尽管早在上世纪80年代末，神经网络就在手写数字识别上表现出色。直到近些年来，随着深度学习的兴起，神经网络才在计算机视觉领域呈现指数级的增长。现在，神经网络几乎在所有计算机视觉和图像处理的任务中都有应用。
JavaOpenCV是一个基于开放源代码的计算机视觉库，它可以实现许多计算机视觉任务，如图像处理、物体识别和图像相似度计算等。本教程旨在向您介绍JavaOpenCV中的相似度计算基础，帮助您理解如何使用该库计算图像之间的相似度。
概述 来源：pyimagesearch 编译：AI算法与图像处理 我想应该很多人都玩过腾讯的这款游戏《大家来找茬》，想当年不知道多少人用鼠标对着美女图一顿输出，就是找不到哪里不一样。 今天我们要用到图像技术可以应用到这个上面。
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近年来，基于学习的图像编码已经显示出很好的效果。在我们的工作中，我们将只考虑单一图像的超分。与视频超分不同，视频可以利用后续帧之间的关联性来获得额外的性能和质量。
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。
与领先的超分辨率深度神经网络模型相比，Adobe的超分辨率有多有效?这篇文章试图评估这一点，Adobe的超级分辨率的结果非常令人印象深刻。 超分辨率技术 超分辨率是通过提高图像的视分辨率来提高图像质量
复旦大学计算机科学技术学院研究团队，提出了跨任务、多维度图像增强基础 AI 模型 UniFMIR，实现了对现有荧光显微成像极限的突破，并为荧光显微镜图像增强提供了一个通用的解决方案。
今天发现ssim的计算里面有高斯模糊，为了快速计算，先对每个小块进行计算，然后计算所有块的平均值。可以参考源代码实现，而且代码实现有近似的在里面！matlab中中图像PSNR和SSIM的计算
psnr是“Peak Signal to Noise Ratio”的缩写，即峰值信噪比，是一种评价图像的客观标准。 为了衡量经过处理后的影像品质，我们通常会参考 PSNR值来衡量某个处理程序能否令人满意。PSNR的单位是dB，数值越大表示失真越小。n为每像素的比特数，一般的灰度图像取8，即像素灰阶数为256。它是原图像与被处理图像之间的均方误差相对于 (2n-1)2的对数值(信号最大值的平方，n是每个采样值的比特数)，所以PSNR值越大，就代表失真越少。 MATLAB用法的公式如下：
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在传统年代，人们能想到最精准的抠图方法，大概是 Photoshop 之类的专业图像处理软件，显然这种处理方式会很繁琐。随着人工智能技术的发展，从业者开始尝试将最先进的机器学习技术融入到图像处理工作之中。这些开源算法最终变成了各种各样的在线抠图程序，最重要的是——它们的操作方法非常简单且完全免费。
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。
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？
日常拍照的各种场景中，低光照图片的画面质量往往都不够理想。其原因主要在于：黑暗条件下，光线较少，单张照片中捕获的光子较低，因此成像画面也较暗。
目标检测是图像处理的重要组成部分。自动驾驶汽车必须检测车道，路面，其他车辆，人，标志和信号等。我们生活在一个动态的世界中，一切都在不断变化。对象检测的应用无处不在。
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。
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镜头赃物模糊识别检测算法可以利用图像处理和计算机视觉技术来实现。以下是一些常见的算法和方法：
上次介绍了双目摄像头如何估计深度的方案。老板表示两个摄像头还是有点贵呀，只用一个能不能做？嗯，没问题！
本文分享一篇近期超分辨率的最新文献综述『Generative Adversarial Networks for Image Super-Resolution: A Survey』。通过对 193 篇相关文献进行全面调研，从它们的性能、优点、缺点、复杂性、挑战和潜在的研究点等进行讨论。
光场相机可以通过记录光线的强度与方向信息将3维场景编码至4维光场图像。近年来，卷积神经网络被广泛应用于各项光场图像处理任务。然而，由于光场的空间信息与角度信息随空变的视差高度耦合，现有的卷积网络难以有效处理高维的光场数据。
对Core模块大量像素级别的操作函数与Imgproc中大量图像处理函数做了整体优化，速度又有提升
这篇论文的研究背景是图像生成领域中存在的一个难点 - 如何从低质量的图像中恢复高质量的细节信息。这对很多下游应用如监控视频分析等都是非常重要的。现有的图像生成方法通常只关注单一的子任务，比如一个方法仅仅做去噪，另一个方法仅仅做超分辨率。但是实际中低质量的图像往往同时存在多种缺陷，比如既存在噪声，又存在模糊，分辨率也较低。所以仅仅做一种类型的生成是不够的，生成效果会受限。例如，一个只做去噪而不做超分的方法，可以去掉噪声，但是图片分辨率仍然很低，细节无法恢复。反过来，一个只做超分而不去噪的方法，可能会在增强分辨率的同时也放大了噪声，产生新的伪影。另外，现有方法在模型训练过程中，没有很好的约束和反馈来评估生成图像的质量好坏。也就是说，算法并不知道哪些部分的生成效果好，哪些部分效果差，缺乏对整体效果的判断。这就导致了细节品质无法得到很好的保证。所以说，现有单一任务的图像生成方法，很难处理图像中多种类型的缺陷;而且也缺乏对生成质量的约束，难以恢复图像细节。这是现有技术面临的问题与挑战。
github：https://github.com/idealo/imagededup
摘要：将视觉SLAM（同步定位与地图创建）方法应用于水下环境时，扬起的沉积物会导致SLAM特征点提取与追踪困难，而且人工光源的光照不均匀还会引起特征点分布不均与数量较少。针对这些问题，设计了一种水下图像半均值滤波除尘与光照均衡化特征增强算法；根据水中杂质的像素特征，按照“检测－滤波”的顺序采取从外至内的半均值滤波过程消除扬起的沉积物在图像内造成的干扰；同时，通过统计光照均匀、充足区域内的像素分布，得到同一地形下不同位置处的环境特征相似的规律，并将其用于求解水下光照模型，将图像还原为光照均衡的状态，以此来增强图像的特征，进而实现更多有效特征点的提取。最后，利用该滤波与增强算法对多种海底地形数据集进行处理，并在ORB-SLAM3算法下测试运行。结果表明，滤波与增强后的数据集能够将特征点提取数量和构建地图的点云数量平均提高200%。综上，图像滤波除尘与特征增强算法能够有效提高视觉SLAM算法的运行效果与稳定性。
科罗拉多州国家大气研究中心 (NCAR) 的研究人员利用 NeRFs 神经网络，将太阳的二维图像转换成三维重建图像，首次揭示了太阳的两极。
低照度图像增强只是对在低环境光环境下拍摄的图像进行增强，以提高图像视觉清晰度，如下图所示：
红外与可见光图像融合（IVIF）技术将不同模态传感器捕获的有用信息整合在一起，以对目标场景进行全面的解释（Sang等人，2014年；Wang等人，2015年；Wang等人，2016年；Wang等人，2017年；Wang等人，2018年；Wang等人，2019年）。可见光图像（VI）有效地捕捉目标场景的全局细节和颜色信息，而红外图像（IR）擅长突出温度信息。通过有效地融合这两种模态的信息，可以实现对各种光照条件和复杂环境的全面感知。此外，IVIF可以有效地辅助下游任务，如目标检测、语义分割以及深度估计等。
编者按：面向人眼感知的质量评价在许多视频图像处理算法和系统中发挥十分重要的作用。近年来学术界已经提出了许多质量评价方法，在已有数据集上取得了很高的性能，但是他们在实际应用中的表现仍然无法让用户满意，以至于无法得到广泛应用。LiveVideoStackCon 2022上海站大会我们邀请到了中国科学院大学副教授 张新峰老师，为我们详细分享了视觉质量评价的背景与问题以及细粒度视觉质量评价方法的发展与挑战。
AI 科技评论消息：计算机视觉之父，华人视觉宗师 Thomas S.Huang（黄煦涛）在美东时间 2020 年 4 月 25 日夜间去世，享年 84 岁。
原文下载地址：https://ece.uwaterloo.ca/~z70wang/publications/ssim.pdf
近年来，扩散模型[55; 17; 61]在文本到图像生成方面取得了显著进展。得益于对大规模图像-文本对的训练[56]，这些模型能够生成与文本提示高度一致且多样化的真实图像。它们已成功应用于视觉设计、摄影、数字艺术和电影产业等众多现实世界应用。此外，使用遵循指令数据进行训练的模型[7]在理解人类指令和执行相应图像处理任务方面展示了有希望的结果。先前的研究表明，使用遵循指令数据，作者可以简单地对文本到图像生成模型进行微调，以执行各种视觉任务，如图像编辑、目标检测[20]、分割[21]、修复[69; 21]和深度估计[20]。为了追随这些方法的成功，作者使用输入-目标-指令三联数据进行低级图像处理任务的模型训练。
图像分类是计算机视觉中最基础的一个任务，也是几乎所有的基准模型进行比较的任务，从最开始比较简单的10分类的灰度图像手写数字识别mnist，到后来更大一点的10分类的cifar10和100分类的cifar100，到后来的imagenet，图像分类任务伴随着数据库的增长，一步一步提升到了今天的水平。现在在Imagenet这样的超过1000万图像，2万类的数据集中，计算机的图像分类水准已经超过了人类。
我们在以往的UI自动化测试中，可以通过获取页面元素进行封装组合成一系列模拟真人的操作，来完成UI方面的自动化测试，但是在地图业务测试中，这种方式是无法完成的，地图是无法通过普通元素定位手段是无法获取元素的，比如完成对比新老版本路径规划的准确性、与竞品比较路线的成熟度，但通过图像识别也是一个不错的思路，今天我们介绍一下利用图像识别的方式，在地图测试做一些应用。下面我们介绍今天的主角——OpenCV
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。
AI 科技评论按：本文发布于 Google Research Blog，作者为 Hossein Talebi， 机器感知领域软件工程师兼 Peyman Milanfar 研究科学家。AI 科技评论做了不改动原意的编辑和修改。 美是否存在标准？在图像处理与计算机视觉领域，图像质量与美学的量化问题一直困扰着研究者们。从技术的角度来说，图片质量的评估主要与像素降级相关，比如噪声、模糊、压缩等等。而图像在美学层面的评估，则需要根据图片所传达的情感或美感所连接的语义级特征来评判。 近年来，在人类标记数据的训练下，CN
作者：Xin Tao、Hongyun Gao、Xiaoyong Shen、Jue Wang、Jiaya Jia
今天和大家来说的这个技术很有意思，因为大家都在夜晚拍照过，拍出来的效果要不是模糊要不是曝光时间短带来噪点。
1、只采集HR图像的数据集，如DIV2K，DIV8K等数据集，对于此类数据集可采用不同的退化方式获取相应的LR图像，从而构造匹配的LR-HR训练图像对，以这种方式获得的训练数据集一般被称为合成数据集。
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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
对于人眼来说，很容易看出两个给定图像的质量有多相似。例如下图将各种空间噪声添加到图片中，我们很容易将它们与原始图像进行比较，并指出其中的扰动和不规则性。但是在机器学习中我们需要数学表达式来量化这种差异。
视频已经成为我们现代生活中不可或缺的元素，众所周知，视频的原始数据量大的惊人，不利于存储和传输！于是乎有了视频编码，不同的编码器，不同的参数，软件与硬件，到底哪一种编码编的好呢？于是乎就有了视频编码质量评价！一起来看看！
作者：Meng Yu, Te Cui, Haoyang Lu, Yufeng Yue
本文将传统图像处理中的自相似性、金字塔等思路与深度学习相结合进行视频超分，得到了SOTA指标，并为传统图像处理思路与深度学习提供了一个新的结合点。
本次实验采用的是 BSDS500 数据集，其中训练集包含 200 张图像，验证集包含 100 张图像，测试集包含 200 张图像。 数据集来源：https://download.csdn.net/download/weixin_42028424/11045313
本文介绍一下我组在 ICCV2023 的论文S3IM: Stochastic Structural SIMilarity and Its Unreasonable Effectiveness for Neural Fields。
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