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  这是2017年VCIP的一篇论文，使用神经网络对暗光下的图像作增强。使用的网络基本结构如下图所示：   网络由一个卷积层输入，一个卷积层输出，中间由若干卷积模块组成，特征数均为64。卷积模块参考残差网络和inception的结构，先分成两路送 ...
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   通常相机获取的raw图像就是原始的图像，对raw图像进行处理后可以得到很多种类型的图像，如png,jpg等等，因为做Low-level问题的图像处理经常接触这些格式，感觉有必要了解一下。 jpg格式   jpg格式是一种有损压缩的图像，且压缩后恶化的图像 ...
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   最近做项目用到了这两个函数，本人经过仔细对比，认为它们的功能应该是完全一样的，都是将一个较多通道的特征变成较少通道的特征，具体定义如下：1def depth_to_space(input, block_size, name=None):    block ...
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最近做公司的项目接触到了这些，因此了解一下 U_net   U-net，顾名思义，是一个U型的网络,最初用来做图像分割。是一种编码器-解码器结构。编码器逐渐减少池化层的空间维度，解码器逐步修复物体的细节和空间维度。编码器和解码器之间通常存在快捷连接，因此能帮助解码器更好地修复目标 ...
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   反卷积又被称为转置卷积（transpose convolution)，一般被认为是卷积的逆过程，这样我们首先来看一下卷积的过程:令：input-size：i，kener-size:k，stride:s，padding-size:p，那么output-size为： o=[\f ...
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  这是2017年ICIP的一篇论文，使用一个联合架构对图像进行增强。首先，是一个去噪网络；然后使用可以自动根据通道亮度优先设置转换函数的增强网络；此外，还设定了一个额外的估测周围环境亮度的过滤器。  过去的方法包括基于retinex理论的方法，这个方法假定去 ...
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   最近听几场讲座都听到了一些有关GAN的应用,今年GAN更是刷了很多会议论文,了解一些常用的GAN网络,对于后面做科研还是做工程项目都很有帮助。一般的GAN网络存在着以下一些问题：训练不稳定，需要平衡生成器和判别器之间的训练；缺乏相应指示GAN训练好坏的指标等。下面依次简要介 ...
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最邻近插值（Nearest Neighbour Resampling)   这种插值方法根据源图像和目标图像之间的相对位置来将目标图像上像素确定为相对源图像上相对位置的像素值，对于任意一幅源图像来说，假设放大后目标图像的宽为Dw高为Dh,任意目标像素点(Dx, Dy)在源图像上的 ...
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bayer格式数据   bayer格式数据，其一般格式是，奇数行为RGRG，偶数行一般为GBGB。在获取图像时，如果采集rgb数据，需要三块滤镜且完全对齐，这无疑是非常麻烦的一件事。在实际中发现人眼对绿色更敏感，bayer格式图片在一个滤镜上设置不同颜色，绿色格式数目是r和g像素 ...
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