吸烟检测高分辨率数据集2600张，带标记，已进行数据清洗

针对高分辨率遥感卫星图像采用单一算法难以有效去除不均匀云雾的问题,提出一种基于图像分割和暗原色先验改进方法相结合的优化算法。采用图像分割技术将原云雾图像分割成浓雾部分和淡雾部分。浓雾部分采用加权多尺度Retinex算法进行局部增强去雾处理;淡雾部分采用改进暗原色方法,将暗原色图像去雾模型由RGB颜色空间转换到HSI颜色空间,提取亮度分量,获取准确的大气光值,并采用容差机制优化获取大气透射率,在此基础上采用自动色阶法增强处理,获取去除云雾后的图像。实验对比表明提出的算法能够很好地还原图像细节,有效恢复图像的颜色和清晰度。

克隆（复制移动伪造）是恶意的对数字图像进行篡改攻击，将图像的一部分复制并粘贴到图像中，以隐藏图像的重要细节，而没有任何明显的篡改痕迹。 这种类型的篡改攻击给取证留下了一个关于图像真实性的大问题。 在开发了强大的软件来处理图像之后，在过去几年中提出了许多技术。 所提出的方案涉及基于块和基于特征点提取的技术两者，以更准确地提取伪造区域。 该算法主要涉及通过计算单位向量之间的点积来匹配从每个块中提取的相同特征的触角。 随机样本共识（RANSAC）算法用于提取匹配区域。 所提出算法的实验结果表明，与现有算法相比，它能够提取出更准确的结果。 伪造检测方法。

传统的目标检测识别方法难以适应海量高分辨率遥感影像数据，需要寻求一种能够自动从海量影像数据中学习最有效特征的方法，充分复挖掘数据之间的关联。本文针对海量高分辨率遥感影像数据下典型目标的检测识别，提出一种分层的深度学习模型，通过设定特定意义的分层方法建立目标语义表征及上下文约束表征，以实现高精度目标检测。通过对高分遥感影像目标检测的试验，证明了该方法的有效性。

通过超高分辨率实现无损图像压缩 ，， 。 引文 @article { cao2020lossless , title = { Lossless Image Compression through Super-Resolution } , author = { Cao, Sheng and Wu, Chao-Yuan and and Kr{\"a}henb{\"u}hl, Philipp } , year = { 2020 } , journal = { arXiv preprint arXiv:2004.02872 } , } 如果您使用我们的代码库，也请考虑 概述 这是SreC在的正式实现。 SReC将无损压缩称为超分辨率问题，并将神经网络应用于图像压缩。 SReC可以在实际运行时对大型数据集实现最新的压缩率。训练，压缩和解压缩得到完全支持，并且是开源的。 入门 我们建

他们将 GAN 和卷积方法的效率与转换器的表达能力相结合，为语义引导的高质量图像合成提供了一种强大且省时的方法。

光栅衍射matlab代码| | | | 深度扩展的高分辨率荧光显微镜：具有双环相（DRiP）调制的全细胞成像 该项目是从我2016年年初的本科论文项目开始的，该项目由和指导。 我从理论和数值上了解了贝塞尔光束的基本特性，并讨论了光学生成双环调制贝塞尔光束的可及性。 在2016年秋天，我被斯托尼布鲁克大学生物介质工程系的博士学位课程录取后继续进行。那时，我对傅里叶光学，显微镜和PSF工程学有了更好的了解，并开发了系统的方法来论证光学理论无论是在数值上还是在实验上。 该项目于2019年1月发表在Biomedical Optics Express上。 项目总结 我们报告了基于双环相位（DRiP）调制产生的干扰贝塞尔光束的深度扩展的高分辨率荧光显微镜系统。 与传统的宽视场显微镜相比，DRiP方法可有效抑制贝塞尔旁瓣，在整个聚焦深度（DOF）提高四到五倍的过程中展现出高分辨率的主瓣。 我们在理论上和实验上都展示了成像系统的DRiP点扩展函数（DRiP-PSF）的生成和传播。 我们进一步开发了一种创建轴向均匀的DRiP-PSF的方法，并成功展示了细胞结构的衍射极限，深度扩展成像。 我们期望DRiP

AOT-GAN用于高分辨率图像修复 | AOT-GAN：用于高分辨率图像修复的聚合上下文转换，，，。 引文 如果我们的论文和代码中的任何部分对您的工作有所帮助，请慷慨地引用我们并加注星标 :face_blowing_a_kiss: :face_blowing_a_kiss: :face_blowing_a_kiss: ！ @inproceedings{yan2021agg, author = {Zeng, Yanhong and Fu, Jianlong and Chao, Hongyang and Guo, Baining}, title = {Aggregated Contextual Transformations for High-Resolution Image Inpainting}, booktitle = {Arxiv}, pages={-}, year = {2020} } 介绍 尽管取得了一些令人鼓舞的结果，但是对于现有的图像修复方法来填充高分辨率图像（例如5

遥感必备啊！！！高光谱 遥感 地信，测绘，资环都需要的啊！！！抱你满意啊！！！

基于单片机的设计与实现