【图像去噪】基础知识之BasicSR | BasicSR库的用法详解，包含各部分代码功能详细介绍（全代码注释），自己改进创新需要修改的位置等
请先看【专栏介绍文章】：【图像去噪（Image Denoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总（更新中） 文章目录 前言 1. BasicSR项目结构与开发方法 2. dataset 3. arch 4. model 4.1 创建模型 4.2 模型基类 4.3 图像恢复模型 5. u...
Python OpenCV图像去模糊实战：离焦模糊的修复原理与Python实现
针对因焦距未调好导致的彩色图像模糊问题，结合OpenCV的锐化处理和色彩空间转换技术，推荐以下分步解决方案： 一、YUV色彩空间锐化（保留颜色信息） 原理： YUV色彩空间：YUV色彩空间将图像分为亮度（Y）和色度（U和V）分量。通过仅处理亮度通道（Y），可以有效避免对颜色信息的影响，从而减少颜色失真。这种方法特别适合于图像锐化，因为人眼对亮度变化的敏感度高于对色度变化的敏感度。 拉普拉斯算子：拉普拉...
【图像去噪】论文精读：PromptIR: Prompting for All-in-One Blind Image Restoration
请先看【专栏介绍文章】：【图像去噪（Image Denoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总（更新中） 文章目录 前言 Abstract 1 Introduction 2 Related Works 3 Method 3.1 Prompt Block 3.1.1 Prompt Ge...
FFA-Net：用于单图像去雾的特征融合注意力网络
征权重从特征注意力（FA）模块中自适应地学习，给予重要特征更多的权重。这种结构还可以保留浅层层的信息并将其传递到深层层。 实验结果表明，我们提出的FFANet在定量和定性方面均大幅超越了先前最先进的单图像去雾方法，将SOTS室内测试数据集上已发布的最佳PSNR指标从 30.23 d B 30.23\ \mathrm{dB} 30.23 dB提升至 36.39 d B 36.39\ \mathrm...
【传知代码】自监督高效图像去噪（论文复现）
本文所涉及所有资源均在传知代码平台可获取 目录 概述 演示效果 核心代码 写在最后 概述 随着深度学习的发展，各种图像去噪方法的性能不断提升。然而，目前的工作大多需要高昂的计算成本或对噪声模型的假设。为解决这个问题，该论文提出了一种自监督学习方法。该方法使用一个简单的两层卷积神经网络和噪声到噪声损失（Noise to Noise Loss），在只使用一张测试图像作为训练样本的情况下，实...