图像质量评估 (IQA) 在计算机断层扫描 (CT) 成像中极为重要，因为它有助于 辐射剂量的优化和医学成像中新算法的开发，例如 恢复。此外，由于过量的辐射会对患者造成有害影响，因此从低剂量图像生成高质量图像是医学领域的热门话题。然而，尽管峰值信噪比 (PSNR) 和结构相似性指数度量 (SSIM) 是 这些算法使用最广泛的评估指标，但它们与放射科医生对图像质量的看法的相关性已被证明是 在以前的研究中不足，因为他们根据数字像素值计算图像分数。此外 ，由于需要原始参考图像来计算这些指标 ，因此它们在实际临床环境中无效，由于辐射剂量会给患者带来风险，因此通常不可能获得原始、高质量的图像。为了克服这些限制，一些研究旨在开发一种 无参考的新颖图像质量指标，该指标与放射科医生对没有 任何参考图像的图像质量的看法密切相关 。
使用ImageMagick、cwebp和OSX，我们可以将任何图像格式转换为WebP。今天我们将把这个 YellowFlower.jpg 文件转换成一个 YellowFlower.webp 文件，并在没有太大质量损失的情况下，缩减文件大小的三分之一。
我们都知道拍摄相片容易，但是想拍摄高质量的图片却很难，它需要良好的构图和照明。此外，选择正确的镜头和优质的设备也会提高图像的质量。但是，最重要的是，拍摄高质量的图片需要良好的品味和判断力，也就是我们需要专家级的眼光。
位图（外语简称：BMP、外语全称：BitMaP）BMP是一种与硬件设备无关的图像文件格式，使用非常广。它采用位映射存储格式，除了图像深度可选以外，不采用其他任何压缩，因此，BMP文件所占用的空间很大。
opencv 3.4.4 安装：pip install opencv-python
图像质量和美学的量化一直是图像处理和计算机视觉长期存在的问题。技术质量评估测量的是图像在像素级别的损坏，例如噪声、模糊、人为压缩等等，而对艺术的评估是为了捕捉图像中的情感和美丽在语义级别的特征。
最近我们做了一个小项目，通过对接亚马逊的开放API，将智能家居中的自营摄像头视频可以投屏到Alexa智能音箱上，可以对着喊一句：alexa,open the door。就可以将安装在门外的摄像头唤醒，然后观看视频直播。
如：光照不够均匀，这会造成图像灰度过于集中； 由CCD(摄像头)获得图像时经A/D(数模)转换、线路传送时产生噪声污染，也会影响图像质量。
CMR 成像质量易受呼吸运动伪影的影响。挑战赛目标是评估呼吸运动对 CMR 成像质量的影响，并检查自动分割模型在不同呼吸运动水平下的鲁棒性。心脏磁共振 (CMR) 成像是目前评估心脏结构和功能的金标准模式。基于机器学习的方法在以前的 CMR 挑战（例如 ACDC、M&Ms）中取得了显着的性能。然而，在临床实践中，模型性能受到不一致的成像环境（例如，供应商和协议）、人口变化（正常与病理病例）和意外的人类行为（例如，身体运动）的挑战。通过将训练有素的机器学习模型暴露于“压力测试”中的极端情况来调查潜在的故障模式很有用。迄今为止，模型通用性方面的现有挑战大都集中在供应商可变性和解剖结构变化上，而对人类行为的影响的探索较少。对于 CMR 采集，呼吸运动是主要问题之一。有急性症状的患者不能遵守屏气指令，导致图像质量下降和分析不准确。
众所周知，深度学习算法已经占领很多计算机视觉任务的制高点，在图像识别等任务上的精度已然超过了人类的平均水平。然而，绝大多数深度学习算法只有在高质量的图像上才能取得高性能。实际图像采集过程中，存在各种降质因素，导致图像质量和视觉效果下降，深度学习算法的性能也随之降低。
机器视觉技术实现的第一步是图像采集，也称为图像获取。利用各种图像设备（例如相机、扫描仪等）来采集目标物体的图像数据，以供后续的图像处理和分析。随着数字化技术的发展，图像采集设备越来越普及，从传统的摄影机、拍照机发展到了现在的手机相机、无人机、监控摄像头等。无论是哪种采集设备，其最重要的特征就是要能够捕捉高质量的图像数据。
随着图像修复(IR)的发展，人们对 IR 结果的感知效果的期望显著提高。基于生成先验的 IR 方法，利用强大的预训练生成模型将高质量的生成和先验知识引入 IR ，在这些方面取得了重大进展。不断增强生成先验的能力是实现更优秀的IR结果的关键，模型缩放是一种关键且有效的方法。有许多任务从扩展中获得了惊人的改进，例如SAM 和大型语言模型。这进一步激励努力构建能够产生超高质量图像的大规模智能图像修复模型。然而，由于计算资源、模型架构、训练数据以及生成模型和 IR 的协作等工程限制，扩展 IR 模型具有挑战性。
扩散模型已经成为了主流的文本到图像生成模型，可以基于文本提示的引导，生成高质量且内容丰富的图像。
总共涉及3种方式，来源有huggingface、modelscope，个人学习因为笔记本电脑、网络缘故，选择代码自动下载默认路径然后cp到指定路径。
保存png图像，图像后缀必须为.png，图像质量0-9，默认为3，0质量最好，9最差。
对每个人而言，真正的职责只有一个：找到自我。然后在心中坚守其一生，全心全意，永不停息。所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》
大模型正在实现语言和视觉的跨越，有望无缝地理解和生成文本和图像内容。在最近的一系列研究中，多模态特征集成不仅是一种不断发展的趋势，而且已经带来了从多模态对话到内容创建工具等关键进步。大型语言模型在文本理解和生成方面已经展现出无与伦比的能力。然而，同时生成具有连贯文本叙述的图像仍然是一个有待发展的领域。
「 对每个人而言，真正的职责只有一个：找到自我。然后在心中坚守其一生，全心全意，永不停息。所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》」
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。因此需要一种能够检测图像是否真实的方法。
把摄像头放在屏幕下的想法并不新奇，在视频会议这个交流方式刚刚出现时，人们就意识到把摄像头和屏幕分设在不同位置让人交流起来非常别扭。眼神交流是沟通的关键因素，但如今的视频会议仍然无法在人们之间建立起这种联系。
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
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。
原文题目：Benchmarking Robustness in Object Detection: Autonomous Driving when Winter is Coming
原文 http://webrtcbydralex.com/index.php/2018/10/11/webrtc-video-quality-assessment/
超分辨率是从给定的低分辨率(LR)图像中恢复高分辨率(HR)图像的过程。由于较小的空间分辨率(即大小)或退化的结果(如模糊)，图像可能具有“较低的分辨率”。我们可以将HR图像和LR图像通过如下公式联系起来：LR = degradation(HR)`
背景介绍 随着多媒体技术的发展，图像以及视频服务逐渐成为人们获取信息的主要载体。传统上，视频或图像质量的好坏需要人眼去看，并且为了得到一个合适的评价分数，一般需要组织多人评价之后取其平均意见。但在实际生活中，面对海量视频及图像服务，纯人力评价成本过高，基本无法实现。而图像质量评价技术（Image Quality Assessment，IQA）, 目的是通过相关算法，在不需要人眼观看的情况下，能够对任一图像进行质量评价，输出与人眼主观感受贴近甚至一致的评价分数。IQA算法根据是否需要原始无损图像，可以分成三大
1.CodeFusion: A Pre-trained Diffusion Model for Code Generation(EMNLP 2023)
作者简介 李翔，携程数据智能部信息科学组图像技术负责人，专注于计算机视觉和机器学习的研究和应用，现阶段致力于酒店图像智能化，在包括ICCV和CVPR在内的学术会议和国际期刊上发表10余篇论文。 携程作为OTA行业的领跑者，拥有全球百万家酒店数以亿计的酒店图像，酒店图像数量还在以每天数十万的速度增长。面对海量酒店图像，如何完成智能处理与挖掘，大幅减少图像的人工干预，又如何实现智能应用，改善用户获取酒店信息的速度、准确性和完整性，提高用户满意度，这些都成为急需解决的问题。 相比学术界追求的模型创新性，我们更加关
Adaptive adversarial neural networks for the analysis of lossy and domain-shifted datasets of medical images
图片降噪是图像处理中一个常见的任务，它可以帮助去除图片中的噪声，提高图像的质量和清晰度。Python提供了丰富的库和工具，使得图像降噪变得非常简单。本文将介绍几种常用的Python图像降噪技术，并给出相应的代码示例。
数字图像，又称为数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素的、可以用数字计算机或数字电路存储和处理的图像。
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
我的这个专栏叫做图像质量评价，但是什么叫做图像的质量呢？ 图像质量是一个非常宽泛的概念，在不同情况下有不同的理解。
在小程序使用的过程中，难免会用到相机组件，本文将教大家配置入门小程序camera组件的使用，并自己制作一个小程序相机的demo出来。
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。
图像质量是一个属性的组合，表明一个图像如何如实地捕获原始场景。影响图像质量的因素包括亮度、对比度、锐度、噪声、色彩一致性、分辨率、色调再现等。
辅助诊断只是AI在医疗影像应用的一个点，西门子正在做的是提供更多的点，并连接成一根链条
paper: https://arxiv.org/abs/2202.13123 code:https://github.com/guanghaoyin/CVRKD-IQA
随着网站发布图片越来越多，图片压缩优化而不失真成了一个很重要的事情。前面介绍过 tinypng 和 Optimizilla 这两种在线图片压缩网站，今天再来说一个Picdiet 在线图片压缩。官方号称其独特且强悍的 JavaScript 算法，能极速压缩 80%的图片大小，而不损害其质量。让我们来试试吧。 相关文章：Optimizilla 在线图片压缩优化 自由调整图片压缩比例 TinyPNG 和 WordPress 图片压缩 Picdiet 的优点是无图像尺寸限制、无图像数量限制、无文件大小限制。
Bitmap是Android开发中常用的图像处理类，它能够加载和显示各种格式的图片。然而，Bitmap对象会占用大量的内存，特别是在加载高分辨率图片时，很容易导致内存溢出(OOM)问题。因此，掌握Bitmap优化技巧对于提升Android应用性能至关重要。
4.4 BM3D降噪算法(Block Matching 3D Filter Algorithm)7
看上图是不是想到10年12月7日那次历史性的詹韦连线，时隔8年我们有一次看到，但不是那个自信张开双手抛开，而是选择回头，可能这个画面，以后再也看不到了。希望我们牢记03黄金给我们90后留下的深刻记忆，向他们salute。
近期，合合信息旗下扫描全能王推出液晶手写板（简称“手写板”），为用户带来仿真、流畅的书写绘画体验，一同发布的还有扫描全能王APP的新功能“拍手写板”。该功能可帮助用户在拍摄手写板内容后去除图片上的反光干扰，形成更贴近白纸、板报的图片，并通过手写字迹识别，快捷、有序地获取可编辑、可分享的电子文档，助力工作效率提升。家庭场景中，父母可使用该功能清晰地扫描、分享孩子的画作，记录其成长轨迹。
下面要介绍的论文始发于ICCV2019，题为「SNIDER: Single Noisy Image Denoising and Rectification for Improving License Plate Recognition」，axriv地址：https://arxiv.org/pdf/1910.03876 。
在机器视觉领域中，相机是获取高质量图像的核心设备。选择最佳的相机参数对于实现高质量图像非常关键。但是，对于新手来说，面对众多的参数选择，很容易让人头疼不已。本文将带您了解如何选择最佳的相机参数以实现最佳图像质量。
1． 理解图像压缩的相关概念及图像压缩的主要原则和目的； 2． 掌握霍夫曼编码 3． 掌握几种常见的图像压缩编码方法 4． 利用 MATLAB 程序进行图像压缩
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
