摘要：
1. 摘要 图像处理的很多问题都是将一张输入的图片转变为一张对应的输出图片，比如灰度图、梯度图、彩色图之间的转换等。通常每一种问题都使用特定的算法（如：使用CNN来解决图像转换问题时，要根据每个问题设定一个特定的loss function 来让CNN去优化，而一般的方法都是训练CNN去缩小输入跟输出 阅读全文
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1. 摘要 老照片修复中面临着许多的图像处理问题，比如填孔洞、去划痕、上色、去噪等，也就是说包含了多种图像退化问题。而使用深度学习进行训练时往往需要制造样本对，但是真实的低质量数据包含多种退化问题，想要通过正常图像模拟出完全符合数据分布的低质量图像几乎是不可能的。（同样的问题在Deblur、SR、D 阅读全文
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1. 摘要 作者提出了一种生成式图像修复系统，该系统基于从数百万个图像中学习的门控卷积，无需额外的标记工作。作者所提出的卷积解决了将所有输入像素都视为有效像素的香草卷积问题，通过为所有通道在所有层上的每个空间位置提供可学习的动态特征选择机制来概括部分卷积。 此外，由于自由形式的蒙版可能会出现在任何形 阅读全文
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1. 摘要 当用于训练的数据与用于评估的数据相似时，机器学习技术最有效。这对于学习过的单图像去噪算法来说是正确的，这些算法应用于真实的原始相机传感器读数，但由于实际的限制，通常在合成图像数据上进行训练。虽然从合成图像推广到真实图像需要仔细考虑相机传感器的噪声特性，图像处理管道的其他方面(如增益、颜色 阅读全文
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最近因为工作需要，要进行265 10bit编码，所以打算把ffmpeg, x265重新编译下。 1. 编译安装支持10bit的x265库 要让x265支持10bit编码，只需要修改CMake的一个编译选项即可： git clone https://github.com/videolan/x265.g 阅读全文
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1. 摘要 使用分治策略来处理SR-iTM问题；将其分成三个任务相关的子网络：图像重建子网络（image reconstruction subnet），细节恢复子网络 (detail restoration subnet)，局部对比度增强子网络(local contrast enhancement 阅读全文
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1. 介绍 论文的出发点是要发掘patch上的自相关分布，通过生成器G生成LR downsample后的版本和LR自己相应的patch在分布上更相似（通过D网络判别学到），从而学习出LR的降质过程，和ZSSR一样，这个工作也是在单图上进行训练和测试，不同的是，这里像ZSSR一样使用bicubic作为 阅读全文
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1. 介绍 1.1 什么是图像质量评估Image Quality Assessment (IQA)？ 图像质量评价(IQA)算法以任意图像作为输入，输出质量分数作为输出。有三种类型的IQA： 全参考图像质量评价 适用情形：您有一个“干净”参考(非扭曲)图像，以衡量您的扭曲图像的质量。此度量可用于评估 阅读全文
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1. 摘要 现有的基于深度学习的图像修补方法在损坏的图像上使用标准卷积网络，使用卷积滤波器响应以有效像素以及掩蔽孔中的替代值（通常为平均值）为条件。 这通常会导致诸如颜色差异和模糊等伪影。 后处理通常用于减少这些工件，但代价很高，可能会失败。 我们提出使用部分卷积，部分卷积指的是卷积只在图片的有效区 阅读全文
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1. 介绍 本篇博文主要讲解2014年ICLR的一篇非常牛逼的paper：《Network In Network》，过去一年已经有了好几百的引用量，这篇paper改进了传统的CNN网络，采用了少量的参数就松松击败了Alexnet网络，Alexnet网络参数大小是230M，采用这篇paper的算法才2 阅读全文