图像去水印-image inpainting

一.基础操作1. 数据类型 数据结构了解   图像相关:cvArr  cvMat IplImage      数据数组的维数, 与数据的通道数 见P46 (76) 2. 常见的矩阵操作熟悉   3. 数据的保存和读取 4. 图像的加载和显示 5. 视频的操作 6. 内存与序列   a. 内存存储器      CvMemStorage 双向链表  动态对象(cvSeq  cvSet)的内存      cvCreateMemStorage      cvReleaseMemStorage      

目录 ■ 简介 ■ 第一步:将图像理解为一个概率分布的样本 你是怎样补全缺失信息的呢? 但是怎样着手统计呢?这些都是图像啊. 那么我们怎样补全图像?  ■ 第二步:快速生成假图像 在未知概率分布情况下,学习生成新样本 [ML-Heavy] 生成对抗网络(Generative Adversarial Net, GAN) 的架构 使用G(z)生成伪图像 [ML-Heavy] 训练DCGAN 现有的GAN和DCGAN实现 [ML-Heavy] 在Tensorflow上构建DCGANs 在图片集上跑DC

图像修复问题就是还原图像中缺失的部分.基于图像中已有信息,去还原图像中的缺失部分. 从直观上看,这个问题能否解决是看情况的,还原的关键在于剩余信息的使用,剩余信息中如果存在有缺失部分信息的patch,那么剩下的问题就是从剩余信息中判断缺失部分与哪一部分相似.而这,就是现在比较流行的PatchMatch的基本思想. CNN出现以来,有若干比较重要的进展: 被证明有能力在CNN的高层捕捉到图像的抽象信息. Perceptual Loss的出现证明了一个训练好的CNN网络的feature map可以很

原文地址:Image Completion with Deep Learning in TensorFlow by Brandon Amos 原文翻译与校对:@MOLLY && 寒小阳 ([email protected]) 时间:2017年4月. 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/52665396 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出 简介 第一步:将图像理解为一个概率分布的样本 你是怎样补全缺失信息的呢? 但是怎

PS去水印技巧一:仿制图章 PS去水印技巧二:修补工具 如果图片的背景色彩或图案比较一致,使用修补工具就比较方便.具体的操作是,选取修补工具,在公共栏中选择修补项为“源”,关闭“透明”选项.然后用修补工具框选文字,拖动到无文字区域中色彩或图案相似的位置,松开鼠标就完成复制.修补工具具有自动匹配颜色的功能,复制出的效果与周围的色彩较为融合,这是仿制图章工具所不具备的. PS去水印技巧三:修复画笔工具 操作的方法与仿制图章工具相似.按住Alt键,在无文字区域点击相似的色彩或图案采样,然后在文字区域拖

一.图像修复简介 图像修复是图像复原中的一个重要内容,其目的是利用图像现有的信息来恢复丢失的信息.可用于旧照片中丢失信息的恢复,视频文字去除以及视频错误隐藏等.简言之,图像修复就是对图像上信息缺损区域进行信息填充的过程,其目的就是为了对有信息缺损的图像进行复原,并且使得观察者无法察觉到图像曾经缺损或者已经修复      图像修复技术简单来说,就是利用那些被破坏区域的边缘,即是边缘的颜色和结构,繁殖和混合到损坏的图像中,来进行修复图像 目前存在两大类图像修复技术:一类是用于修复小尺度缺损的数字图像

图 像处理作为一种预处理的手段,几乎成为所有图像处理方法的前奏.在许多情况下,图像滤波作为图像识别的一种预处理手段,它需要满足两个限制条件:对比度不 变和仿射不便.而仿射不变性可以被分解为平移不变.旋转不变.欧式不变.伸缩不变等.满足对比度不变和仿射不变的偏微分方程只有一个,即 AMSS(Affine Morphological Scale Space)方程．L.Alvarez,F.Guichard,P.L.Lions和J.M.Morel等在文献:Axioms and fundamental e

分水岭算法 将图像中的边缘转化成"山脉",将均匀区域转化为"山谷" 分水岭算法首先计算灰度图像的梯度,这对山谷或没有纹理的盆地(亮度值低的点)的形成有效,也对山头或图像中没有主导线段的山脉(山脊对应的边缘)的形成有效.然后开始从用户指定点或算法得到的点开始"灌注"盆地知道这些区域连在一起.基于这样产生的标记就可以把区域合并到一起,合并后的区域又通过聚集的方式进行分割,好像图像被"填充"起来. cvWatershed 用 Inp

图像处理中不适定问题 作者:肖亮博士 发布时间:09-10-25 图像处理中不适定问题(ill posed problem)或称为反问题(inverse Problem)的研究从20世纪末成为国际上的热点问题,成为现代数学家.计算机视觉和图像处理学者广为关注的研究领域.数学和物理上的反问题的研究由来已久,法国数学家阿达马早在19世纪就提出了不适定问题的概念:称一个数学物理定解问题的解存在.唯一并且稳定的则称该问题是适定的(Well Posed).如果不满足适定性概念中的上述判据中的一条或几条,称