图像检测与处理 图像检测算法有哪些

本文目录一览：

• 1、图像异常检测1:用图像复原重建+自监督学习+GMSD+SSIM作异常检测
• 2、图像处理算法目标检测和识别
• 3、摄像头图像花屏检测算法

图像异常检测1:用图像复原重建+自监督学习+GMSD+SSIM作异常检测

使用GMSD衡量原图和复原图每个patch的结构相似度，组合得到异常图（Anomaly map）。比较异常得分图MA中各patch的得分，取最大值作为当前图像的异常得分（Anomaly score），用于异常检测。关键技术点 自监督学习下的图像复原重建：通过掩码处理得到“残缺图”，并训练复原重建网络来恢复原始图像。

DCPD是一种基于深度卷积神经网络的图像去雾算法。该算法使用两个分支来分别学习透射率和全局大气光，然后将两个分支的输出结合起来，得到最终的恢复结果。在训练过程中，该算法同样使用有噪声的图像和其对应的无噪声图像来进行监督学习。

通过双边参考(BiRef)技术，BiRefNet能够有效地利用全局语义信息进行目标定位，并在重建过程中利用图像的分层补丁和梯度图进行细节重建。这一设计理念使得BiRefNet在处理高分辨率图像时能够保持高度的准确性和细节完整性。

图像处理算法目标检测和识别

1、图像处理算法中的目标检测和识别是指在图像中自动定位和识别出特定目标或物体。这一技术在计算机视觉领域具有广泛的应用，包括智能监控、自动驾驶、人脸识别等。以下是对目标检测和识别算法的详细解释：目标检测算法目标检测算法的目标是确定图像中物体的位置和边界框。

2、目标检测（Target Detection）聚焦于在未知背景的信号中识别出包含目标特征的信息模式。最早应用于雷达信号处理，目标检测需在噪声、干扰背景下，通过设定阈值来识别特定目标。此过程涉及阈值设计，以平衡误报与漏报，以及利用变换或信号域分析来优化检测性能。

3、CANN（Compute Architecture for Neural Networks）是升腾AI处理器的基础软件平台，它提供了高性能的通用目标检测与识别一站式方案。该方案旨在降低AI应用开发的门槛，通过其强大的可定制、可扩展性，为AI开发者们提供更好的编程选择。

4、视觉常用的目标识别方法主要有三种：Blob分析法、模板匹配法、深度学习法。 Blob分析法 Blob分析是对图像中相同像素的连通域进行分析，将图像进行二值化，分割得到前景和背景，然后进行连通区域检测，从而得到Blob块的过程。

5、无人机航拍图像拼接与目标识别是无人机技术在地理信息处理和监控领域的重要应用。通过无人机航拍采集的图像，可以拼接成连续的地图数据，并在此基础上进行目标识别与分析。无人机航拍图像拼接 无人机航拍图像拼接是将多张航拍图像通过算法处理，拼接成一幅连续的、无缝的大场景图像。

摄像头图像花屏检测算法

摄像头图像花屏检测算法可以通过多种图像处理技术实现，其中常见的方法是使用视频图像质量检测算法。具体实现方式如下：逐帧分析图像特征：花屏检测算法通常涉及对视频帧的逐帧分析。通过比较图像特征或计算图像参数来评估视频质量。例如，使用边缘检测算法（如Canny算子）提取图像边缘，并计算边缘宽度。

摄像头图像花屏检测算法有多种。一种基于图像特征提取的方法。首先，对正常图像和疑似花屏图像提取纹理特征，比如灰度共生矩阵等。通过对比这些特征的差异来判断是否花屏。如果提取的特征与正常图像特征差异过大，就可能是花屏。利用色彩空间分析也是一种途径。将图像从常见的RGB色彩空间转换到HSV等其他色彩空间。

调试步骤：在设置MediaFormat.createVideoFormat时，需要根据图像旋转情况调整宽高参数，确保编码后的视频文件在播放时不会出现花屏。特别是在摄像头原始图像为横屏，而最终播放图像为竖屏的情况下，必须进行宽高的互换。 编码时提供旋转后的宽高 核心点：旋转前的yuv数据宽高与旋转后的宽高不一致。

尝试减少接入的路数或降低码率，以减轻系统负担，从而解决花屏问题。 匹配NVR与摄像头参数： NVR参数与摄像头像素不匹配时，可能无法全部解码，导致花屏。此时，可以尝试降低摄像头的分辨率，使其与NVR的解码能力相匹配。