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Blur-and-Clear-Classification: 模糊与清晰图像的分类

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简介：
本文提出了针对模糊和清晰图像进行有效分类的方法，通过深度学习技术提升模型对于图像清晰度变化的识别能力。 在日常生活中，由于聚焦不佳、帧内物体的运动或拍摄时的手抖等原因，我们常常会遇到质量较差的照片。模糊通常会导致图像中的高频细节被抑制，因此可以通过使用各种低通滤波器（如拉普拉斯滤波器）来检测。 作为计算机科学领域的专家，手动筛选清晰和模糊的图片是不现实的，所以我们需要采用一些智能方法来去除不需要的图像。我尝试通过应用高斯函数与拉普拉斯算子结合的方式——即LoG（Laplacian of Gaussian）滤波器来识别模糊图像，但很难确定一个合适的阈值以区分不同类型的图像。 尽管这种方法的结果并不总是令人满意，但我认为利用方差进行分析可能会提供一些有用的见解。

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  • Blur-and-Clear-Classification: 模糊与清晰图像的分类
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    本文提出了针对模糊和清晰图像进行有效分类的方法，通过深度学习技术提升模型对于图像清晰度变化的识别能力。 在日常生活中，由于聚焦不佳、帧内物体的运动或拍摄时的手抖等原因，我们常常会遇到质量较差的照片。模糊通常会导致图像中的高频细节被抑制，因此可以通过使用各种低通滤波器（如拉普拉斯滤波器）来检测。 作为计算机科学领域的专家，手动筛选清晰和模糊的图片是不现实的，所以我们需要采用一些智能方法来去除不需要的图像。我尝试通过应用高斯函数与拉普拉斯算子结合的方式——即LoG（Laplacian of Gaussian）滤波器来识别模糊图像，但很难确定一个合适的阈值以区分不同类型的图像。 尽管这种方法的结果并不总是令人满意，但我认为利用方差进行分析可能会提供一些有用的见解。
     
  • 加入运动模糊(Motion Blur)与去除运动模糊(Demotion Blur)
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    本项目专注于研究和实现两种图形处理技术：运动模糊用于增加动态效果的真实感；去运动模糊则致力于提升快速移动物体在高速动作场景下的清晰度。 图像运动模糊与去运动模糊的OpenCV实现，在Linux版本下进行开发，包括函数的具体实现、测试代码以及演示示例（demo）及其结果展示。
     
  • 改进图像清晰度的DeblurGANv2网络去模糊技术
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  • 使用MATLAB让模糊图像变清晰：包括1. 模糊车牌图像的清晰化处理；2. 高斯模糊图像的高斯平滑滤波处理；3. 椒盐噪声图像的去噪处理...
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    本项目利用MATLAB进行图像复原，涵盖模糊车牌、高斯模糊及椒盐噪声图像的修复技术，实现高效清晰化处理。 使用Matlab对模糊图像进行清晰处理可以包括以下几种方法：1. 对模糊车牌图像进行去模糊化；2. 对高斯模糊的图片应用高斯平滑滤波器；3. 使用中值滤波去除椒盐噪声影响下的图像中的噪点；4. 通过直方图均衡来改善雾气覆盖导致的画面清晰度问题；5. 应用垂直拉伸和灰度范围扩展技术处理模糊不清的图片，以增强对比度和细节显示效果；6. 对由于运动造成的模糊情况使用维纳滤波器进行恢复。
     
  • 清晰化模糊图像：去除朦胧效果-MATLAB开发
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    本项目采用MATLAB编程，旨在提供一种有效的方法来清晰化模糊或有朦胧效果的图像。通过算法优化和图像处理技术的应用，使得原本不清晰的照片恢复细节、提升画质。适合对图像处理有兴趣的研究者和技术爱好者探索与实践。 为了恢复对比度和颜色，请按照以下步骤操作：首先将输入图像的RGB分量转换为YUV格式；然后在V图层（色度）上应用自适应对比度增强技术，并对Y图层（亮度）进行相应调整；最后，结合处理后的YUV分量重新获取RGB分量。
     
  • CLIP-Image-Classification：使用OpenAI CLIP的图像分类工具，支持任意类别的图像分类...
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    CLIP-Image-Classification是一款基于OpenAI CLIP模型开发的图像分类工具，能够对任何类别图片进行精准分类和识别。 使用CLIP进行图像分类： 从`classify`模块导入`load`, `classify`函数。 ```python from classify import load, classify filename = contentinput.jpg load_categories = imagenet print(loading categories) load(load_categories) print(classifying) print(classify(filename)) ``` 可以使用以下命令加载不同的分类类别： - `load(imagenet)`: 加载ImageNet类目。 - `load(pokemon)`: 加载包含721个宝可梦名字的列表作为类目。 - `load(dog vs cat)`: 将狗和猫作为两个单独的类目。