Advertisement

图像纹理基础上的补全与遮挡修复方法(含完整代码和数据)

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究提出了一种基于图像纹理特性的修补与遮挡恢复技术，并提供了实现该方法的完整代码及实验数据。 基于MATLAB编程的图像补全方法及图像修复技术介绍：该代码完整且包含数据，并附有详细注释，方便用户进行扩展应用。如需创新或改进，请联系博主讨论。本科及以上学历的学生可下载并应用于实际场景中进一步开发和研究。若发现内容与需求不匹配时，欢迎随时向博主反馈以便于后续的调整和完善。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 图像纹理基础上的补全与遮挡修复方法(含完整代码和数据)
    优质
    本研究提出了一种基于图像纹理特性的修补与遮挡恢复技术，并提供了实现该方法的完整代码及实验数据。 基于MATLAB编程的图像补全方法及图像修复技术介绍：该代码完整且包含数据，并附有详细注释，方便用户进行扩展应用。如需创新或改进，请联系博主讨论。本科及以上学历的学生可下载并应用于实际场景中进一步开发和研究。若发现内容与需求不匹配时，欢迎随时向博主反馈以便于后续的调整和完善。
     
  • 基于MATLAB的数字图像去遮挡修复系统.zip
    优质
    本项目提供了一个基于MATLAB开发的数字图像去遮挡修复系统，利用先进的算法恢复被部分遮挡图像的内容，适用于图像处理与计算机视觉领域的研究和应用。 资源包含文件：课程lunwen文档word+运行简介+源码 要求将图片前景的黑色栏杆去除，并恢复被遮挡的部分。需要处理两张图片，第一张中的前景区分较窄，第二张则大部分区域狭窄但有一根较粗大的栏杆。 为了完成去遮挡的任务，首先必须确定遮挡部分的位置，即 mask 的生成过程。这一步通过一系列图像处理技术实现。对于第一幅图而言，由于其遮挡物较为纤细，采用了 Fast Marching Method 算法来去除障碍物。此算法在计算速度上表现良好，并且对较窄的遮挡区域有较好的修复效果；然而，在面对宽度超过15像素的宽障时，会出现模糊现象。 鉴于第二张图片中存在粗大的栏杆部分，针对这种情形采用了 Criminisi 算法进行处理。尽管该算法在运算速度上相对较慢，但它对较宽的遮挡物有着极佳的修复效果。此外，在实际操作过程中还对 Criminisi 算法进行了优化改进，从而显著提升了其运行效率，并且确保了修复质量。 更多细节可以参考相关文献和资料进行详细了解。
     
  • 基于PyTorch的图像去遮挡修复数字图像处理系统源码及模型
    优质
    本项目提供一个利用PyTorch实现的图像去遮挡修复系统，包含完整源代码与训练好的模型，适用于研究和开发中高质量恢复被遮挡图像内容。 在训练图像分割网络的过程中，可以选择使用resnet50、resnet101或mobilenetv2作为骨干网络。其中，mobilenetv2与resnet50的性能相近，但前者参数量较少而GPU推理速度较慢；相比之下，虽然resnet50参数较多但是其在进行推理时的速度更快一些。权重衰减设置为每完成100个step后学习率(lr)更新为lr*0.95，并且batch size设为16，训练数据集长度(trainloader)是900。经过大约2个epoch的训练之后就可以开始deepfillv2网络的训练了。 对于deepfillv2模型而言，默认采用原作者推荐的学习率效果较好，同时权重衰减策略同样是每完成100个step后学习率更新为lr*0.95，并且在此基础上引入混合精度训练以提升效率。此时batch size可以增大至24，而trainloader长度设定为600。 在配置L1损失系数时发现设置过小会导致效果不佳，因此将其调整到较大值如1000。图像尺寸(imgsize)是根据原始图片裁剪得到的大小，在训练过程中需要进行resize操作。这里推荐使用1536×1536大小的原图裁剪，并将它们缩放为256×256（即缩小至原来的1/6）作为输入。 最后，通过运行predict_single.py脚本可以获得预测结果对比图，包括图像分割图、粗修图和精修图。在进行训练时需要设置好权重文件路径并注意调整imgsize, imgresize以及b等相关参数的配置。
     
  • 基于生成对抗网络的人脸遮挡修复方法
    优质
    本研究提出了一种利用生成对抗网络技术来修复和恢复被部分遮挡的人脸图像的方法，旨在提高人脸识别系统的准确性和鲁棒性。 为解决人脸识别过程中遮挡区域导致检测准确度下降的问题，本段落提出了一种基于生成对抗网络（GAN）的遮挡人脸修复方法。该方法采用Wasserstein距离及梯度惩罚损失函数训练模型，并结合全局上下文与先验信息来优化无遮挡的人脸图像生成过程。最后通过泊松融合技术完成对原图中遮挡区域的有效修补。实验结果表明，在CelebA数据集上的测试显示，该方法相较于其他文献中的模型具有更高的稳定性，其峰值信噪比（PSNR）平均值提高了5%，结构相似性指标（SSIM）的均值则提升了8%。
     
  • 基于MATLAB的数字图像处理大作业——图像去遮挡
    优质
    本项目运用MATLAB进行数字图像处理，专注于解决图像中的遮挡问题。通过算法优化和实验验证，实现被遮挡物体的有效恢复与展示。 作业要求将图片前景的黑色栏杆去除，并恢复被遮挡的部分。需要处理两张图片：第一张图中的前景栏杆较窄；第二张图中大部分栏杆也较细，但有一根特别粗的栏杆。 为了实现这一目标，首先要确定哪些区域被遮挡物覆盖，即生成一个 mask。这一步通过一系列图像处理技术来完成。针对第一张图片，由于其遮挡物较为狭窄，采用了 Fast Marching Method 算法进行去遮挡操作；该算法运行速度快，并且对于窄小的遮挡效果较好，但对宽度超过15像素的宽大物体修复时会产生模糊现象。 考虑到第二张图中存在较粗大的栏杆部分，这里采用 Criminisi 算法来进行处理。Criminisi 算法虽然在计算上较为耗时，但在去除较大遮挡物方面表现优异。同时对算法进行了一些调整以提升其运行效率，并保持修复质量不受影响。 此外还设计了一个简易的用户界面方便使用可执行文件操作这些图像处理功能。鉴于去遮挡过程难以通过矩阵运算实现而只能依靠 for 循环，这使得整个程序在速度上较为缓慢。为了提高性能，在实际应用中缩小了图片尺寸以减少计算时间。
     
  • 基于Python的OpenCV图像直方图处理及均衡化实战（含完整代码和数据）
    优质
    本教程详细讲解了使用Python和OpenCV库进行图像直方图处理与均衡化的技术，并提供了完整的代码和数据集，适合初学者深入学习。 本段落详细介绍了图像直方图的基本概念及其应用场景，并提供了如何在Python环境下使用OpenCV和Matplotlib来计算、绘制灰度及彩色图像的直方图以及进行直方图均衡化的实现方法。文章还探讨了该领域的潜在发展方向及操作过程中需要注意的问题，适合希望提升图像质量和理解视觉信息的初学者与专业开发者阅读。 主要内容包括对图像像素分布的理解和掌握图像处理技巧，适用于有编程背景特别是有一定OpenCV与图像处理基础的技术工作者。本段落的应用场景涵盖了从简单的对比度增强到复杂图像数据集预处理的各种任务目标。 额外建议：在实践中应根据具体情况进行直方图均衡化的方式和技术调整以优化最终输出的质量。
     
  • 数字图像处理的代码（包含完整代码）
    优质
    本资源提供一系列关于数字图像处理的基础算法和高级技术的Python代码实现。内容涵盖图像读取、变换、滤波及边缘检测等，适合初学者学习与实践。 在数字图像处理领域，代码是将理论转化为实际应用的关键。“数字图像处理代码（内含完整的代码）”很可能包含了一系列用于处理图像的算法实现，这对于我们理解和实践图像处理技术至关重要。 以下是根据标题、描述推测的一些可能的知识点： 1. **颜色空间转换**：文件名“2_Color2gray”暗示了代码可能涉及到颜色图像到灰度图像的转换。在图像处理中，这种转换通常用于简化图像，减少计算复杂性，或者在分析时突出特定特征。 2. **数字图像基础知识**：理解像素和颜色空间是进行任何图像处理的基础。数字图像是由像素矩阵构成的，每个像素包含一个或多个颜色分量（如RGB）。 3. **算法实现**：源代码可能包括常见的图像处理算法，例如直方图均衡化、滤波（如高斯滤波、中值滤波）、边缘检测（如Canny算法、Sobel算子）等。 4. **灰度图像处理**：灰度图像不包含颜色信息，只有亮度级别。处理这类图像的算法可能涉及亮度调整、对比度增强及噪声去除等操作。 5. **编程语言**：代码可能是用Python、C++或Java等编程语言实现的，在科学计算和图像处理领域非常常见。掌握这些语言的基本语法和数据结构对于理解代码至关重要。 6. **OpenCV库使用**：作为最常用的图像处理库之一，OpenCV可能被用于实现各种算法。学习如何使用它能极大地提升工作效率和效果。 7. **图像操作函数**：代码中可能会包括读取、写入及显示图像的函数以及对图像进行基本操作（如缩放、旋转或裁剪）的功能。 8. **复杂分析技术的应用**：除了基础转换与处理，这些代码可能还涉及特征提取（例如角点检测和纹理分析）、分类、目标识别等更为复杂的任务。 9. **软件工程实践**：良好的代码组织、注释及文档对于复用和维护至关重要。理解软件工程原则有助于更好地利用资源并改进现有技术。 10. **实验与调试的重要性**：实际运行代码观察结果是学习的重要步骤。通过调试可以了解不同参数如何影响处理效果，从而优化算法性能。 这个压缩包提供了一个深入了解数字图像处理的好机会，无论是对于初学者还是经验丰富的开发者来说都极具价值。通过实践和修改代码能够加深对原理的理解，并提升解决问题的能力。
     
  • MatLab图像处理与修复，填补图像缺口
    优质
    本课程专注于利用Matlab进行高效的图像处理和修复技术，重点讲解如何使用该软件来分析、编辑及填补图像中的缺失部分或损坏区域。通过学习，参与者能够掌握先进的算法和技术，以实现高质量的图像恢复效果。适合对数字图像处理感兴趣的初学者与专业人士。 在图像处理领域，MatLab是一种常用的工具，在修复图像中的损坏、磨损或缺失部分方面有着广泛应用。本段落将探讨图像修复与缺失补全技术，并提供一个完整的MatLab代码示例来解决常见的图像问题。 图像修复是指恢复因各种原因丢失的图像信息的技术。这包括多种子任务如矩形区域遮挡修复、不规则形状掩模修补、目标移除以及去噪等，这些都需要利用复杂的算法和模型实现。 1. **修复矩形块掩模**：当图像中某部分被矩形遮盖时，需要使用统计方法重建该区域。这通常涉及平滑化处理、插值及自适应滤波技术。 2. **不规则形状修补**：对于复杂形状的缺失补全任务来说，修复过程更加复杂，必须考虑像素间的关系和纹理特征。此过程中可能需要用到图像分割、纹理合成以及深度学习方法。 3. **目标移除**：从图片中删除特定对象（如人物或物体）需要理解背景并进行无缝修补工作。这可以通过前景检测、背景建模及图像拼接技术来完成。 4. **去噪处理**：为减少噪声干扰，可以使用快速傅里叶变换(FFT)和小波分析在MatLab中设计高效的降噪滤波器。 5. **移除水印与文字**：这一步骤可能需要频域分析、反卷积或者深度学习模型（如U-Net）来去除不需要的元素。 6. **划痕修复**：针对旧照片中的损坏部分，可以通过图像增强技术和平滑处理来改善其外观。 7. **黑白到彩色转换**：将黑白图片转化为彩色需要了解色彩分布和结构信息。基于深度学习的方法在此类任务中表现优异。 8. **评估修复效果**：通过主观视觉评价及客观指标（如均方误差、SSIM）来判断图像修复的质量。 MatLab提供了强大的图像处理工具箱，支持实现上述功能。例如，`imfill`函数用于填充孔洞区域；`wiener2`执行维纳滤波去噪操作；而深度学习框架则有助于构建和训练修复模型。 总结而言，通过掌握MatLab在图像修复中的应用方法与技巧，无论是初学者还是专业人士都能有效应对各种实际问题。
     
  • 包含面部遮挡的人脸数据库
    优质
    本数据库旨在收集并整理含面部遮挡特征的图像资料，涵盖多种遮挡模式与姿态变化，为研究者提供详实的数据支持。 图片库包含有墨镜遮挡的男性、女性照片各50张以及有帽子遮挡的男性31张、女性68张的照片。这些图片适合用于人脸识别和深度学习领域的项目，可用于进行遮挡物判断。
     
  • 基于OpenCV与Qt的图像处理集成实践（含完整代码及数据）
    优质
    本项目介绍如何利用OpenCV进行图像处理，并通过Qt框架实现界面集成。附带提供所有源代码和测试数据，便于学习和二次开发。 本篇详细讲解了OpenCV的基本概念及常用操作，包括加载图片、显示图片以及简单的图像处理技术和鼠标事件的响应实现方法，并探讨了使用Qt作为图形用户界面来提升开发体验的方式。文章还演示了一个结合了OpenCV图像处理特性和鼠标交互反馈的小型Qt应用程序示例。 该内容适合初级程序员或希望进一步深入理解和掌握OpenCV技术的技术开发者阅读和学习，帮助他们了解并运用OpenCV的基本理论与功能实现，并探索将OpenCV应用集成到QT工具中的可能性。在使用过程中需要注意确保OpenCV与Qt之间的版本匹配以及正确处理不同格式图像的颜色空间问题。