我个人理解通道代表的是图像Patch的语义信息,而Embedding Space则是一个聚类或者说指定采样的过程,有点类似显示世界的颜色是一个连续值,我们却人为定义三个向量RGB,每个向量长度为256(以8位图像为例),比如我们看到一个红色,我们会去这个8位RGB空间去做匹配,最终我们将红色这个概念转化为[255,0,0]这样一个向量。这...
比如大名鼎鼎的CycleGAN， 几乎可以实现一种你自定义的“图像翻译” 功能，而且你不用做标注哦， 拿出冬...
埃尔金斯在《图像的领域》中对图像范围和研究方式进行了革命性的推动,他把视野放远到“非艺术”的图像,其中包括科学技术、商业、医学、音乐、考古等领域。埃尔金斯断言,这些图像与任何规范的传统图像如绘画、摄影、雕塑等艺术品一样,具有异常丰富视觉资源和值得研究的潜力,而且与人们对这些图像习惯上的认识相反,它们具有...
11. 投影图像重建: 比如断层成像原理、投影和兰登变换、傅里叶切片等原理。 第六章 彩色图像处理 彩色基础 彩色模型: 包括RGB、CMY(K)、HIS、Lab等模型。 伪彩色图像处理。 全色图像处理基础。 彩色变换。 彩色图像模糊和锐化。 使用彩色进行图像分割 彩色图像中的噪音 彩色图像压缩。 第七章 小波和其他图像变换...
图像处理应用的领域众多,可以和计算机视觉结合起来,应用到机器人及自动驾驶领域。图像处理的面试一般是偏算法岗位,总结的第一部分面试题如下: 1.简述膨胀和腐蚀操作。 2.基于点云的区域增长分割方法如何实现? 3.常用的插值方法有哪些?简述这些方法。 4.彩色图像、灰度图像、二值图像和索引图像的区别是什么? 5.过拟...
图像领域⼀些基本概念 1. 超分辨率：image super-resolution：基于多张低分辨率的图⽚（同⼀物体多帧采样），重建⼀张⾼分辨率的图⽚。2. 相机姿态估计：寻找最优相机外参（姿态）3. 相机标定：最优相机外参及内参 4. 图像配准：将两幅图转换到相同的坐标系下对齐 5. 亚像素：像素点很好理解，亚像素...
机器学习最热门的领域之一是图像识别。有许多主要参与者在这项技术上投入巨资,包括微软,IBM,谷歌和亚马逊。但哪一个做得最好? Perficient Digital的研究团队发布了一份对这四家科技巨头图像识别的研究报告。报告显示,谷歌在图像识别方面取得了81.7%的准确率,在四家中最高;IBM在图像识别方面取得了55.6%的准确率,在四...
提起杜比,大家想到的第一个标志就是那个黑白色的标志,现在很多在线视频也开始加入杜比这样的音画增强技术了。比如大家在使用爱奇艺的时候,就会看到APP上的杜比开关,当然,这个主要是杜比音效技术,开启之后会感觉到声场和声音的质量有所提升。 其实杜比除了常见的音效技术以外,还有提升画质的技术——杜比视界HDR。这是一项...
图像领域一些基本概念 超分辨率:image super-resolution:基于多张低分辨率的图片(同一物体多帧采样),重建一张高分辨率的图片。 相机姿态估计:寻找最优相机外参(姿态) 相机标定:最优相机外参及内参 图像配准:将两幅图转换到相同的坐标系下对齐 亚像素:像素点很好理解,亚像素就是处在像素点间距中的虚拟像素位置点,就...
一、深度学习算法在图像识别领域的应用 图像分类 深度学习算法在图像分类方面表现出色。例如，谷歌公司提出的ResNet模型，通过堆叠多个卷积层和池化层来构建深层神经网络，从而提高了图像分类的准确率。此外，还有一种名为Inception模型的深度学习算法，它采用了多分支特征提取的方式，可以在保持计算效率的同时提高图像分类的...