31、图像修复与变换技术详解

最新推荐文章于 2025-12-06 00:05:54 发布
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分类专栏： 解锁计算机视觉的钥匙 文章标签： 图像重映射 图像修复 图像去噪
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图像修复与变换技术详解

1. 图像重映射（cv::remap）

1.1 函数概述

cv::remap() 函数用于将源图像中的像素重新映射到目标图像的指定位置。其前两个参数分别为源图像和目标图像，接下来的 map1 和 map2 参数分别指示每个像素要重新定位的目标 x 和 y 位置，用于指定自定义的通用映射。这两个参数的大小必须与源图像和目标图像相同，并且数据类型必须为 CV::S16C2 、 CV::F32C1 或 CV::F32C2 。该函数支持非整数映射，会自动进行插值计算。

1.2 插值参数

interpolation 参数包含标志，用于告诉 cv::remap() 具体如何进行插值。除了 cv::INTER_AREA 未在 cv::remap() 中实现外，表 11 - 1 中列出的任何值都可以使用。

2. 图像修复

2.1 图像损坏原因

图像常常会受到噪声的破坏，可能是镜头上的灰尘或水渍、旧图像上的划痕，或者图像的某些部分被破坏。

2.2 图像修复方法 - 图像修补（Inpainting）

2.2.1 原理

图像修补是一种通过获取受损区域边界的颜色和纹理，并将其传播和混合到受损区域内部来去除此类损坏的方法。但该

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20.图像的透视变换
twnkie的博客
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通过获取透视变换矩阵后，我们可以使用warpPerspective函数将图像应用于该变换，实现图像的透视变换效果。透视变换矩阵可以将一个图像中的任意四个点映射到目标图像的对应位置，实现图像的透视变换。图像的透视变换是指通过调整图像的四个角点来实现对图像的非线性变换，从而改变图像的投影效果。透视变换可以用于纠正图像的透视畸变、修复倾斜的文档图像、实现图像的投影映射等。该函数可以对输入图像进行透视变换。其中，(x', y')为透视变换后的坐标，(x, y)为透视变换前的坐标，M为一个3x3的透视变换矩阵。
Python与OpenCV图像处理详解：从基础到进阶！
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图像到图像变换技术详解
加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。
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本文深入探讨了Stable Diffusion WebUI中的图像到图像(img2img)变换技术。我们将从基本原理、核心实现、多种模式应用以及高级技巧等方面全面解析这一重要功能，帮助开发者和使用者更好地理解和应用img2img技术。图像到图像变换技术是Stable Diffusion WebUI中强大而灵活的功能，它结合了传统图像编辑的精确性和AI生成的创造性。通过深入理解其工作原理和实现机制，用户可以更好地利用这一工具进行各种创意工作。
56、图像修复与恢复技术详解
tomato的博客
07-18 62
本文详细介绍了图像修复与恢复技术，涵盖基础修复方法如插值、复制校正、划痕和钢丝去除，以及更复杂的图像完成技术和基于样本的修复方法。同时探讨了烟雾和雾霾消除技术，包括大气散射模型和去雾算法，以及几何畸变校正的原理和实现方法。通过实际示例和流程图，展示了这些技术在图像处理中的具体应用，适用于摄影、遥感、医学成像等多个领域。
人工智能图像识别技术实战与详解
weixin_33660045的博客
08-21 1385
图像识别是计算机视觉领域的一个核心问题，它涉及使计算机能够从图像或视频中识别和处理对象的任务。图像识别技术使得计算机能够模拟人类视觉系统对图像进行处理和理解，从而实现对图像内容的自动分类和辨识。通过算法对图像进行分析，计算机能够识别出图像中的特定模式、物体、场景甚至是人的面部表情。
图像清晰化与修复技术深入解析
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08-09 394
图像去噪是图像处理领域的一个重要课题，它在恢复原始图像、提高图像质量方面扮演着重要角色。在本章中，我们将探讨去噪技术的背景、目的、以及如何应用于解决实际问题。图像锐化是数字图像处理中的一个重要环节，其主要目的是通过增强图像中的边缘和细节来提升图像的视觉清晰度。锐化处理通常涉及增加图像中物体边缘的对比度，使得这些边缘更加明显和突出。在图像拍摄、编辑或查看过程中，由于各种原因，如镜头衍射、运动模糊、光学失真和传感器噪声等，图像可能会显得模糊不清。
利用TV模型的图像修复技术深入实践
weixin_42315569的博客
05-04 1087
在数字图像处理领域，图像的失真与损伤是一个普遍存在的问题。总变分（Total Variation，简称TV）模型作为一种先进的图像修复技术，被广泛应用于去除图像噪声和修复图像损伤。本章旨在为读者概述TV模型的基本概念、历史发展以及在图像修复中的重要性。总变分（Total Variation，简称TV）模型是一种基于图像梯度的图像处理模型，广泛应用于图像去噪、图像增强、图像修复等领域。在数学上，TV模型通过最小化图像的梯度幅值总和来实现图像的平滑处理，同时尽可能保留图像的边缘信息。
MATLAB中基于示例的图像修复技术深入
weixin_42298778的博客
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在数字时代，图像已成为信息传达的主要方式之一。然而，由于各种原因，图像往往会出现划痕、灰尘、缺陷、数据丢失等问题，降低图像质量。为了恢复这些受损图像的原始面貌，基于示例的图像修复技术应运而生。本章旨在介绍这种技术的基本概念、发展历程以及在不同场景中的应用，为读者提供一个全面的视角去理解图像修复技术。图像修复是一种数字图像处理技术，其目标是填补图像中缺失或损坏的部分。在这一领域中，基于示例的修复技术尤其受到关注，因为该方法能够在保留图像本质特征的同时，智能地修复损坏区域。
C++图像纹理分析技术与应用实例详解
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htmltable {th, td {th {pre {简介：本书详尽介绍了C++在图像处理领域的应用，尤其是纹理分析技术。纹理分析是计算机视觉和图像处理中的关键技术，用于识别图像中的模式和结构，广泛应用于医学成像、遥感图像分析等领域。通过丰富的VC++源码实例，本书指导读者如何在实际项目中进行纹理特征提取、模型建立、分类、合成和图像分割等。此外，书中还涵盖MFC库下的GUI创建，帮助开发者构建交互式图像处理应用程序，提高C++编程技能和理解纹理分析原理。
图像腐蚀与膨胀操作详解与实战
weixin_31185473的博客
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图像膨胀（Dilation）是数学形态学中的一项基础操作，广泛应用于图像处理与计算机视觉领域。其数学定义基于集合论的思想，通常用于扩展图像中的物体区域。设原始图像为集合 $ A \subseteq \mathbb{Z}^2 $，结构元素为 $ B \subseteq \mathbb{Z}^2 $，则膨胀操作定义为：其中 $ A + b $ 表示将集合 $ A $ 沿向量 $ b $ 平移后的集合。
30、图像变换与修复技术详解
pear55的博客
09-19 12
本文详细介绍了图像处理中的核心技术和方法，包括任意映射（cv::remap）用于复杂图像变换与畸变校正，图像修复（cv::inpaint）去除划痕、文字等局部损坏，快速非局部均值去噪（FNLMD）有效抑制低光照噪声，以及直方图均衡化提升图像对比度。文章深入解析了各算法的原理、函数参数、应用场景及操作步骤，并通过流程图展示了技术的综合应用路径，为图像质量提升提供了系统性解决方案。
55、图像修复与去噪技术详解
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本文详细介绍了图像修复与去噪技术的基本概念、原理和常用方法，包括斑点检测、散斑降噪、高斯噪声处理、滤波恢复技术等。同时，文章还对不同滤波技术的适用场景进行了对比分析，并总结了图像修复与去噪的实际操作步骤及发展趋势，为图像处理领域的研究和应用提供了参考。
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先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向（最优解）进化，进化过程中，会自动选择优良基因，淘汰劣等基因。 遗传算法（英语：genetic algorithm (GA) ）是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为： 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解，放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作，生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值，选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群（适应度函数的值越小越好） 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体，进行交叉，产生 2 个子代。 （交叉概率） 对子代（parent + 生成的 child）的染色体进行变异。 （变异概率） 重复3,4,5步骤，直到新种群（parentnumber + childnumber）的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率：两个个体进行交配的概率。 例如，交配概率为0.8，则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率：所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值，其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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