本操作和图像灰度变换） 【干货】计算机视觉实战系列04—
大语言模型（LLM）的巨大成功和推广性带来了多模态大型语言模型（MLLM）的新研究趋势。我们想知道 LLM 可以给计算机视觉带来多大的好处，以实现更好的性能并实现真正的智能。最近对 MLLM 的尝试在图像字幕和视觉问答 (VQA) 等高级视觉任务上展示了很好的结果。然后我们对它在低级视觉任务上的能力感到好奇，比如图像去噪和去雨。另一方面，由于现有的工作已经证明LLM已经可以理解语义图像特征，那么它们距离直接生成图像作为生成模型还有多远？所有这些都集中到同一个问题：是否可以利用 MLLM 来接受、处理和输出低级特征？这对于进一步突破 MLLM 和低级视觉的极限非常重要。我们将在这项工作中进行初步的探索。
论文：Image denoising by sparse 3-D transform-domain collaborative filtering 代码：python 代码 介绍：图像去噪算法：BM3D
开运算和闭运算是形态学图像处理中常用的操作，用于改变图像的形状和结构。它们是基于膨胀和腐蚀操作的组合，可以用于图像去噪、边缘保留、图像分割等多个领域。本文将以开运算和闭运算为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行形态学操作的基本步骤和实例。
看完本篇文章的所有操作和实践，就不需要去花钱修复照片了自己也能做到而且保证十分便捷！本篇文章将介绍常用到的图像去噪滤波算法，采用实例代码和处理效果一并展现的方式进行介绍，能够更直观的看到每种算法的效果。本篇文章偏实战，所以不会涉及到过多每种算法的原理理论计算公式，以一篇文章快速了解并实现这些算法，以效率最高的方式熟练这些知识。
你还记得胶卷相机的时代吗？冲洗照片是一个神秘的过程，只有摄影师和专业人士才能够驾轻就熟。大多数人的印象中只有弥漫着昏暗红光的暗室。简而言之，冲洗照片是一个耗时的过程。
这篇论文提出了一个自指导的网络用于图像快速去噪，该网络采用一种自指导的方式，用低分辨率下得到的图像特征和上下文信息来指导精细尺度下图像的去噪过程，其中每个分支的输入图像是用shuffle操作来得到的，与以往的下采样有所不同，作者认为shuffle操作可以减小图像的空间分辨率，同时保持输入图像信息。总体的网络结构如下：
论文是学术研究的精华和未来发展的明灯。小白决心每天为大家带来经典或者最新论文的解读和分享，旨在帮助各位读者快速了解论文内容。个人能力有限，理解难免出现偏差，建议对文章内容感兴趣的读者，一定要下载原文，了解具体内容。
作者：Gary Mataev、Michael Elad、Peyman Milanfar
由于卷积神经网络（CNN）在从大规模数据中学习可概括的图像先验方面表现良好，因此这些模型已被广泛应用于图像恢复和相关任务。最近，另一类神经架构Transformers在自然语言和高级视觉任务上表现出显着的性能提升。虽然Transformer模型减轻了CNN的缺点（即，有限的接收场和对输入内容的不适应性），其计算复杂度随着空间分辨率二次增长，因此使得其不可行地应用于涉及高分辨率图像的大多数图像恢复任务。
导读：2022年4月，旷视研究院发表了一种基于图像恢复任务的全新网络结构，它在SIDD和GoPro数据集上进行训练和测试，该网络结构实现了在图像去噪任务和图像去模糊任务上的新SOTA。具体计算量与实验效果如下图所示：
均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标像素为中心的周围8个像素，构成一个滤波模板，即去掉目标像素本身），再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。均值滤波本身存在着固有的缺陷，即它不能很好地保护图像细节，在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分，从而使图像变得模糊，不能很好地去除噪声点。我们使用MeanImageFilter（）函数来对图像进行平滑去噪。参数设置就是统计均值计算的半径大小，这里可以xyz方向上都一样的半径大小，也可以设置成不同的半径大小，在这里我们设置成5，就意味着是10x10x10区域里计算均值滤波的结果。
BM3D是2007年TIP的文章，题目是《Image Denoising by Sparse 3-D Transform-Domain Collaborative Filtering》。最近想尝试一下图像去噪，看看能否应用到项目中，顺便测试了一下效果，结果不是太理想，主要问题是时间，去噪效果还是可以的。担心以后找起来（实现）麻烦，就当做个笔记了。
【导读】Facebook何恺明和RGB两位大神最近提出非局部操作non-local operations为解决视频处理中时空域的长距离依赖打开了新的方向。文章采用图像去噪中常用的非局部平均的思想处理局部特征与全图特征点的关系。这种非局部操作可以很方便的嵌入已有模型，在视频分类任务中取得的很好的结果，并在在静态图像识别的任务中超过了何恺明本人ICCV最佳论文的Mask R-CNN。何恺明等人提出新的非局部通用网络结构，超越CNN。 何恺明博士，2007年清华大学毕业之后开始在微软亚洲研究院（MSRA）实习，2
【新智元导读】没有什么能阻挡我们对高清无码大图的向往。在ICML2018上，英伟达和MIT等机构的研究人员展示了一项图像降燥技术Noise2Noise，能够自动去除图片中的水印、模糊等噪音，几乎能完美复原，而且渲染时间是毫秒级。
正确理解图像信息在医学等领域是至关重要的。去噪可以集中在清理旧的扫描图像上，或者有助于癌症生物学中的特征选择。噪音的存在可能会混淆疾病的识别和分析，从而导致不必要的死亡。因此，医学图像去噪是一项必不可少的预处理技术。
在前面的文章中，已经给大家分享了很多图像处理案例和深度学习案例，但是还是有很多人提出很多问题，基本上都是对案例实现代码的理解不够透彻。从今天起我将开始分享医学图像处理基础算法课程，从最基本的函数开始，分享函数的原理，函数API参数讲解，每篇都会给出一个示例。
图像经常因噪声造成破损。镜头上可能有灰尘或水渍，旧图像可能有划痕，或者图像的一部分被损坏。图像修复是消除这种损坏的一种方式，它通过摄取被损坏区域边缘的色彩和纹理，然后传播混合至损坏区域的内部。
论文名称：Accuracy vs. Complexity: A Trade-off in Visual Question Answering Models
BM3D是2007年TIP的文章，题目是Image denoising by sparse 3D transform-domain collaborative ltering，论文、项目的地址是http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/，提供matlab代码；http://www.ipol.im/pub/art/2012/l-bm3d/为C++的实现，这篇论文里面有对BM3D实现的更为详细的说明。
本次分享中，研究者提出了一种新的协同设计，可以最优地平衡这些难点。主要研发出的是一个多阶段架构，它逐步学习退化输入的恢复函数，从而将整个恢复过程分解为更易于管理的步骤。
对于摄影的新境界，计算摄影学的应用是一种创新的领域，它将传统摄影技术与计算机科学相结合，开创了许多新的摄影可能性。本文将探讨计算摄影学在创新摄影中的应用，包括其部署过程、项目介绍以及未来发展方向。
Graph Cut 最常用的应用为图像前景、背景分割，本文记录其在图像去噪的应用思路。 简介 Graph Cut 的核心是设置合理的能量函数，将能量函数映射到图模型中，依照最大流最小割算法寻找节点能量最小的二分类结果。 在去噪应用中，也是类似的路数，只是框架仍在二分类中，只能解决二分类的去噪问题。 问题描述 待去噪的二值图像 Y: 📷 图像中噪声很多，我们想要保持图像信息、同时图像尽量平滑。 假设完成去噪的图像 X，需要像 Y ，又要平滑: 📷 如果像素数量为 n，那么总共的解空间大小为 2^n， NP
当下，由于水下恶劣危险的环境，海洋产业在发展中面临着迫切的产业智能化升级需求。为了解决该类问题，将光学技术、声学技术和 AI 算法更好的融入到海洋产业中，近期，一场由国家自然基金委、鹏城实验室和湛江市人民政府联合主办的线上比赛「水下目标检测算法赛」拉开了帷幕。
选自Medium 作者：Harshvardhan Gupta 机器之心编译 参与：刘晓坤、路雪 去年，Facebook 发表论文《Unsupervised Machine Translation Using Monolingual Corpora Only》，提出使用单语语料库的无监督式机器翻译。近日 Medium 上一篇文章对该论文进行了解读，机器之心对此进行了编译介绍。 深度学习广泛应用于日常任务中，尤其擅长包含一定「人性」的领域，如图像识别。或许深度网络最有用的功能就是数据越多性能越好，这一点与机器
2D 扩散模型极大地简化了图像内容的创作流程，2D 设计行业也因此发生了变革。近来，扩散模型已扩展到 3D 创作领域，减少了应用程序（如 VR、AR、机器人技术和游戏等）中的人工成本。有许多研究已经对使用预训练的 2D 扩散模型，生成具有评分蒸馏采样（SDS）损失的 NeRFs 方法进行了探索。然而，基于 SDS 的方法通常需要花费数小时来优化资源，并且经常引发图形中的几何问题，比如多面 Janus 问题。
本文继上一篇 CVPR 2020 论文大盘点-去雨去雾去模糊篇 之后，继续盘点CVPR 2020 中低层图像处理技术，本篇聚焦于图像视频的增强与恢复，含如下四个方向：
哈尔滨工业大学与北京大学的研究人员在神经网络Top期刊NeuralNetworks上2020年联合发表《Attention-guided CNN for image denoising》,受到一致好评。该论文利用稀疏机制、特征增强机制和Attention机制在小网络复杂度的情况下提取显著性特征进而移除复杂图像背景中噪声。
在图像处理中，图像的高频区域（边缘、纹理等）直接影响着结果的视觉感官质量。本文工作重新思考了图像梯度在深度学习网络中的构建，从像素级对噪声图像进行分层，为网络输入提供更多的结构信息，并通过反向传播梯度引导网络学习高频特征。最后提出了即插即用的锐化损失解决去噪图像过于平滑的问题，突出图像中的高频信息而不影响低频信息。在模拟噪声和真实噪声数据benchmark数据集上实现了SOTA。
图像预处理算法的好坏直接关系到后续图像处理的效果，如图像分割、目标识别、边缘提取等，为了获取高质量的数字图像，很多时候都需要对图像进行降噪处理，尽可能的保持原始信息完整性（即主要特征）的同时，又能够去除信号中无用的信息。
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