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RSS订阅原创 PSNR SSIM UCIQE UIQM评价指标说明与Python实现
峰值信噪比（PSNR）是一个表示信号最大可能功率和影响它的表示精度的破坏性噪声功率比值的工程术语。由于许多信号都有非常宽的动态范围，峰值信噪比常用对数分贝dB单位来表示。给定一个大小为M×N×CM×N×CM×N×C的干净图像III和噪声图像KKK，均方误差(MSE)定义为：MSE=1MNC∑i=0M−1∑j=0N−1∑k=0C−1[I(i,j,k)−K(i,j,k)]2(1.1)MSE=\frac{1}{MNC}\sum^{M-1}_{i=0}\sum^{N-1}_{j=0}\sum^{C-1}_
2023-12-14 21:27:03
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原创 DDPM扩散模型笔记
参考链接：李宏毅扩散模型 https://www.bilibili.com/video/BV1TD4y137mP?p=42 存在一个标准的高斯分布(N(0,I))(N(0,I))(N(0,I))数据zzz，每次通过采样的方式从数据zzz中得到某个输入向量Vector， 将输入向量Vector输入到生成网络G(⋅)G(·)G(⋅)中， 利用生成网络生成数据xxx，即对应的一张图片，网络生成图片的过程可以用G(z)=xG(z)=xG(z)=x表示。按照上述方式每次从标准高斯分布中采样一个输入向量Vecto
2023-12-06 17:02:19
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原创 NeRF理解-- Nerf采样策略
具体如下图所示，已知概率密度函数为。 利用蒙特卡罗积分的方式能够计算积分，但是上面提到的都是在已知概率密度函数(PDF)的前提下采集很多样本进行蒙特卡罗积分，但是并没有提到如何根据分布生成样本的过程，这涉及到采样方法的问题，举个例子，一颗6面的骰子，有1，2，3，4，5，6这6个取值，每个取值取到的概率都为1/6。表示，要生成符合下图所示分布的样本，首先将表示概率的直方图堆叠起来，即如下图有图所示，然后生成一系列均匀分布的采样点，该采样点对应的值在哪个区间内，就返回对应的值。，最终一共 n 个采样点。
2023-09-30 22:33:30
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原创 NeRF工作流程梳理
NeRF使用随机采样和重要性采样结合的方式在光线步进法生成的射线上进行采样，这是因为空间中的物体分布是稀疏的，一条射线上可能只有很小的一段区域是对最终渲染起作用的，如果用均匀采样会浪费很多采样点，网络也难以学到整个连续空间中的分布，所以采用coarse to fine的思想，构建粗采样网络和细采样网络可以更好的对空间进行采样。，对这些射线进行采样（具体使用下文介绍的随机采样和重要性采样）即可得到采样点的位姿，对这些射线上的采样点进行积分（具体介绍的体绘制方法）即可得到2D像素的RGB值。
2023-09-26 09:23:12
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原创 图像复原–Enhancing Underwater Images and Videos by Fusion
文章方法建立在融合策略基础上，主要是从退化版本的图像中提取输入权重信息，作者还定义了针对原始水下图像颜色校正和对比度增强的两个输入，以及四种权重图， 主要为解决因介质散射和吸收、退化导致远处目标可见性较低问题。融合框架还能有效的保证边缘降噪，能够保证相邻帧之间的时间相干性(针对视频处理)。增强的图像和视频的具备低噪声图像的水准，在暗区曝光更合理，并且改善了全局对比度，对于细微的细节和边缘也能有显著的提高。
2023-09-24 19:34:25
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原创 白平衡算法Gray World, Shades of Gray, Gray Edge python算法实现
依据灰度世界模型实现的白平衡算法认为图像中R,G,B分量的平均值如果偏离1:1:1则一定是因为环境光线变化引起的，算法会据此对R,G,B增益进行反馈调节以补偿环境光的变化，使三个分量的平均值重新回到1:1:1。人类视觉系统存在一种颜色恒常性的功能，能够在不同光照下自动消除光照的影响，从而获得较稳定和准确的物体颜色，但是成像设备不具备这种特质，因此白平衡算法对成像颜色好坏起到了至关重要的作用。 Gray World假设场景中所有物理表面的平均反射是无色差的（灰色的），这也是灰色世界名字的由来，简而言之，
2023-09-24 11:27:32
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原创 图像复原--Color Balance and Fusion for Underwater Image Enhancement
对水下因为介质散射和吸收导致的图像质量下降问题, 提出了一种融合颜色补偿和白平衡图像的算法，同时定义两幅融合图像及其相关的权重图，强化边缘和颜色对比度向输出图像的传输。为了避免权值变换在重建图像的低频分量中产生伪影，还采用了多尺度融合策略。实验表明增强图像全局对比度和边缘清晰度能够明显改善。
2023-09-22 10:55:12
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空空如也
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