本书详细论述了当数字视频表示为计算机数据的形式时，对这些数据进行二维三维运动估算，数字视频标准转换，帧率转换，去隔行，噪声滤波，以及基于运动的分割等处理背后所需的数学原理。另外，作者还介绍了图像和视频压缩的基础知识。并介绍了针对不同的图像和视频通信应用的国际标准(包括高清度电视，多媒体工作站，视频会议，可视电话和移动图像通信)。全书共25章，各章之后附有很多很好的很好的习题.本书可供计算机专业的研究生作为教科书和参考书，也可供从事科研和技术开发人员参考

补丁VQ Patch-VQ：“修补”视频质量问题 演示版 请按照 测试在LSVQ数据库上预训练的Patch VQ模型。 请按照在您的数据库上测试我们的Patch VQ模型。 下载LSVQ数据库 描述 对于社交和流媒体应用程序，无参考（NR）感知视频质量评估（VQA）是一个复杂，尚未解决的重要问题。 需要有效，准确的视频质量预测器来监视和指导数十亿个用户共享内容（通常是不完美的内容）的处理。 不幸的是，当前的NR模型在真实的，“野生的” UGC视频数据上的预测能力受到限制。 为了推进这一问题的发展，我们创建了迄今为止最大的主观视频质量数据集，其中包含39，000个真实世界的失真视频和117，000个时空本地化的视频补丁（“ v-patches”），以及5.5M人类的感知质量注释。 使用此工具，我们创建了两个独特的NR-VQA模型：（a）基于本地到全球区域的NR VQA体系结构（称为PVQ）

快速优化的图像/视频增强方法 它是由Java实现的一组图像/视频增强方法，用于解决一些常见任务，例如除雾，去噪，水下去除，低照度增强，特性，平滑等。 请注意，此存储库是多个图像/视频处理存储库的集成，这些独立的存储库将在以后弃用。 RemoveBackScatter-已删除，其zip文件在此处可用： 。 OptimizedContrastEnhance-已删除，其zip文件位于此处： 。 将不推荐使用，其zip文件位于此处： HazeRemovalByDarkChannelPrior-已删除，其zip文件在此处可用： ALTMRetinex-已删除，其zip文件在此处可用：

数字视频处理| 家庭作业 块匹配算法的实现

Video-Compression-motion-estimation-block-video-encoder：此存储库与视频压缩有关，更具体地说，与视频编码器的运动估计块（ME块）有关。 这是一个研究项目，旨在开发一种有效的运动估计算法，从而使视频压缩技术能够与高帧率视频和高分辨率视频保持同步。

使用OpenCV.js的视频处理演示 该演示包含通过OpenCV将视频流实时转换为灰度的简单视频处理示例。 camera.html使用来自摄像头设备的视频流 video.html使用从文件加载的视频 该演示中使用的视频是。

Handbook of Image and Video Processing 英文无水印pdf pdf所有页面使用FoxitReader和PDF-XChangeViewer测试都可以打开 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除

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TecoGAN-PyTorch 介绍 这是TecoGAN的PyTorch重新实现：特mporally有限公司赫伦特GAN视频超分辨率（VSR）。 有关更多信息，请参考官方TensorFlow实现 。 特征 更好的性能：此仓库提供的模型比官方仓库更小但性能更好。 请参阅我们关于Vid4和ToS3数据集的。 多个降级：此存储库支持两种类型的降级，即BI和BD。 请参阅以获取有关降级类型的更多详细信息。 统一框架：此存储库为基于失真和基于感知的VSR方法提供了统一框架。 内容 致谢 依存关系 Ubuntu> = 16.04 NVIDIA GPU + CUDA 的Python 3 PyTorch> = 1.0.0 Python软件包：numpy，matplotlib，opencv-python，pyyaml，lmdb （可选）Matlab> = R2016b 测试 注意：我们会根