图像处理的基本分类
图像去噪、修复、视频超分辨率、滤镜、后聚集、增强,Demosaic,HDR,NR、SR、分割、识别等图像增强相关算法。
图像去噪:去除图像中的噪声(如随机像素值变化),以提高图像质量。
图像修复:恢复受损或缺失的部分,使图像看起来完整且自然。
视频超分辨率:将低分辨率视频转换为高分辨率视频,以提高清晰度和细节水平。
滤镜:对图像进行各种视觉效果处理,例如色彩校正、模糊、锐化等。
后聚焦:模拟相机重新对焦的效果,允许用户选择图像中的焦点区域。
增强:改善图像的整体外观,使其更具吸引力或更容易阅读。
Demosaicing:用于从单色传感器数据生成全彩色图像的过程。
HDR(高动态范围):合并多个曝光图像以创建包含宽广亮度范围的单一图像。
NR(噪声减少):降低图像中的噪声,以获得更平滑的结果。
SR(超级分辨率):提高图像分辨率,增加细节和清晰度。
分割:将图像分割成不同的对象或区域,以便于分析或编辑。
识别:自动检测和识别图像中的物体、人物或其他特征。