08 2024 档案
摘要：图像去噪、修复、视频超分辨率、滤镜、后聚集、增强，Demosaic，HDR，NR、SR、分割、识别等图像增强相关算法。 图像去噪：去除图像中的噪声（如随机像素值变化），以提高图像质量。 图像修复：恢复受损或缺失的部分，使图像看起来完整且自然。 视频超分辨率：将低分辨率视频转换为高分辨率视频，以提高清
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摘要：一、光学数字孪生系统搭建的意义 1、降低开发风险：在实际制造前，搭建光学系统进行仿真可以帮助发现潜在的设计问题，如光学元件的干涉、衍射等效应，从而在早期阶段避免昂贵的迭代和修改。 2、成本效益分析：光学系统的仿真，可以在设计阶段评估不同方案的效果，减少实际制造成本。 二、搭建步骤 1. 系统调研 基
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摘要：NLM是一种基于图像块相似性的图像去噪方法，由Antoni Buades等人于2005年提出。与传统的基于像素的局部滤波方法不同，NLM利用了图像的自相似性原理，即图像中的大部分结构会在不同的位置重复出现。这种方法在保持边缘清晰度和细节的同时，有效地减少了噪声的影响。 NLM降噪的基本步骤： 相似性
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摘要：双边滤波（Bilateral Filtering）是一种非线性的图像处理方法，主要用于图像的平滑同时保持边缘清晰。与传统的低通滤波器（如均值滤波或高斯滤波）不同，双边滤波不仅考虑了空间上的邻近性，还考虑了像素值的相似性，这使得它能够在去除噪声的同时较好地保留图像的边界和细节。 双边滤波可以这样理解，
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摘要：空域滤波算法是图像处理中用于去除噪声的一类方法，它们直接在图像的像素坐标系中操作，通过分析图像中像素与周围像素的关系来去除噪声。以下是几种常见的空域滤波算法的原理描述及其在MATLAB中的实现代码。 1. 均值滤波 均值滤波是一种简单的线性滤波方法，它通过替换图像中每个像素点的值为其邻域内所有像素值
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摘要：图像降噪是图像预处理中非常重要的一步，旨在去除图像中的噪声，以提高图像质量并为后续的图像分析提供更好的基础。图像降噪算法可以根据其原理和技术进行分类，主要包括以下几个大类： 1. 空域滤波方法 这些方法直接在像素级别上操作，通常涉及邻域内像素值的加权平均。 均值滤波：简单地取一个窗口内的所有像素的平
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摘要：处理模块名称：AF (Auto Focus) 自动对焦 处理原理： AF算法的基本步骤是先判断图像的模糊程度，通过合适的模糊度评价函数求得采集的每一副图像的评价值, 然后通过搜索算法得到一系列评价值的峰值, 最后通过电机驱动将采集设备调节到峰值所在的位置, 得到最清晰的图像。 对焦评价函数 评价函数
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摘要：不同场景下，光照的强度有着很大的差别。人眼有着自适应的能力因此可以很快的调整，使自己可以感应到合适的亮度。而图像传感器却不具有这种自适应能力，因此必须使用自动曝光功能来确保拍摄的照片获得准确的曝光从而具有合适的亮度。 处理模块名称：AEC（Automatic Exposure Control） 自动
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摘要：人类的视觉系统有一定的颜色恒常性特点，不会受到光源颜色的影响。实际生活中，不论是晴天、阴天、室内白炽灯或日光灯下，人们所看到的白色物体总是是白色的，这就是视觉修正的结果。人脑对物体的颜色有一定先验知识，可识别物体并且更正这种色差。 但是Sensor不具备这样的特点，比如一张白纸，在不同光线下，Sen
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摘要：图像处理领域中的"3A"通常指的是自动曝光(Auto Exposure, AE)、自动白平衡(Auto White Balance, AWB)和自动对焦(Auto Focus, AF)这三个关键算法，它们共同作用于图像信号处理器(ISP, Image Signal Processor)中，以优化最终
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摘要：Python在数据分析和机器学习领域非常强大，得益于其丰富的库和框架。以下是一些常用的数据分析和机器学习库，以及推荐的学习资源网站： 数据分析库 NumPy: 提供高性能的多维数组对象和用于处理数组的工具。它是许多科学计算库的基础。 学习资源：NumPy官方文档 Pandas: 为数据分析提供了大量
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摘要：从算法工程师转向AI算法工程师，需要补充和深化以下几个关键领域的知识和技能： 编程基础： 确保熟练掌握至少一种主流的编程语言，尤其是Python，因为它是AI领域中最常用的编程语言。熟悉Python的数据分析和机器学习库，如NumPy、Pandas、Scikit-learn等。 数学与统计学基础：
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摘要：训练模型来检测图像噪声区域通常需要以下步骤： 数据准备：收集包含噪声和无噪声的图像样本作为训练数据。可以使用现有的带有噪声和无噪声标签的图像数据集，或者手动创建标签来标记图像中的噪声区域。 数据预处理：对图像进行预处理，以便将其转换为适合模型训练的格式。这可能包括调整图像大小、归一化像素值、增加数据
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