卡尔曼滤波 维纳滤波 运动模糊 图像恢复中 pdf

基本概念（概要） 1. 读取输入图像2. 将图像缩放 2 (UP SCALE) 步骤（增加图像大小，使用双线性插值） 3.通过旋转矩阵旋转图像4. Rows 和 Colms 中的翻译5. 应用逆变换6. 将图像裁剪为原始图像大小7. 显示恢复的 Img

关于匀速直线运动模糊图像的恢复，主要是求点扩散函数的两个参数

针对传统的单幅图像去雾算法容易受到雾图先验知识制约及颜色失真等问题,提出了一种基于深度学习的多尺度卷积神经网络(CNN)单幅图像去雾方法,即通过学习雾天图像与大气透射率之间的映射关系实现图像去雾。根据大气散射模型形成雾图机理,设计了一个端到端的多尺度全CNN模型,通过卷积层运算提取有雾图像的浅层特征,利用多尺度卷积核并行提取得到有雾图像的深层特征,然后将浅层特征和深层特征进行跳跃连接融合,最后通过非线性回归得到雾图对应的透射率图特征,并根据大气散射模型恢复出无雾图像。采用雾图数据集对该模型进行训练测试。实验结果表明,所提方法在合成有雾图像和真实自然雾天图像的实验中均能取得良好的去雾效果,在主观评价和客观评价上均优于其他对比算法。

基于MATLAB BP算法对图像的恢复

matlab程序，进行图像恢复处理， 用式5.6.3对图像进行模糊处理,用逆滤波和维纳滤波恢复图像 二．程序清单 clear; I=imread('rice.tif'); figure; subplot(2,2,1);imshow(I);title('原图像'); [m,n]=size(I); F=fftshift(fft2(I)); k=0.0025; for u=1:m for v=1:n H(u,v)=exp((-k)*(((u-m/2)^2+(v-n/2)^2)^(5/6))); end end

SwinIR: Image restoration using swin transformer 论文源代码中网络模型 SwinIR，附带详尽注释，一步步理解学习。

摘　要:分析图像恢复算法现有的一些问题,提出一种改进PSO的图像恢复算法. 结合图像恢复算法的特性,给出了适应度函数、搜索空间和算法参数的选取,提出了用邻居最优粒子的影响来加快收敛速度的PSO改进策略和随机开扰动窗口来缩小搜索范围的改进策略.

算法图像恢复代码matlab 帮助说明 GPUhelp文件说明了GPU的连接和使用方法。 论文参考 包含参考过的论文原文，论文复现记录。 env是本地virtualenv环境。 pytorch笔记是从pytorch官方文档里摘录的参考。 项目进度书 HDR-NTIRE2021 赛事链接： 任务： Track 1 Single Frame Track 2 Multiple Frames 1、任务时间节点 2020.01.20发布训练数据(输入与输出)和验证数据（仅输入） 2020.01.21验证服务器在线 2020.03.01最终测试数据发布（inputs only） 2020.03.08测试结果提交期限 2020.03.09简介/代码/模型提交截止日期 2020.03.11测试初步分数发布给参与者 2020.03.28参赛论文提交截止 2020.06.15成果颁奖 2、任务描述 从受噪声，量化误差和噪声影响的一幅或多幅输入低动态范围（LDR）图像中恢复HDR图像。目的是获得一种网络设计/解决方案，该解决方案能够产生高质量的结果，具有最佳的相似度（保真度）。 3、评价指标 标准的峰值信噪

实验目的： 1、掌握图像基本几何变换，了解基本的图象增强方法。 2、掌握数字图像灰度映射的几种方法。 3、掌握数字图像直方图均衡化算法和直方图规定化算法。 4、掌握数字图像的基本代数运算。 5、掌握数字图像的空域和频域图像增强方法。 6、掌握数字图像的加噪与去噪方法。 二、实验要求 1. 分析并运行附件程序中的线性灰度增强程序，修改线性变换函数的参数值，观察图像的变化。 2. 参照线性灰度增强程序，在附件程序基础上实现分段线性灰度增强程序，要求分段坐标可以交互调整。 3. 实现非线性灰度增强算法，要求：任意选择1种非线性变换，参数可以交互调整。 4. 实现图像直方图均衡化算法。 5. 利用加法运算实现两幅图像的融合，利用减法运算实现图像的分离。要求：考虑两幅图像大小一样和不一样两种情况，考虑不同透明度的融合。 6. 编程实现对指定图像进行基本几何变换，要求至少实现缩放和对称变换。 7. 编程实现对数字图像进行加高斯噪声、椒盐噪声等常用噪声，并保存加噪的图片。 8. 编程实现图像的空域平滑，包括均值滤波和中值滤波。对上一题的结果进行去噪。要求：模板的大小可以选择。