文章目录4.1 背景4.2 傅立叶变换和频率域的介绍4.2.1 一维傅立叶变换及其反变换4.2.2 二维傅立叶变换及其反变换4.3 一些二维傅立叶变换的性质1. 分配性2. 周期性3. 对称性 4.1 背景 任何周期函数都可以表示为不同频率的正弦和或余弦和的形式，每个正弦和/余弦和乘以不同的
之前在做光照对于高层视觉任务的影响的相关工作，看了不少基于深度学习的低光照增强（low-light enhancement）的文章[3,4,5,7,8,9,10]，于是决定简单梳理一下。 光照估计（illumination estimation）和低光照增强（low-light enhancement）的区别：光照估计是一个专门的底层视觉任务（例如[1,2,6]
三大类对目标检测有效的操作 ~图像的增强在我的理解是一种正则，增强模型的泛化能力。从原始图像中得到新的数据在信息论角度还是不太可能。 ~目标检测的图像增强跟普通的图像增强不同的地方是还得考虑bounding box如何进行相应的变化！！！ 颜色操作： 扭曲颜色通道，不改变边界框位置
LIC (Line Integral Convolution) is a well-known texture synthesis technique proposed by Cabral and Leedom [33] at Lawrence Livermore National Laboratory in ACM SigGraph 93. It employs a low-pass filter to convolve an input noise texture along pixel-ce
aleju/imgaug This python library helps you with augmenting images for your machine learning projects. It converts a set of input images into a new, much larger set of slightly altered images. 今天在看matterport/Mask_RCNN的代码时，看到个图像增强的程序，挺强
前言：图像增强的方法有很多，本篇博客只简单介绍个别图像增强的方法即相应的代码实现，更多的方法请查阅其他的博客或资料。 图像增强的目的：改善图像的视觉效果，或将图像转换成更适合于人眼观察和机器分析识别的形式，以便从图像中获取更有用的信息。 1 反转变换 下图（a）是一幅X射线照片，其中
自适应直方图均衡化(Adaptive histgram equalization/AHE) 普通直方图均衡化使用从图像直方图中导出的相同变换来对所有像素进行变换。当整个图像的像素值分布相似时，这种方法很有效。然而，当图像中包含的区域明显比大多数图像亮或暗时，这些区域的对比度将不会得到足够的增强。自适应
用 matlab 实现一种灰度变换增强图像。clearY1=imread('lena2.jpg');Y1=rgb2gray(Y1);figureimshow(uint8(Y1));vmax=max(max(Y1));vmin=min(min(Y1));C1=255/double(vmax-vmin);Y2=C1*(Y1-vmin);Y2=round(Y2);figureimshow(uint8(Y2)); 用 matlab 做出图像的直方图（注意：不能直接
1.背景 人脸识别实施过程中，我们发现拿某一省训练出来的模型在其他省份应用时，性能有约1.3个点的下降，（从99.6降到98.3），因此专门进行了一段时间的优化工作。 2.思路 2.1.数据维度 比较容易想到的，通常效果也会很明显的手段就是添加实施省份的数据，但是由于信息安全问题，一些省份的数据
