图像修复综述
基于深度学习的图像数据增强研究综述
基于深度学习的图像数据增强研究综述摘要：近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了重大突破。
图像数据增强作为一种提高神经网络性能的有效方法，在图像分类、目标检测等任务中被广泛应用。
本文综述了基于深度学习的图像数据增强技术的研究现状和发展趋势，包括数据扩增方法、生成对抗网络、自监督学习等。
通过对这些方法的分析和比较，整理出图像数据增强在深度学习中的应用场景和优势。
最后，对未来进行了展望，并提出了一些可能的研究方向。
1. 引言深度学习技术的发展为图像数据增强提供了新的空间。
在深度神经网络训练过程中，数据增强不仅能提高模型的鲁棒性，还可以有效缓解因样本不平衡和过拟合而引发的问题。
因此，基于深度学习的图像数据增强引起了广泛的研究兴趣。
2. 数据扩增方法数据扩增是图像数据增强的基础。
在深度学习中，数据扩增方法主要包括平移、旋转、缩放、镜像等。
这些方法能够生成一系列变换后的图像，从而增加训练集的多样性。
此外，还有一些特定领域的数据扩增方法，如遮挡、光照变化等，能够模拟真实世界中的更多情况。
3. 生成对抗网络生成对抗网络（GANs）是近年来深度学习中的一个热门研究方向。
它由一个生成器和一个判别器组成，通过博弈过程使生成器生成更逼真的样本。
在图像数据增强中，GANs可以用来生成与原始图像相似但不同的图像，从而扩展训练集。
此外，GANs还可以用于图像修复、图像超分辨率等任务。
4. 自监督学习自监督学习是一种无监督学习的方式，它通过设计自身监督任务来学习图像的特征表示。
在图像数据增强中，自监督学习可以用来生成图像的旋转、遮挡等数据扩增。
通过自身监督任务的引导，神经网络能够学习到更鲁棒的特征表示，提高模型的泛化能力。
5. 应用场景与优势基于深度学习的图像数据增强在多个领域中被广泛应用。
在图像分类任务中，数据增强能够提高模型的分类准确率。
在目标检测任务中，数据增强能够增加目标的尺度和视角变化，提高模型的检测性能。
此外，数据增强还可以应用于图像生成、图像分割等任务。
【图像复原技术研究文献综述2000字】
图像复原技术研究国内外文献综述作为日常生活中广泛使用的技术，图像修复技术汇集了国内外许多重要技术。
实际上，图像复原分为三种标准：首先是搭建其劣化图像的图像模型；其次去研究和筛选最佳的图像复原方法；最后进行图像复原。
所有类型的成像模型和优化规则都会导致应用于不同领域的不同图像恢复算法。
我们对现有的图像复原方法大致做了总结，如利用线性代数知识的线性代数复原技术、搭建图像退化模型的去卷积图像恢复技术以及不考虑PSF的图像盲解卷积算法等。
其中，去卷积方法主要包括功率谱均衡、Wiener滤波和几何平均滤波等，然而这些方法需要许多预信息和噪声稳定假设，这在现实当中我们不可能利用计算机去做到的的事情，因此它们只适用于线性空间不变的理想系统，仅当噪声与信号无关时才能达到很好的效果。
但是在一些条件恶化的情况下，就不能满足图像修复的效果了。
在图像恢复领域当中，另一个重要且常见的方法是盲去卷积复原法。
它的优势是在没有预先了解退化函数和实际信号的知识前提下，可以根据劣化图像直接估计劣化函数和初始信号。
实际上，现在有几个算法通过不充分的预测信息来恢复劣化图像。
由于我们需要对图像和点扩展函数的一些相关信息进行假设和推导，所以这就导致图像恢复的解通常并不存在唯一性，并且我们已知的初始条件和对附加图像假设的选择也会对解的优劣产生很大的关系。
与此同时，由于信道中不可避免的加性噪声的影响，会进一步导致盲图像的复原变差，给图像复原造成许多困难。
也就是说，如果我们直接利用点扩展函数进行去卷积再现初始图像，则一般会导致高频噪声放大，导致算法的性能恶化，恢复不出清晰的图像。
因此，我们要尽可能的提高图像的信噪比，从而提高图像复原的效果。
基于已知的降质算子和加性噪声的某些统计性质从而恢复清晰的图像，我们将这种方法叫做线性代数恢复方法，并且这种线性代数恢复方法在一定程度上提出了用于恢复滤波器的数值计算从而使得模糊图像恢复到与清晰图像一致的新的设计思想。
显示器高压包故障综述及修复
显示器高压包故障综述及修复、代换、改用技术一2009-11-26 20:53近年随着我国家用电脑的普及，电脑所用的CRT显示器也象电视机那样，越来越多的进入维修人员的视线，但很多电视机维修人员并不太懂得维修显示器，其主要原因是显示器出现的时间还远没有电视机长，大家接触的机会少了，加上缺少维修资料及零配件，造成了上述现象。
在显示器的故障中，高压包所占的份额相当大，由其而造成的维修难题常困绕着技术人员。
据悉，现在CRT显示器所用的高压包型号总数超过4000种，比电视机还多，而且制造显示器高压包的技术要求比电视机的要高，加上显示器的使用寿命远及不上电视机（指的不是自然损坏，而是人为的升级换代），淘汰率很高，使得高压包厂家并不愿意生产全部型号的高压包，其结果是显示器高压包的配件供货较缺，修过显示器的技术人员都知道，显示器高压包较难买到配件。
针对显示器高压包型号众多而又配件不充足的情况，维修人员有必要熟悉高压包的工作原理，掌握高压包的代换技术，在遇到没有配件的时候，可以作出代换或改用。
一、高压包的作用。
高压包，正名是行输出变压器，也称为行包或行变，显示器的高压包和电视机的工作原理基本一致，其主要作用是产生阳极高压，另外提供聚焦、加速、栅极等各路电压。
注意偏转电流的能量提供者并不是高压包，而是S校正电容，在行管截止时，B+电压通过高压包、偏转线圈对S电容充电，电流只是经过高压包而已。
由于高压包工作于高温、高频率、高电压、大电流的状态，加上外部环境潮湿或多尘等因素影响，使高压包损坏几率较高。
二、引起高压包损坏的病灶。
1、包内高压滤波电容击穿。
2、包内高压线圈匝间短路。
3、包内高压硅堆漏电或击穿。
4、包内初次级线圈短路5、包内聚焦组件老化，使聚焦及加速电压不稳定。
6、包体绝缘性能下降，使高压包对内或对外打火。
三、与高压包相关的关键词及专业术语。
1、HV——阳极高压。
随着显示器尺寸不同，HV电压也不同。
通常14/15寸机的HV值是24KV到25KV；17寸机是27KV到29KV，19寸和21寸机是30KV到35KV。
医学影像技术中的图像配准方法综述与性能评估
医学影像技术中的图像配准方法综述与性能评估摘要：在医学影像技术中，图像配准发挥着至关重要的角色。
本综述旨在深入探讨在医学影像技术中应用的图像配准方法，并对其性能进行评估。
此文首先讨论了图像配准的基本知识，并概述了其在医学影像技术中的应用。
然后，详细介绍了各种主要的图像配准方法，并通过比较和分析评估了它们的性能。
最后，本文探讨了图像配准方法的未来发展趋势，包括面临的挑战与可能的解决方式。
本篇综述的目标是提供一个全面的进展和发展趋势的概述，以期对图像配准的研究和应用提供深入的了解。
关键词：医学影像技术；图像配准；性能评估；图像处理；图像分析；深度学习一、引言1.背景介绍：在当今医学技术高度发展的背景之下，医学影像技术作为医疗诊断和治疗的重要组成部分，受到广泛关注。
更为关键的是，图像配准作为重要的影像处理步骤，弥补了从多源影像中获取信息的局限性，如时间、视角和模态等，对临床治疗和研究具有至关重要的影响。
图像配准的准确性和效率直接关乎到诊断准确率和治疗效果。
2.目的和目标：本文的主要目标是对医学影像技术中的图像配准方法进行全面系统的综述，并对各种配准方法进行性能评估和比较。
旨在通过对各种图像配准新技术和方法的研究，对图像配准性能进行提升，为疾病的诊断和治疗提供更为准确的医疗影像资源。
此外，还希望能找出影响图像配准性能的因素，以期找到改进图像配准性能的有效方法，进一步推动医学影像技术的发展，提高医疗服务质量。
本文的研究将理论和实证相结合，旨在产生对实践有重要影响的理论成果和切实可行的技术指导建议，为医学影像技术研究和应用提供科学的理论支撑和实践参考。
二、医学影像技术概述1.定义和分类：医学影像技术是应用科学和技术手段获取和处理身体各组织和系统图像的一种技术。
它将生物信号转换为可视化的图像，帮助医生进行诊断和治疗。
根据成像原理和所使用的设备不同，医学影像可以大致分为X射线成像，核磁共振成像（MRI），计算机断层扫描（CT），超声波成像，放射性核素成像（PET，SPECT）等。
图像修复研究进展综述
图像修复研究进展综述作者：***来源：《计算机时代》2021年第12期摘要：图像修复是指将信息缺失的图像进行像素填充以达到人类视觉满意的效果。
文章对该领域研究的相关技术进行综述：首先描述了传统的图像修复方法，接着描述了基于深度学习的图像修复方法，介绍各类方法的适用范围及优缺点，最后对未来的研究方向及重点提出展望。
关键词：图像修复; 深度学习; 卷积神经网络; 自编码网络; 生成式对抗网络中图分类号：TP391.4 文献标识码：A 文章编号：1006-8228（2021）12-06-04Abstract： Image restoration is to fill the missing image with pixels to achieve the satisfactory effect of human vision. This paper reviews the related technologies in this field： firstly， it describes the traditional image restoration methods， and then describes the image restoration methods based on deep learning， introduces the application scope， advantages and disadvantages of various methods， and finally puts forward the prospect of future research direction and focus.Key words： image restoration; deep learning; convolutional neural network; self-coding network; generative adversarial network0 引言生活离不开图像，图像作为反映客观世界的重要载体，是人类接收外界信息的重要来源和手段。
大模型文献综述
大模型文献综述大模型是指参数量巨大，能够处理复杂任务的人工神经网络。
近年来，随着深度学习的不断发展，大模型在机器学习领域取得了很大的进展，尤其在自然语言处理、图像识别和语音识别等领域。
以下是大模型在相关领域的文献综述：1. 自然语言处理自然语言处理是人工智能领域的一个重要分支，它涉及到如何让计算机理解和生成人类语言的问题。
大模型在自然语言处理领域的应用主要表现在语言模型和生成模型两个方面。
语言模型是一种基于统计的模型，它能够根据上下文预测一个词或短语的可能性。
目前最广泛使用的语言模型是Transformer和GPT系列模型。
这些模型通常包含数亿甚至数十亿的参数，能够处理复杂的语言任务，如文本分类、情感分析、摘要生成等。
生成模型是一种能够根据输入的文本生成相似内容的模型。
目前最著名的生成模型是GAN和Diffusion。
GAN通过生成器和判别器的对抗训练来生成新的图像或文本，而Diffusion则通过逐步添加噪声来逐步生成文本或图像。
这些模型在图像生成、文本生成和语音生成等方面都有广泛的应用。
2. 图像识别图像识别是计算机视觉领域的一个重要分支，它涉及到如何让计算机自动识别和理解图像中的内容。
大模型在图像识别领域的应用主要表现在卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）等方面。
CNN是一种专门用于图像处理的神经网络，它通过卷积运算对图像进行特征提取，然后使用全连接层进行分类。
近年来，随着深度学习技术的不断发展，CNN的参数量和层数不断增加，出现了很多大规模的CNN模型，如VGG、ResNet和Inception等。
这些模型在图像分类、目标检测和语义分割等方面都取得了很好的效果。
GAN是一种能够生成新图像的模型，它由生成器和判别器两部分组成。
生成器的任务是根据输入的噪声生成新的图像，而判别器的任务则是判断生成的图像是否真实。
通过训练，GAN能够生成各种风格的图像，如手写文字、人脸等。
近年来，GAN在图像生成和图像修复等方面得到了广泛应用。
基于神经网络的图像生成技术综述
基于神经网络的图像生成技术综述在人工智能领域，图像生成技术是一个备受瞩目的研究方向。
神经网络作为一种基础性工具，被广泛应用于图像生成领域，并在不断的研究和改进中，取得了诸多优秀的成果。
本文将从神经网络的基本原理入手，综述基于神经网络的图像生成技术的研究现状，并探讨其未来发展的方向与前景。
一、神经网络的基本原理神经网络是一种通过模拟人类神经系统进行信息处理的算法模型。
它由多个神经元组成，每个神经元接收大量的输入信号，经过加权处理后输出结果。
神经网络的训练过程是调整权重的过程，通过不断地反复计算、调整权重，使网络的输出结果更加准确，最终达到预期目标。
二、基于神经网络的图像生成技术基于神经网络的图像生成技术主要包括图像风格转换、图像超分辨率、图像修复、图像生成和图像标注等方面。
下面分别进行介绍。
1、图像风格转换图像风格转换是指将一幅图像的风格转换为另一幅图像的风格。
该技术可以实现不同艺术风格的转换，也可以将一张彩色图像转换为黑白图像。
基于神经网络的图像风格转换技术主要依赖于卷积神经网络，通过降低网络中某些层的权重，来达到转换风格的目的。
目前，最为流行的图像风格转换技术是基于VGG网络架构的方法和CycleGAN方法。
2、图像超分辨率图像超分辨率是指将低分辨率的图像通过技术手段转换为高分辨率的图像。
神经网络主要通过对图像进行上采样和下采样的操作，实现图像的超分辨率。
该技术在提高图像质量的同时，也有效地提升了图像处理的速度。
3、图像修复图像修复是指修复被损坏或缺失的图像部分，使图像看起来完整。
基于神经网络的图像修复技术主要通过模型设计和训练来实现，其中最为常见的方法是使用生成对抗网络（GAN）来进行图像修复。
4、图像生成图像生成是指使用神经网络进行图像的生成。
通过训练神经网络模型，生成出与实际图像非常相似的图像。
这一技术在数字内容制作、电影特效、游戏制作等领域有着广泛的应用。
5、图像标注图像标注是指给一张图片贴上文字标注，这通常需要人工完成。
图像修复技术综述
2021年第2期0引言图像是最常见的信息形式之一，由于图像处理技术的不断发展，图像修复方法也得到了更多的普及。
随着图像处理工具的改进和数字图像编辑的灵活性，图像修复技术在计算机视觉领域有了重要的应用，图像修复成为图像处理领域一个重要且具有挑战性的研究课题。
1传统的图像修复技术传统的图像修复技术可以分为基于结构的图像修复技术和基于纹理的图像修复技术两大类。
其中，变分偏微分方程模型是基于结构的图像修复技术的典型代表，由变分模型和偏微分方程模型组成。
纹理合成是基于纹理的图像修复技术的典型代表。
传统数字图像修复技术分类如图1所示。
1.1基于结构的图像修复技术21世纪初，Betalmio［1］等人首次提出图像修复技术BSCB模型，该模型通过待修补区域的边界向待修补区域扩散的方法来实现图像修复。
BSCB模型中图像的整体结构决定了图像的修复结果，待修复图像由边界线划分，根据待修复图像区域边界填充相对应的颜色，以此产生修补信息。
基于BSCB算法的TV（全变分）模型可以对图像进行很好的修补，但是和一些基于无纹理的修补方法一样，TV方法适合修补没有纹理结构的图像，结构十分清晰，但是修补的区域一般都会趋于模糊化，没有办法满足主观视觉上对图像连通性的要求。
1.2基于纹理的图像修复技术基于纹理的图像修复技术可以实现图像破损区域较大的修复。
Criminisi等人［2］提出基于块的图像修复技术，该技术通过寻找最优的目标块，并将目标中的像素复制到待填充的区域，以此达到图像的修复。
基于块的图像修复技术比基于像素的图像修复技术速度更快，受到广泛的关注。
Wei等人［3］在优先计算公式时丢弃等照度线方向上的信息，使用垂直方向上的信息，该方法能更好地修复图像中的结构等信息。
非参数采样的纹理合成方法使用基于马尔科夫随机场的方法进行图像修复，在图像中寻找与当前最接近的图像块，然后再估计当前像素的概率分布，通过诸如权重采样等方法生成当前像素。
国外大牛的图像修复综述
InpaintingMarcelo Bertalm´ıo,Vicent Caselles,Simon Masnou,GuillermoSapiroSynonyms–Disocclusion–Completion–Filling-in–Error concealmentRelated Concepts–Texture synthesisDefinitionGiven an image and a regionΩinside it,the inpainting problem consists in modifying the image values of the pixels inΩso that this region does not stand out with respect to its surroundings.The purpose of inpainting might be to restore damaged portions of an image(e.g.an old photograph where folds and scratches have left image gaps)or to remove unwanted elements present in the image(e.g.a microphone appearing in afilm frame).Seefigure1.The regionΩis always given by the user,so the localization ofΩis not part of the inpainting problem.Almost all inpainting algorithms treatΩas a hard constraint,whereas some methods allow some relaxing of the boundaries ofΩ.This definition,given for a single-image problem,extends naturally to the multi-image case therefore this entry covers both image and video inpainting. What is not however considered in this text is surface inpainting(e.g.how tofill holes in3D scans),although this problem has been addessed in the literature.Fig.1.The inpainting problem.Left:original image.Middle:inpainting mask Ω,in black.Right:an inpainting result.Figure taken from[20].BackgroundThe term inpainting comes from art restoration,where it is also called re-touching.Medieval artwork started to be restored as early as the Renaissance, the motives being often as much to bring medieval pictures“up to date”as to fill-in any gaps.The need to retouch the image in an unobtrusive way extended naturally from paintings to photography andfilm.The purposes remained the same:to revert deterioration(e.g.scratches and dust spots infilm),or to add or remove elements(e.g.the infamous“airbrushing”of political enemies in Stalin-era U.S.S.R).In the digital domain,the inpainting problemfirst appeared under the name“error concealment”in telecommunications,where the need was to fill-in image blocks that had been lost during data transmission.One of thefirst works to address automatic inpainting in a general setting dubbed it“image disocclusion,”since it treated the image gap as an occluding object that had to be removed,and the image underneath would be the restoration result.Popular terms used to denote inpainting algorithms are also“image completion”and “imagefill-in”.ApplicationThe extensive literature on digital image inpainting may be roughly grouped into three categories:patch-based,sparse,and PDEs/variational methods. From texture synthesis to patch-based inpaintingEfros and Leung[14]proposed a method that,although initially intended for texture synthesis,has proven most effective for the inpainting problem.The image gap isfilled-in recursively,inwards from the gap boundary:each“empty”pixel P at the boundary isfilled with the value of the pixel Q(lying outside the image gap,i.e.Q is a pixel with valid information)such that the neighborhood Ψ(Q)of Q(a square patch centered in Q)is most similar to the(available) neighborhoodΨ(P)of P.Formally,this can be expressed as an optimization problem:Output(P)=V alue(Q),P∈Ω,Q/∈Ω,Q=arg min d(Ψ(P),Ψ(Q)),(1) where d(Ψ(P),Ψ(Q))is the Sum of Squared Differences(SSD)among the patches Ψ(P)andΨ(Q)(considering only available pixels):d(Ψ1,Ψ2)=ij|Ψ1(i,j)−Ψ2(i,j)|2,(2)and the indices i,j span the extent of the patches(e.g.ifΨis an11×11patch then0≤i,j≤10.Once P isfilled-in,the algorithm marchs on to the next pixel at the boundary of the gap,never going back to P(whose value is,therefore,not altered again).See Figure2for an overview of the algorithm and Figure3for an example of the outputs it can achieve.The results are really impressive for a wide range of images.The main shortcomings of this algorithm are its computational cost,the selection of the neighborhood size(which in the original paper is a global user-selected parameter,but which should change locally depending onimage content),thefilling order(which may create unconnected boundaries for some objects)and the fact that it cannot deal well with image perspective(it was intended to synthesize frontal textures,hence neighborhoods are compared always with the same size and orientation).Also,results are poor if the image gap is very large and disperse(e.g.an image where80%of the pixels have been lost due to random salt and pepper noise).Fig.2.Efros and Leung’s algorithm overview(figure taken from[14]).Given a sample texture image(left),a new image is being synthesized one pixel at a time(right).To synthesize a pixel,the algorithmfirstfinds all neighborhoods in the sample image(boxes on the left)that are similar to the pixels neighborhood (box on the right)and then randomly chooses one neighborhood and takes its center to be the newly synthesized pixel.Criminisi et al.[12]improved on this work in two aspects.Firstly,they changed thefilling order from the original“onion-peel”fashion to a priority scheme where empty pixels at the edge of an image object have higher prior-ity than empty pixels onflat regions.Thus,they are able to correctly inpaint straight object boundaries which could have otherwise ended up disconnected with the original formulation.See Figure4.Secondly,they copy entire patches instead of single pixels,so this method is considerably faster.Several shortcom-ings remain,though,like the inability to deal with perspective and the need to manually select the neighborhood size(here there are two sizes to set,one for the patch to compare with and another for the patch to copy from).Also,objects with curved boundaries may not be inpainted correctly.Ashikhmin[2]contributed as well to improve on the original method of Efros and Leung[14].With the idea of reducing the computational cost of the proce-dure,he proposed to look for the best candidate Q to copy its value to the empty pixel P not searching the whole image but only searching among the candidates of the neighbors of P which have already been inpainted.See Figure5.The speed-up achieved with this simple technique is considerable,and also there is a very positive effect regarding the visual quality of the output.Other methods reduce the search space and computational cost involved in the candidate patch search by organizing image patches in tree structures,reducing the dimension-Fig.3.Left:original image,inpainting maskΩin black.Right:inpainting result obtained with Efros and Leung’s algorithm,images taken from their paper[14]. ality of the patches with techniques like Principal Component Analysis(PCA), or using randomized approaches.While most image inpainting methods attempt to be fully automatic(aside from the manual setting of some parameters),there are user-assisted methods that provide remarkable results with just a little input from the user.In the work by Sun et al.[27]the user must specify curves in the unknown region, curves corresponding to relevant object boundaries.Patch synthesis is performed along these curves inside the image gap,by copying from patches that lie on the segments of these curves which are outside the gap,in the“known”region. Once these curves are completed,in a process which the authors call structure propagation,the remaining empty pixels are inpainted using a technique like the one by Ashikhmin[2]with priorities as in Criminisi et al.[12].Barnes et al.[5]accelerate this method and make it interactive,by employing randomized searches and combining into one step the structure propagation and texture synthesis processes of Sun et al.[27].The role of sparsityAfter the introduction of patch-based methods for texture synthesis by Efros and Leung[14],and image inpainting by Criminisi et al[12],it became clear that the patches of an image provide a good dictionary to express other parts of the image.This idea has been successfully applied to other areas of image processing,e.g.denoising and segmentation.More general sparse image representations using dictionaries have proven their efficiency in the context of inpainting.For instance,using overcomplete dictionaries adapted to the representation of image geometry and texture,Elad et al.[15]proposed an image decomposition model with sparse coefficients forFig.4.Left:original image.Right:inpainting result obtained with the algorithm of Criminisi et al.[12],images taken from their paper.the geometry and texture components of the image,and showed that the model can be easily adapted for image inpainting.A further description of this model follows.Let u be an image represented as a vector in R N .Let the matrices D g ,D t of sizes N ×k g and N ×k t represent two dictionaries adapted to geometry and texture,respectively.If αg ∈R k g and αt ∈R k g represent the geometry and texture coefficients,then u =D g αg +D t αt represents the image decomposition using the dictionaries collected in D g and D t .A sparse image representation is obtained by minimizingmin (αg ,αt ):u =D g αg +D t αt αg p + αt p ,(3)where p =0,1.Although the case p =0represents the sparseness measure (i.e.,the number of non zero coordinates)it leads to a non-convex optimization problem whose minimization is more complex.The case p =1yields a convex and tractable optimization problem leading also to sparsness.Introducing the constraint by penalization (thus,in practice,relaxing it)and regularizing the ge-ometric part of the decomposition with a total variation semi-norm penalization,Elad et al [15]propose the variational model:min (αg ,αt ) αg 1+ αt 1+λ u −D g αg −D t αt 22+γT V (D g αg ),(4)where T V denotes the total variation,λ,γ>0.This model can be easily adapted to a model for image inpainting.Observe that u −D g αg −D t αt can be inter-preted as the noise component of the image and λis a penalization parameterFig.5.Ashikhmin’s texture synthesis method(figure taken from[2]).Each pixel in the current L-shaped neighborhood generates a shifted candidate pixel(black) according to its original position(hatched)in the input texture.The best pixel is chosen among these candidates only.Several different pixels in the current neighborhood can generate the same candidate.that depends inversely on the noise power.Then the inpainting mask can be in-terpreted as a region where the noise is very large(infinite).Thus,if M=0and =1identify the inpainting mask and the known part of the image,respectively, then the extension of(4)to inpainting can be written asαg 1+ αt 1+λ M(u−D gαg−D tαt) 22+γT V(D gαg).(5) min(αg,αt)Writing the energy in(5)using u g:=D g u,u t:=D t u as unknown variables, it can be observed thatαg=D+g u g+r g,αt=D+t u t+r t,where D+g,D+t denote the corresponding pseudoinverse matrices and r g,r t are in the null spaces of D g and D t,respectively.Assuming for simplicity,as in Elad et al[15],that r g=0, r t=0,the model(5)can be written asD+g u g 1+ D+t u t 1+λ M(u−u g−u t) 22+γT V(u g).(6) min(αg,αt)This simplified model is justified in Elad et al[15]by several reasons:it is an upper bound for(5),is easier to solve,it provides good results,it has a Bayesian interpretation,and is equivalent to(5)if D g and D t are non-singular,or when using the 2norm in place of the 1norm.The model has nice featuressince it permits to use adapted dictionaries for geometry and texture,treats the inpainting as missing samples and the sparsity model is included with 1norms that are easy to solve.This framework has been adapted to the use of dictionaries of patches and has been extended in several directions like image denoising,filling-in missing pixels (Aharon et al [1]),color image denoising,demosaicing and inpainting of small holes (Mairal et al [21],and further extended to deal with multiscale dictionaries and to cover the case of video sequences in Mairal et al [22].To give a brief review of thismodel some notation is required.Image patches are squares of size n =√n ×√n .Let D be a dictionary of patches represented by a matrix of size n ×k ,where the elements of the dictionary are the columns of D .If α∈R k is a vector of coefficients,then Dαrepresents the patch obtained by linear combination of the columns of D .Given an image v (i,j ),i,j ∈{1,...,N },the purpose is to find a dictionary ˆD ,an image ˆu and coefficients ˆα={ˆαi,j ∈R k :i,j ∈{1,...,N }}which minimize the energymin (α,D,u )λ v −u 2+Ni,j =1µi,j αi,j 0+Ni,j =1 Dαi,j −R i,j u 2,(7)where R i,j u denotes the patch of u centered at (i,j )(dismissing boundary ef-fects),and µi,j are positive weights.The solution of the nonconvex problem (7)is obtained using an alternate minimization:a sparse coding step where one computes αi,j knowing the dictionary D for all i,j ,a dictionary update using a sequence of one rank approximation problems to update each column of D (Aharon,Elad,and Bruckstein [1]),and a final reconstruction step given by the solution ofmin u λ v −u 2+N i,j =1ˆDαi,j −R i,j u 2.(8)Again,the inpainting problem can be considered as a case of non-homogeneous noise.Defining for each pixel (i,j )a coefficient βi,j inversely proportional to the noise variance,a value of βi,j =0may be taken for each pixel in the inpainting mask.Then the inpainting problem can be formulated asmin (α,D,u )λ β⊗(v −u ) 2+Ni,j =1µi,j αi,j 0+Ni,j =1 (R i,j β)⊗(Dαi,j −R i,j u ) 2,(9)where β=(βi,j )N i,j =1,and ⊗denotes the elementwise multiplication between two vectors.With suitable adaptations,this model has been applied to inpainting (of relatively small holes),to interpolation from sparse irregular samples and super-resolution,to image denoising,demoisaicing of color images,and video denoising and inpainting,obtaining excellent results,see Mairal et al [22].PDEs and variational approachesAll the methods mentioned so far are based on the same principle:a miss-ing/corrupted part of an image can be well synthetized by suitably sampling and copying uncorrupted patches (taken either from the image itself or built from a dictionary).A very different point of view underlies many contributions in-volving either a variational principle,through a minimization process,or a (non necessarily variational)partial differential equation (PDE).An early interpolation method that applies for inpainting is due to Ogden,Adelson,Bergen,and Burt [24].Starting from an initial image,a Gaussian filter-ing is built by iterated convolution and subsampling.Then,a given inpainting domain can be filled-in by successive linear interpolations,downsampling and upsampling at different levels of the Gaussian pyramid.The efficiency of such approach is illustrated in Figure 6.Fig.6.An inpainting experiment taken from Ogden et al [24].The method uses a Gaussian pyramid and a series of linear interpolations,downsampling,and upsampling.Masnou and Morel proposed in [23]to interpolate a gray-valued image by extending its isophotes (the lines of constant intensity)in the inpainting domain.This approach is very much in the spirit of early works by Kanizsa,Ullman,Horn,Mumford and Nitzberg to model the ability of the visual system to complete edges in an occlusion or visual illusion context.This is illustrated in Figure 7.The general completion process involves complicated phenomena that cannot be easily and univocally modeled.However,experimental results show that,in simple occlusion situations,it is reasonable to argue that the brain extrapolates broken edges using elastica-type curves,i.e.,curves that join two given points with prescribed tangents at these points,a totallength lower than a given L ,and minimize the Euler elastica energy |κ(s )|2ds ,with s the curve arc-lengthand κthe curvature.The model by Masnou and Morel [23]generalizes this principle to the isophotes of a gray-valued image.More precisely,denoting ˜Ωa domain slightly larger than Ω,it is proposed in [23]to extrapolate the isophotes of an image u ,known out-Fig.7.Amodal completion:the visual system automatically completes the bro-ken edge in the leftfigure.The middlefigure illustrates that,here,no global symmetry process is involved:in bothfigures,the same edge is synthesized.In such simple situation,the interpolated curve can be modeled as a Euler’s elas-tica,i.e.a curve with clamped points and tangents at its extremities,and with minimal oscillations.sideΩand valued in[m,M],by a collection of curves{γt}t∈[m,M]with no mutual crossings,that coincide with the isophotes of u on˜Ω\Ωand that minimize theenergyMmγt(α+β|κγt|p)ds dt.(10)Hereα,βare two context-dependent parameters.This energy penalizes a gener-alized Euler’s elastica energy,with curvature to the power p>1instead of2,of all extrapolation curvesγt,t∈[m,M].An inpainting algorithm,based on the minimization of(10)in the case p=1, is proposed by Masnou and Morel in[23].A globally minimal solution is com-puted using a dynamic programming approach that reduces the algorithmical complexity.The algorithm handles only simply connected domains,i.e.,those with no holes.In order to deal with color images,RGB images are turned into a luma/chrominance representation,e.g.YCrCb,or Lab,and each channel is processed independently.The reconstruction process is illustrated in Figure8.The word inpainting,in the image processing context,has been coinedfirst by Bertalm´ıo,Sapiro,Caselles,and Ballester in[7],where a PDE model is proposed in the very spirit of real paintings restoration.More precisely,being u a gray-valued image to be inpainted inΩ,a time stepping method for the transport-like equationu t=∇⊥u·∇∆u inΩ,(11)u given inΩc,is combined with anisotropic diffusion steps that are interleaved for stabilization, using the following diffusion modelu t=ϕ (x)|∇u|∇·∇u|∇u|,(12)whereϕ is a smooth cut-offfunction that forces the equation to act only inΩ, and∇·(∇u/|∇u|)is the curvature along isophotes.This diffusion equation,that(a)(b)(c)(d)(e)(f)Fig.8.8(a)is the original image and8(b)the image with occlusions in white. The luminance channel is shown in Figure8(c).A few isophotes are drawn in Figure8(d)and their reconstruction by the algorithm of Masnou and Morel[23] is given in Figure8(e).Applying the same method to the luminance,hue,and saturation channels,yields thefinal result of Figure8(f).has been widely used for denoising an image while preserving its edges,com-pensates any shock possibly created by the transport-like equation.What is the meaning of Equation(11)?Following Bertalm´ıo et al[7],∆u is a measure of im-age smoothness,and stationary points for the equation are images for which∆u is constant along the isophotes induced by the vectorfield∇⊥u.Equation(11) is not explicitly a transport equation for∆u,but,in the equivalent form,u t=−∇⊥∆u·∇u(13) it is a transport equation for u being convected by thefield∇⊥∆u.Following Bornemann and M¨a rz[9],thisfield is in the direction of the level lines of∆u, which are related to the Marr-Hildreth edges.Indeed,the zero crossings of(a convoluted version of)∆u are the classical characterization of edges in the cel-ebrated model of Marr and Hildreth.In other words,as in the real paintings restoration,the approach of Bertalm´ıo et al[7]consists in conveying the image intensities along the direction of the edges,from the boundary of the inpainting domainΩtowards the interior.The efficiency of such approach is illustrated in Figure9.From a numerical viewpoint,the transport equation and the anisotropic diffusion can be implemented with classicalfinite difference schemes.For color images,the coupled system can be applied independently to each channel ofany classical luma/chrominance representation.There is no restriction on the topology of the inpaintingdomain.Fig.9.An experiment taken from Bertalm´ıo et al [7].Left:original image.Mid-dle:a user-defined mask.Right:the result with the algorithm of [7].Another perspective on this model is provided by Bertalm´ıo,Bertozzi,and Sapiro in [6],where connections with the classical Navier-Stokes equation of fluid dynamics are shown.Indeed,the steady state equation of Bertalm´ıo et al [7],∇⊥u ·∇∆u =0,is exactly the equation satisfied by steady state inviscid flows in the two-dimensional incompressible Navier-Stokes model.Although the anisotropic diffusion equa-tion (12)is not the exact couterpart of the viscous diffusion term used in the Navier-Stokes model for incompressible and Newtonian flows,yet a lot of the numerical knowledge on fluid mechanics seems to be adaptable to design sta-ble and efficient schemes for inpainting.Results in this direction are shown in Bertalm´ıo,Bertozzi,and Sapiro [6].Chan and Shen propose in [11]a denoising/inpainting first-order model based on the joint minimization of a quadratic fidelity term outside Ωand a total variation criterion in Ω,i.e.,the joint energy A|∇u |dx +λ Ω|u −u 0|2dx,with A ⊃⊃Ωthe image domain and λa Lagrange multiplier.The existence of so-lutions to this problem follows easily from the properties of functions of bounded variation.As for the implementation,Chan and Shen look for critical points of the energy using a Gauss-Jacobi iteration scheme for the linear system associ-ated to an approximation of the Euler-Lagrange equation by finite differences.More recent approaches to the minimization of total variation with subpixel ac-curacy should nowadays be preferred.From the phenomenological point of view, the model of Chan and Shen[11]yields inpainting candidates with the smallest possible isophotes.It is therefore more suitable for thin or sparse domains.An illustration of the model’s performances is given in Figure10Fig.10.An experiment taken from Chan and Shen[11].Left:original image. Right:after denoising and removal of text.Turning back to the criterion(10),a similar penalization on˜Ωof both the length and the curvature of all isophotes of an image u yields two equivalent forms,in the case where u is smooth enough(see Masnou and Morel[23]): +∞−∞{u=t}∩˜Ω(α+β|κ|p)ds dt=˜Ω|∇u|α+β∇·∇u|∇u|pdx.(14)There have been various contributions to the numerical approximation of critical points for this criterion.A fourth-order time-stepping method is proposed by Chan,Kang,and Shen in[10]based on the approximation of the Euler-Lagrange equation,for the case p=2,using upwindfinite differences and a min-mod formula for estimating the curvature.Such high-order evolution method suffers from well-known stability and convergence issues that are difficult to handle.A model,slightly different from(14),is tackled by Ballester,Bertalm´ıo, Caselles,Sapiro,and Verdera in[4]using a relaxation approach.The key idea is to replace the second-order term∇·∇u|∇u|with afirst-order term depending on an auxiliary variable.More precisely,Ballester et al study in[4]the minimization of˜Ω|∇·θ|p(a+b|∇k∗u|)dx+α˜Ω(|∇u|−θ·∇u)dx,under the constraint thatθis a vectorfield with subunit modulus and prescribed normal component on the boundary of˜Ω,and u takes values in the same range as inΩc.Clearly,θplays the role of∇u/|∇u|but the new criterion is much less singular.As for k,it is a regularizing kernel introduced for technical reasons in order to ensure the existence of a minimizing couple(u,θ).The main differencebetween the new relaxed criterion and (14),besides singularity,is the term ˜Ω|∇·θ|p which is more restrictive,despite the relaxation,than ˜Ω|∇u | ∇·∇u |∇u | p dx .However,the new model has a nice property:a gradient descent with respect to (u,θ)can be easily computed and yields two coupled second-order equations whose numerical approximation is standard.Results obtained with this model are shown in Figure 11.Fig.11.Two inpainting results obtained with the model proposed by Ballester et al [4].Observe in particular how curved edges are restored.The Mumford-Shah-Euler model by Esedoglu and Shen [17]is also varia-tional.It combines the celebrated Mumford-Shah segmentation model for images and the Euler’s elastica model for curves,i.e.,denoting u a piecewise weakly smooth function,that is a function with integrable squared gradient out of a discontinuity set K ⊂˜Ω,the proposed criterion reads ˜Ω\K |∇u |2dx + K(α+βk 2)ds.Two numerical approaches to the minimization of such criterion are discussed in Esedoglu and Shen [17]:first,a level set approach based on the representation of K as the zero-level set of a sequence of smooth functions that concentrate,and the explicit derivation,using finite differences,of the Euler-Lagrange equations associated with the criterion;the second method addressed by Esedoglu and Shen is a Γ-convergence approach based on a result originally conjectured by De Giorgi and recently proved by Sch¨a tzle.In both cases,the final system of discrete equations is of order four,facing again difficult issues of convergence and stability.More recently,following the work of Grzibovskis and Heintz on the Willmore flow,Esedoglu,Ruuth,and Tsai [16]have addressed the numerical flow associ-ated with the Mumford-Shah-Euler model using a promising convolution/thresholding method that is much easier to handle than the previous approaches.Tschumperl´e proposes in [28]an efficient second-order anisotropic diffusion model for multi-valued image regularization and inpainting.Given a R N -valued image u known outside Ω,and starting from an initial rough inpainting obtained by straightforward advection of boundary values,the pixels in the inpainting domain are iteratively updated according to a finite difference approximation to the equations ∂u i ∂t=trace(T ∇2u i ),i ∈{1,···,N }.Here,T is the tensor field defined asT =1(1+λmin +λmax )α1v min ⊗v min +1(1+λmin +λmax )α2v max ⊗v max ,with 0<α1<<α2,and λmin ,λmax ,v min ,v max are the eigenvalues and eigen-vectors,respectively,of G σ∗ N i =1∇u i ⊗∇u i ,being G σa smoothing kernel and Ni =1∇u i ⊗∇u i the classical structure tensor,that is known for representing well the local geometry of u .Figure 12reproduces an experiment taken from Tschumperl´e [28].Fig.12.An inpainting experiment (the middle image is the mask defined by the user)taken from Tschumperl´e [28].The approach of Auroux and Masmoudi in [3]uses the PDE techniques that have been developed for the inverse conductivity problem in the context of crack detection.The link with inpainting is the following:missing edges are modeled as cracks and the image is assumed to be smooth out of these cracks.Given a crack,two inpainting candidates can be obtained as the solutions of the Laplace equation with Neumann condition along the crack and either a Dirichlet,or a Neumann condition on the domain’s boundary.The optimal cracks are those for which the two candidates are the most similar in quadratic norm,and theycan be found through topological analysis,i.e.they correspond to the set of points where putting a crack mostly decreases the quadratic difference.Both the localization of the cracks and the associated piecewise smooth inpainting solutions can be found using fast and simplefinite differences schemes.Finally,Bornemann and M¨a rz propose in[9]afirst-order model to advect the image information along the integral curves of a coherence vectorfield that extends inΩthe dominant directions of the image gradient.This coherence field is explicitly defined,at every point,as the normalized eigenvector to the minimal eigenvalue of a smoothed structure tensor whose computation carefully avoids boundary biases in the vicinity of∂Ω.Denoting c the coherencefield, Bornemann and M¨a rz show that the equation c·∇u=0with Dirichlet boundary constraint can be obtained as the vanishing viscosity limit of an efficient fast-marching scheme:the pixels inΩare synthezised one at a time,according to their distance to the boundary.The new value at a pixel p is a linear combination of both known and previously generated values in a neighborhood of p.The key ingredient of the method is the explicit definition of the linear weights according to the coherencefield c.Although the Bornemann-M¨a rz model requires a careful tune of four parameters,it is much faster than the PDE approaches mentioned so far,and performs very well,as illustrated in Figure13Fig.13.An inpainting experiment taken from Bornemann and M¨a rz[9],with a reported computation time of0.4sec.Combining and extending PDEs and patch modelsIn general,most PDE/variational methods that have been presented so far per-form well for inpainting either thin or sparsely distributed domains.However, there is a common drawback to all these methods:they are unable to restore texture properly,and this is particularly visible on large inpainting domains,like for instance in the inpainting result of Figure12where the diffusion method is not able to recover the parrot’s texture.On the other hand,patch-based meth-ods are not able to handle sparse inpainting domains like in Figure14,where no valid squared patch can be found that does not reduce to a point.On the contrary,most PDE/variational methods remain applicable in such situation, like in Figure14where the model proposed by Masnou and Morel[23]yields the。
高光谱重建综述
高光谱重建是近年来在遥感领域受到广泛关注的一个研究方向。
它利用高光谱成像系统获取的图像数据，通过一定的算法和技术手段，对原始图像进行增强、修复或重构，以提高图像的分辨率、清晰度和信息量。
高光谱重建的方法多种多样，包括基于频域的重建方法、基于时域的重建方法、基于压缩感知的重建方法等。
其中，基于频域的重建方法通过分析图像的频谱特性，利用傅里叶变换等工具对图像进行频率域的分析和处理，从而实现对图像的重建。
基于时域的重建方法则通过分析图像的时间序列特性，利用差分、小波变换等技术对图像进行时间域的分析和处理，实现图像的重建。
而基于压缩感知的重建方法则是利用压缩感知理论，通过稀疏表示和优化算法等手段，对高光谱图像进行重建。
高光谱重建的应用范围非常广泛，包括环境监测、农业遥感、城市规划、军事侦察等领域。
例如，在环境监测领域，可以利用高光谱重建技术对大气污染、水污染等进行监测和评估；在农业遥感领域，可以利用高光谱重建技术对农作物生长状况、病虫害等进行监测和分析；在城市规划领域，可以利用高光谱重建技术对城市建筑、交通状况等进行监测和规划；在军事侦察领域，可以利用高光谱重建技术对敌方目标进行识别和定位。
然而，高光谱重建也存在一些挑战和问题。
首先，由于高光谱图像的获取成本较高，如何降低成本是亟待解决的问题之一。
其次，由于高光谱图像的空间分辨率较低，如何提高空间分辨率也是需要解决的问题之一。
此外，高光谱重建算法的复杂度较高，如何提高算法的效率和稳定性也是需要解决的问题之一。
总之，高光谱重建是遥感领域的一个重要研究方向，具有广泛的应用前景和重要的研究价值。
未来随着技术的不断发展和进步，相信高光谱重建技术将会取得更大的突破和应用。
inpainting 综述
inpainting 综述近年来，图像修复和恢复技术在计算机视觉领域取得了显著的进展。
其中，inpainting（修复）技术是一种常用的图像修复方法，它可以通过填补缺失的区域来恢复图像的完整性。
本文将综述inpainting 技术的发展现状和应用领域。
让我们了解一下inpainting的基本原理。
inpainting技术的目标是根据图像中已有的信息来预测缺失区域的像素值。
这些缺失可能是由于图像损坏、遮挡或删除等原因造成的。
在inpainting过程中，算法会分析图像的上下文信息，并结合图像的纹理、颜色和形状等特征来进行预测。
通过填补缺失区域，inpainting可以使修复后的图像在视觉上更加完整和连贯。
随着深度学习技术的发展，基于神经网络的inpainting方法也得到了广泛的应用。
这些方法通过训练神经网络来学习图像的特征表示和像素预测模型。
通过大规模的训练数据和深层网络结构，神经网络可以更准确地预测缺失区域的像素值，并生成高质量的修复结果。
除了基于神经网络的方法，还有一些传统的inpainting算法被广泛使用。
例如，基于纹理合成的方法可以通过从图像中提取纹理信息，并将其应用于缺失区域来进行修复。
此外，基于图像分割的方法可以将图像分割为不同的区域，并根据区域的特征来预测缺失区域的像素值。
这些传统方法在一些特定场景下仍然具有一定的优势和应用价值。
在实际应用中，inpainting技术被广泛应用于图像修复、视频修复、文物保护等领域。
例如，在图像修复中，inpainting技术可以恢复老照片中的损坏区域，使其恢复原貌。
在视频修复中，inpainting 技术可以填补视频中的遮挡区域，使其在播放过程中更加连贯流畅。
在文物保护中，inpainting技术可以修复古代文物中的损坏区域，使其得到有效的保护和修复。
inpainting技术是一种有效的图像修复方法，可以通过填补缺失区域来恢复图像的完整性。
随着深度学习技术的发展，基于神经网络的inpainting方法在图像修复领域取得了显著的进展。
图像恢复盲解卷积之文献综述
图像恢复盲解卷积之文献综述摘要:本文对近20年图像恢复的相关算法做了综述,最后寻找一种更适合针对大气湍流造成的图像质量退化的图像进行复原的方法,在处理效果上更进一步,并且能针对多帧图像进行修复。
关键词:图像恢复盲解卷积PSF1 课题的研究意义由于大气湍流扰动的影响,使得探测器(如地基天文望远镜、卫星成像探测装置等)获取的图像质量退化,甚至严重影响对目标的识别和检测。
为了解决因大气湍流造成的图像退化问题,近几十年来已发展了多种技术方法,主要包括空间望远镜、自适应光学和事后处理等三种方法。
目前检索的国外资料以天文望远镜应用居多,用于解决大气扰动对成像观测的影响。
由于原理相同,图像解卷积方法同样可应用于空间对地遥感领域,以解决环境扰动或自身形变对成像观测的影响。
由于大气湍流扰动以及成像设备分辨率的限制,使得探测器获取的图像质量退化,甚至严重影响对遥感影像的识别和判读。
但是,通常人们很难获得遥感影像获取时刻成像过程的点扩散函数,并且,在当前的技术条件下,大气湍流被认为是高度随机的,很难建立一个准确的数学模型。
因此,采用盲解卷积的方法来获取高清晰的遥感影像就成为一种常用方法。
通常图像恢复方法均在PSF已知下进行,实际上它通常是未知的。
盲解卷积算法恢复是利用原始模糊图像,同时估计PSF和清晰图像的一种图像恢复方法。
盲解卷积并不是真的“盲”,通常还需要一些额外的信息,例如一些约束条件,能量约束,非负约束等。
利用仅有的一些信息,进行最优化运算,获得目标图像。
2 盲解卷积算法盲解卷积算法主要有两大类。
第一大类是先对点扩展函数PSF进行估计,然后再用传统的图像恢复方法对图像进行恢复。
这种方法的最大优点是计算比较简单。
第二大类是将估计与算法合并,同时获得估计的PSF和目标图像值。
该方法的应用面较之第一种方法要广,但计算比较复杂。
经搜索资料知,现有的盲解卷积算法比较多,主要有:空间域迭代盲目去卷积、利用傅里叶变换的迭代盲目去卷积、最大似然估计方法、模拟退火方法以及最小熵方法等。
图像编码技术综述(九)
图像编码技术综述引言图像编码技术是数字图像处理领域中的核心技术之一，其在图像传输、压缩以及存储等方面发挥着重要作用。
随着数字图像的广泛应用，图像编码技术也在不断地发展和完善。
本文将对图像编码技术进行综述，介绍其基本原理和常用的编码方法。
一、图像编码原理图像编码是将图像转化为数字信号的过程，其目的是对图像进行压缩和编码，以实现有效的传输和存储。
图像编码的基本原理是对图像的冗余信息进行压缩，提高传输和存储的效率。
人眼感知原理人眼对图像的感知主要依赖于亮度、色度和空间频率等因素。
根据人眼对这些因素的感知特点，可以对图像进行相应的调整和优化，以实现更高效的编码。
信息冗余分析在一幅图像中，存在着大量冗余的信息，如空间冗余、光谱冗余和时间冗余等。
通过对图像冗余信息的分析和提取，可以实现对图像的有损和无损压缩，达到减小图像文件大小的目的。
二、图像编码方法图像编码方法根据其处理方式和运用领域的不同，可以分为有损压缩和无损压缩两大类。
有损压缩有损压缩主要是通过牺牲一些不重要的图像信息，以减小图像文件的大小。
常见的有损压缩编码方法有JPEG、MPEG和等。
JPEG（Joint Photographic Experts Group）是一种基于DCT （Discrete Cosine Transform）的压缩算法，广泛应用于静态图像的压缩和传输。
该方法通过将图像划分为不同的8×8像素的小块，然后对每个块进行DCT变换，最后对变换系数进行量化和编码。
MPEG（Moving Picture Experts Group）是一种基于运动补偿的视频压缩算法，适用于动态图像的压缩和传输。
该方法通过利用帧间和帧内的冗余信息，实现对图像序列的高效编码。
是一种广泛应用于视频压缩的编码标准，它结合了运动补偿、变换编码和熵编码等多种技术，具有高压缩比和较好的视觉质量。
无损压缩无损压缩是保持图像原始质量的同时，减小图像文件的大小。
中国古代壁画保护与修复研究综述
中国古代壁画保护与修复研究综述【摘要】进入21世纪后，观念更新和现代科技在我国壁画保护修复中被广泛运用。
从而对壁画的制作技术、制作材料及壁画病害的产生以及防止措施进行探究，使得我国壁画保护迈进了新的阶段。
现通过相关文献的搜集与整理，对中国古代壁画保护与修复的理论及实践探索做一个梳理。
【关键词】壁画；保护与修复；研究综述一、前言壁画作为中国古代绘画艺术和建筑装饰的重要表现形式，起着装饰、宣传、教育、图腾等作用，还标示了建筑物的等级、形制及用途。
我国壁画的科学保护是在新中国建立以后，根据我国壁画的具体情况引进了一些国外的先进技术，如截取和加固技术。
到20世纪60年代，涌现出来大量壁画保护成果，例如壁画揭取技术达到国际领先水平。
进入21世纪后，观念更新和现代科技在我国壁画保护修复中被广泛运用。
从而对壁画的制作技术、制作材料及壁画病害的产生以及防止措施进行探究，使得我国壁画保护迈进了新的阶段。
现通过相关文献的搜集与整理，对中国古代壁画保护与修复的理论及实践探索做一个梳理。
二、综合类研究概述1.壁画的保护理念的探讨对于壁画的保护在遵循法规和准则的同时，壁画作为文物，如何科学保护还需遵守，就地保护原则、消除病因原则、最小干预原则、和谐性与兼容性原则、可逆性和可再处理性原则和建立完整的保护档案这六大原则。
在具体壁画修复保护实践中，不同类型的的壁画保护也也有其差异性。
对于建筑壁画，要注重美学修复以期达到壁画与建筑、环境的和谐统一，此外要加强传统修复工艺科学化。
赵林娟对东西方壁画材料与保护理念异同之处做了比较。
东西方对壁画的修复既要考虑传统修复也要利用现代科技进行科学修复。
相似之处：对壁画逐渐明确其学术价值、扩展修复概念，并将壁画明确分类为干湿壁画。
差别在于对壁画材料因地区而有所不同，例如就粘合剂的使用来说中国壁画以干壁画为主，粘合剂主要使用有机粘合剂和颜料融合；西方以湿壁画为主（法国为油脂壁画），使用的粘合剂为油性粘合剂。
非盲图像复原综述
非盲图像复原综述作者：肖宿来源：《电脑知识与技术》2013年第07期摘要：作为目前图像处理领域的研究重点，图像复原可移除图像中的模糊与噪声，具有重要的理论价值和广阔的应用前景。
为使图像复原的研究被人们所了解，该文首先对图像复原做了简单的描述，接着介绍了近年来出现的一些非盲图像复原算法，包括基于总变分模型的算法、基于Bregman迭代的算法和基于稀疏表示的算法等，最后基于对现有算法的了解与分析，总结了图像复原研究的难点与趋势。
关键词：图像复原；总变分模型； Bregman迭代；稀疏表示；优化问题中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）07-1642-03由于噪声、模糊等不利因素的影响，数字图像的质量通常难以令人满意，无法对其进一步进行研究和利用。
观测到的退化与理想的原始图像之间的关系可表示为：式中，y表示观测图像；A表示模糊算子；x表示原始图像；n表示加性噪声。
因此，图像复原的目的是在模型（1）的框架下，估计最优的原始图像x，这是一种典型的线性逆问题。
图像复原已成为图像处理领域乃至计算机领域的研究热点，其研究可追溯到上个世纪六十年代，经过逾半个世纪的发展，不断有新的算法和技术涌现。
目前，图像复原算法主要分为非盲（non-blind）图像复原算法和图像盲复原算法两大类。
当模型（1）中的模糊算子A是已知的，图像复原被称为非盲的图像复原。
非盲图像复原算法主要有：基于总变分（TV，total variation）模型的算法、基于Bregman方法的算法和基于稀疏表示的算法等。
1 基于TV模型的图像复原算法TV模型亦称ROF模型，可表示为：由L. I. Rudin、S. Osher和E. Fatemi提出[1]，其最突出的优点是抑噪的同时可保留图像边缘等重要信息，该模型已成为图像复原、图像去噪[2]和图像修复[3]等领域使用最广泛的先验模型之一。
由于TV模型是不可微分的，基于TV模型的算法需重点考虑图像复原的数值解问题。
图像处理方面的参考文献
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图像处理技术的分类：按照处理方法的不同，图像处理技术可以分为图像增强、图像恢复、图像分析、 图像理解等。其中，图像增强主要关注改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度和对比度；图像恢复 主要关注修复退化或损坏的图像，恢复其原始状态；图像分析主要关注从图像中提取有用的信息，如 目标检测、特征提取等；图像理解则关注对图像内容的认知和解释，实现更高层次的理解和交互。
实时处理需求：随着图像采集设备的普及，实时处理成为一大挑战。
高分辨率处理：高分辨率图像的处理需要更高的计算资源和算法优化。
深度学习算法的可解释性：深度学习在图像处理中广泛应用，但其黑箱性质使得结果难以解释。
数据隐私与安全：图像处理涉及大量个人数据，如何在处理过程中保护隐私和数据安全是一大挑 战。
未来图像处理技术的发展趋势和方向
深度学习在图像增强中的应用实例
图像超分辨率：使用深度学习技术将低分辨 率图像转换为高分辨率图像，提高图像的清 晰度和细节表现。
图像去噪：利用深度学习技术对图像中的噪 声进行去除，提高图像的质量和可用性。
图像风格转换：通过深度学习技术实现将 一种风格的图像转换为另一种风格，如将 手绘风格的图像转换为写实风格的图像。
实例3：深度学习在图像分割中取得了许多成功的应用，如医学图像分割、遥感图像 分割、人脸识别等，为相关领域的发展提供了有力支持。
实例4：深度学习在图像分割中面临的挑战包括计算量大、模型泛化能力不足等，未 来需要进一步研究和改进。
深度学习在图像识别中的应用实例
图像分类：利用深度学 习技术对图像进行分类， 例如在人脸识别、物体 识别等领域的应用。
图像增强技术分类：按照处理方法的不同，可以分为空域增强和频域增强两
02 类。其中，空域增强是在图像的像素域上直接进行操作，而频域增强则是在
水下图像增强和复原方法研究进展
研究现状
传统的水下图像增强方法主要包括对比度增强、噪声去除、锐化等，旨在改善 图像的视觉效果。然而，这些方法往往难以应对水下环境的复杂多变。近年来， 基于深度学习的图像增强方法成为研究热点，其具有强大的特征学习和图像恢 复能力，为水下图像增强提供了新的解决方案。
在水下图像复原方面，由于水下环境的物理特性，如光线、水质等因素，会导 致图像质量的下降。传统的方法多采用模型驱动或统计学习方法进行图像复原， 如盲去卷积、非局部均值去噪等。然而，这些方法对于水下环境的适应性有待 进一步提高。近年来，深度学习技术的发展为水下图像复原提供了新的解决途 径，通过学习训练数据中的图像特征，实现图像的自动化恢复。
2、针对水下环境的特性，设计并优化适用于水下图像增强的算法和模型。 3、利用深度学习技术，构建能够自动学习和模拟图像退化过程的复原模型。
4、通过大量的实验验证和对比分析，评估算法和模型的性能和效果。
在研究方法上，可以采用文献调研、实验设计和数据分析等多种手段进行深入 研究。通过阅读相关文献，了解现有的技术和方法，总结优缺点和发展趋势。 在实验设计上，需要针对水下环境的特性，设计合理可行的实验方案，并对实 验结果进行全面的分析和比较。在数据分析上，需要对实验结果进行定性和定 量评估，以验证算法和模型的性能和效果。
3、水下图像增强和修复算法的 应用
水下图像增强和修复算法在多个领域中得到了广泛的应用，如水下考古、水下 机器人导航、水下环境监测等。例如，在水下考古中，通过增强和修复水下遗 址的图像，可以帮助考古学家更准确地识别和评估遗址的价值和状态。在水下 机器人导航中，通过增强和修复水下环境的图像，可以帮助机器人更准确地识 别目标物体和地形特征，提高机器人的导航精度和稳定性。
1、深入研究水下环境的特性和退化机制，为算法和模型的设计提供更为准确 的依据。
基于深度学习的图像隐写研究综述
基于深度学习的图像隐写研究综述摘要：随着信息技术的快速发展，图像隐写作为信息隐藏的重要手段，在信息安全领域具有重要的应用价值。
近年来，深度学习技术的兴起为图像隐写带来了新的机遇和挑战。
本综述旨在对基于深度学习的图像隐写技术进行全面的分析和总结，包括其发展历程、主要方法、性能评估以及面临的问题和未来的发展趋势。
一、引言在当今数字化时代，信息的安全传输和存储成为人们关注的焦点。
图像隐写技术通过将秘密信息嵌入到普通的图像中，实现了信息的隐蔽传输，有效地保护了信息的安全性。
传统的图像隐写方法主要基于手工设计的算法，存在着隐写容量有限、抗检测能力弱等问题。
深度学习技术的出现为解决这些问题提供了新的思路和方法，使得图像隐写技术得到了快速的发展。
二、深度学习在图像隐写中的发展历程（一）早期探索阶段在深度学习技术的早期，研究人员开始尝试将神经网络应用于图像隐写。
2014 年，生成对抗网络（GAN）的出现为图像隐写提供了新的可能性。
2016 年，第一个基于深度学习的隐写模型——SGAN 被提出。
该模型利用 DCGAN 生成载体图像，并使用传统的嵌入算法实现秘密信息的隐藏，为后续的研究奠定了基础。
（二）快速发展阶段随着深度学习技术的不断发展，越来越多的基于深度学习的图像隐写方法被提出。
研究人员从不同的角度出发，提出了多种类型的隐写模型，如基于生成载体式、嵌入载体式、合成载体式和映射关系式等。
这些模型在隐写容量、抗检测能力和图像质量等方面都取得了显著的提升。
（三）成熟应用阶段近年来，基于深度学习的图像隐写技术已经逐渐成熟，并在实际应用中得到了广泛的关注。
研究人员不仅关注隐写模型的性能，还开始关注其安全性和可靠性。
同时，随着硬件设备的不断升级，深度学习模型的计算效率也得到了提高，使得图像隐写技术能够更加高效地应用于实际场景。
三、基于深度学习的图像隐写主要方法（一）基于生成载体式1.原理：该方法首先利用生成对抗网络生成尽可能真实的载体图像，然后在生成的载体图像中嵌入秘密信息。
基层公安对于模糊图像的处理
基层公安对于模糊图像的处理摘要：视频侦查是指在侦查工作中利用视频监控系统实事发现犯罪、制止犯罪、查获嫌疑人及可疑人员。
但是，视频监控的图像效果往往不佳，很多细节模糊难以认清，专业的视频模糊图像处理系统的价格又不是基层单位能够接受的。
本文就基层民警运用Photoshop软件处理模糊视频图像的方法，为基层公安处理模糊图像提供思路和方法，让基层民警能从视频监控图像中挖掘更多的信息，进而为侦查破案服务。
关键词：基层；公安；Photoshop；模糊图像；视频侦查一、基层模糊图像处理现状1、图像认知程度不高观看视频图像信息，处在一个“看”的阶段，即打开视频观看监控视频信息，发现细节和特征可以利用的，充分利用，而对模糊的特征束手无策，对模糊视频图像没有近一步的认知。
对于模糊产生原因、模糊图像的特点，除了表面的可视信息，能否挖掘出深层次的、潜在的视频信息，一些基层民警往往心有余而力不足。
2、视频监控图像像素低，可提供信息少视频监控往往要求监控设备具有持续工作时间长、视频信息存储空间小的特性，这些特性与确保视频清晰度成反比。
从目前的情况看，大部分视频监控保存的视频信息可以用“残留”信息来表述也不为过。
视频监控信息像素极低，大部分视频监控的分辨率长宽在480*320像素以下。
低分辨率下的视频图像就像物理学热能定理一样，损失不可逆。
3、视频监控采集视频信息能力弱监控视频为了保证流畅的存储和使用，图像采集CCD性能要求并不高。
直接导致的是图像信息出现多噪点（即图像出现颗粒状），夜晚的视频图像感光度高，监控视频图像噪点更为明显。
4、监控视频高度压缩，信息丢失明显视频监控高度压缩，是指视频监控为了确保存储量小，将视频进行过度地压缩，很多视频监控生产公司会使用自己的视频编码压缩格式，这些压缩格式下，图像视频信息容易出现阻塞效应（图像中显示为块状模糊），使得原本捕捉到的视频图像信息进一步减少。
5、视频交错的影响大部分的数码录像机、监控视频信息都为交错的文件，此类文件易出现横向条纹。
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数字图像修复技术综述
数字图像修复定义：图像上对信息缺损区进行填充的过程，恢复图像。
1.背景
有很多因素会引起图像上局部信息的缺损：
非人为：对原来就有破损的图像进行扫描
数字图像获取、处理、压缩、传输和解压缩过程中，信息丢失所造成的图像缺
损。
人为：由于需要将图像中的某些部分如文字、物品等移除而造成的空白区
2.应用
文艺复兴时对破损文艺作品的修复
影视特技制作
多余目标去除（如删除文字、人物）
图像压缩与放大
视频通信中的隐匿错误
3.意义。
4.研究现状
评价图像修复标准
主观评价
均方差测度MSE
信噪比测度SNR
客观评价峰值信噪比测度PSNR
信噪比改进量测度ISNR
Rudin将图像看成是一段分段平滑的函数，在有界变差空间上对图像建模，所提出的TV模型具有延长图像边缘的作用，因此可用来修复图像。
但是虽然TV模型在保持边缘和数值PDE
Criminisi 原理：
1.确定待修复区域Ω以及已知的样本区Φ=R-Ω
2.为确保那些具有较强连续边缘与较多已知纹理信息的块先被修复，在边缘上任一点p ，需计算模板窗的优先权，模板块ψ(p)的优先权W(p)=C(p)D(p),分别为置信度项和数据项。
(置信度表示该像素点所含相关信息的多少，而数据项则为了保持强边缘的连续性)
3.找到模板块中优先权最大的一个像素点p ’，在样本中找一点q ’，即匹配块ψ(q ’)，使d （ψ(p ’)，ψ(q ’)）min ，则可以将ψ(q ’) 中的相应点代替ψ(p ’)中的未知点。
4.更新C(p)，C(q)=C(P ’)， ∀q ∈ψ(p ’)∩ Ω
5.重复3~5步，直到将待修复区域填补完整。
对线性结构和混合纹理（多重纹理）填补比较困难。
Criminisi 提出的是基于等照度线优先权的纹理修复方法，采用块匹配，对纹理修复有一定效果，但是对结构修复有一定局限性。
下面主要讨论一下基于纹理合成的快速自适应图像补全算法 算法基于
1.告别全局搜索，纹理图像的颜色、纹理有较强的方向性，通过计算纹理
方向角，缩小寻找纹理匹配块的范围，加快合成速度。
2.纹理合成次序问题，尽量使那些具有较多结构信息和纹理信息的破损区
先被修补，这主要由图像本身的特征函数----如带修补块的置信度和光照线性质。
3.修复图像视觉质量极大程度上取决于纹理模板的大小。
所对应的快速自适应纹理修复步骤：
1. 确定待修复区，选择一块具有主要纹理走向的纹理图像作为输入图像，辅助用边缘检测
算子进行预处理，滤除干扰，根据其频谱图，用离散逼近法求主方向角（，沿方向角确定搜索纹理匹配块大致领域范围 2. 计算块优先权：P(p)=C(P)+aD(p).克服填充过程中置信度降为零从而导致错误的填充次序， 3. 最大优先权值的模板（模板窗口ψ(p ’)的自适应选择，窗口大小与空间频率成反比）中
心点且在边缘上的p ’点，根据其梯度信息，自适应寻找用于纹理匹配的模板块ψ(q ’)，使d （ψ(p ’)ψ(p ’)4. 5. 重复3-5步。
此方法为修复大块纹理的目前最佳方案，对于线性结构的保持和二维纹理的修复效果佳。
视觉效果和计算效率也很好。
缺点：当最佳匹配块不存在时，修复效果不理想，对于曲线结构的修复不理想，对图像深度模糊不清的修复效果不理想。
对于静止图像如照片曲线结构的修复和视频中是个新方向。