使用直方图用于图像增强浅谈
了解了一些使用直方图用于图像增强的文章，简要了解一下大致思想，具体以后再看，希望能用在任务里。
Exemplar-Based Image and Video Stylization Using Fully Convolutional Semantic Features 这篇文
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论文随笔《Fast, Accurate, and Lightweight Super-Resolution with Cascading Residual Network》
这是2018年ECCV的一篇论文，是进行快速图像超分辨的，本身不算有太多创新，这里简要学习一下基本思想以供以后备用。 该论文网络设计的核心思路是减少网络中的参数量从而减少计算量和模型大小，同时结合全局的和局部的多级特征提高表现力。实现这些主要借助re
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一些图像基本算法的了解1（SIFT,HOG)
研究生的方向是计算机视觉和图像处理，虽然现在基本都是依赖深度学习的方法，但是传统的一些图像算法里的一些概念还是要简要了解一些，深入理解可以查看链接参考大佬们写的教程。
SIFT SIFT的全称是Scale Invariant Feature Tran
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使用tensorflow实现卷积的几种操作
这里简要总结一下tensorflow实现卷积操作的几种写法，定义方式有很多。例如使用一个9x9的卷积核将一个三通道图像转换成64通道的feature,遇到过的有以下一些：
直接定义就写 这种写法简单粗暴，一边定义卷积核、偏置和卷及操作一边写，优点是操
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阅读论文《Deep Back-Projection Networks For Super-Resolution》
简介 这是2018CVPR一篇做超分辨的论文，主要思想是通过迭代上下采样获得误差从而实现SR。论文主要提出了四个contribution,如下所示:1.误差回传机制：这里是使用了迭代的错误反馈机制，通过计算上采样和下采样单元的投影误差来获得更好的效果。2.相互连接的上下采样：
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阅读论文《Deep Image Prior》
这是2018cvpr的一篇论文，和一般使用网络进行学习的方法不同，这篇文章认为人们设计的网络本身就可以提取出图像大量的先验信息，网络本身就相当于一个人为的特征提取方式。论文使用随机初始化权重的CNN网络，然后基于给定的图片和其所依赖的任务，通过迭代使得模型参数逼近极大似然。
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双边滤波
最近学习的过程中接触到了双边滤波这个操作，之前在看hdrnet的时候就已经看到过这样的概念，一直没有认真领会双边滤波这个操作，现在好好看一看。 双边滤波中的双边是指同时考虑两条边，即空间域和值域。对空间域的处理和高斯滤波一样，根据距离远近的不同给予不
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阅读论文《Attentive Generative Adversarial Network for Raindrop Removal from A Single Image》
这是2018 CVPR一篇做图像去雨块的论文。图像去雨块的困难在于，雨块的去雨并没有被标记出位置，且雨块覆盖的位置存在信息缺失。因此文章的思路是，首先通过生成网络生成一个attention map，指导下一步的去雨工作,使得下一个阶段生成网络注重于有雨块的区域，这个map是
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