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双边滤波算法原理

图像平滑是一个重要的操作,而且有多种成熟的算法。这里主要简单介绍一下Bilateral方法(双边滤波),这主要是由于前段时间做了SSAO,需要用bilateral blur 算法进行降噪。Bilateral blur相对于传统的高斯blur来说很重要的一个特性即可可以保持边缘(Edge Perseving),这个特点对于一些图像模糊来说很有用。一般的高斯模糊在进行采样时主要考虑了像素间的空间距离关系,但是却并没有考虑像素值之间的相似程度,因此这样我们得到的模糊结果通常是整张图片一团模糊。Bilateral blur的改进就在于在采样时不仅考虑像素在空间距离上的关系,同时加入了像素间的相似程度考虑,因而可以保持原始图像的大体分块进而保持边缘。在于游戏引擎的post blur算法中,bilateral blur常常被用到,比如对SSAO的降噪。

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谁能驾驭马赛克?微软AI打码手艺 VS 谷歌AI解码绝活儿

上个月底,微软研究院推出一套基于AI 技术的视频人脸模糊解决方案,通俗讲就是为人脸自动打码。而在今日,谷歌发布了模糊图片转高清图片的解决方案,说白了就是去除马赛克的技术。 你说谷歌,人家微软刚整出一套自动打码手艺,你就来个自动解码绝活。不少人有个疑问,那么谷歌是否能解除微软打的马赛克,上演一番科技版“用我的矛戳你的洞”?我们先来看下双方的技术原理是怎么样。 一、微软自动打码手艺 根据微软亚洲研究院副研究员谢文轩介绍,操作这套解决方案,用户只需在后台用鼠标选择想要打码的人物,相应人物在视频中的所有露脸区域

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