循环卷积神经网络在视频联合降噪和去马赛克中的应用 循环卷积神经网络（Recurrent Convolutional Neural Networks, RCNNs）是一种深度学习模型，它结合了卷积神经网络（CNNs）的强大特征提取能力与循环神经网络（RNNs）的时间序列建模能力。在视频处理领域，RCNNs被用来处理连续帧之间的相关性，有效地利用时间信息进行任务执行，如视频降噪和去马赛克。 视频降噪是去除由于传感器噪声、光照变化等因素引起的图像不清晰的过程，而去马赛克则是恢复由单色传感器捕获的色彩信息。传统上，这两个步骤通常是分开进行的。先进行去马赛克，但这样做会产生相关噪声。研究[28]表明，适应这种相关噪声的去噪器可以得到优于先去噪后去马赛克的效果。理想的解决方案是将这两个步骤整合到一个联合降噪和去马赛克模块中，这不仅可以提高结果质量，还能简化相机流水线，合并两个深度相关的模块。 尽管已经提出了许多联合降噪和去马赛克的方法，包括基于模型的传统方法和数据驱动的现代方法，大多数研究集中在单张图像或连拍（burst）图像上。连拍图像处理考虑了多帧输入，利用帧间的相似性来增强信息。例如，有些工作利用手持设备的运动来实现超分辨率sRGB图像[14, 60]。学习基方法，如监督学习[35, 19, 20, 21]和自我监督学习[11]，也在连拍联合降噪和去马赛克（Joint Denoising and Demosaicking, JDD）中取得了进展。 然而，针对视频的JDD研究相对较少。早期的视频去马赛克假设原始数据无噪声，或者采用基于补丁的方法分别处理降噪和去马赛克[66, 5]。[9]提出了一种方法，首先应用图像去马赛克算法于有噪声的原始帧，然后通过自我监督的视频降噪网络进行降噪。最近，神经场方法[47, 41]也开始被用来解决这个问题。另一个相关问题是原始连拍图像的超分辨率，其目标是获取超分辨率的sRGB图像[60, 3, 36, 2]。 视频降噪和去马赛克的关键在于时间信息的聚合，当有多帧输入时，可以通过相邻帧观察当前帧的缺失值。这种方法已被证明对于两者都有益。因此，循环卷积神经网络特别适合这样的任务，因为它能够捕捉并利用帧间的时序依赖性，同时通过卷积层处理空间信息。RCNNs在视频JDD中的应用有望实现更高效、更高质量的视频处理，同时降低计算复杂度，提高实时性能。

基于CodeFormer使用C++实现图片模糊变清晰，去除马赛克等效果（代码完整，内含项目所需依赖库文件和模型文件，不需要你再额外配置，真正的开箱即用）。 CodeFormer是一种基于AI技术深度学习的人脸复原模型，由南洋理工大学和商汤科技联合研究中心联合开发。该模型通过结合了VQGAN和Transformer等技术，可以通过提供模糊或马赛克图像来生成清晰的原始图像。可以实现老照片修复、照片马赛克修复、黑白照片彩色化、低码率视频增强，增加细节等效果。它采用了最先进神经网络AI技术，可以精准修复各种老旧、模糊、残缺、黑白的照片和视频，效果惊艳！感觉还是有两把刷子的，确实很强！被网友称为“地表最强AI马赛克去除神器”，感兴趣的朋友，快去试试吧。

基于c#的图片编辑器，具有马赛克、翻转、复制等效果

去噪声代码matlab 去马赛克数据集生成器 该存储库是Khashabi等人提出的去马赛克数据集生成算法的简单实现。 在名为的文件上。 免责声明：此存储库中显示的代码是从头开始编写的（即，不使用任何专有代码作为灵感或基础）。 但是，它确实需要下载第三方代码来访问其所有功能，这些功能已在本自述文件中得到了充分体现。 要求 的Python 3 Foi等人的噪声估计代码。 （请继续阅读以了解更多信息）。 请注意，您需要Matlab的许可版本才能运行此工具的全部功能。 您可以在没有该工具的情况下使用该工具，但是您将无法估计图像的噪点。 设置 首先，请确保您安装了合适的Python 3版本。 Matlab Python引擎 如果您的计算机上安装了Matlab版本，请按照说明操作，确保可以使用Matlab的Python引擎。 如果您无权访问Matlab发行版或不想安装它，则可以继续进行，但要知道您将无法估计输入图像的噪声。 Foi等。 的噪声估算代码 生成去马赛克数据集的很大一部分是能够在子采样结果上复制原始图像的噪声（有关更多信息，请阅读）。 由于许可原因，此存储库中未提供能够估计单个通道图像噪

3dMax随机渐变马赛克插件 【安装方法】 方法一：拖动插件文件到3dMax窗口。 方法二：点击3dMax主菜单 - 脚本 - 运行脚本，然后选择插件文件打开。

1.基于OpenCV和C++实现的视频人脸自动打码功能。 2.工程是Vs2019工程，所有的依赖都在工程里面。 3.下载之后不会配置工程的可以跳转到相关博客对着配置就可以。

这个 Matlab 代码包实现了以下论文中描述的颜色去马赛克算法： D. Zhou、X. Shen 和 W. Dong， 带有方向过滤和加权的颜色去马赛克， IET 图像处理，卷。 6，第 8 期，第 1084-1092 页，2012 年。 它包括14个功能： ACPIgreenH.m - 使用 ACPI 去除绿色组件水平方向插值ACPIgreenV.m - 使用 ACPI 去除绿色组件垂直方向插值bayerGR.m - 根据 Bayer 对图像进行下采样图案DDFW.m - 使用定向过滤和权重DDFWgreen.m - 演示绿色组件DDFWred.m - Demosaick 红色组件DDFWblue.m - 演示蓝色组件DDFW_refine_green.m - 细化绿色成分DDFW_refine_red.m - 细化红色分量DDFW_refine_blue.m - 细化蓝色分量DD

图片毛玻璃区块涂鸦马赛克手指涂鸦效果如果图片过大可能出现直接强制退出的情况，支持毛玻璃效果、区块整体涂鸦、马赛克方格、跟随手指涂鸦效果使用方法： xml布局： android:id="@ id/iv_content" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="match_parent" android:layout_below="@ id/ll_options" android:background="@color/grey_3" android:contentDescription="@string/app_name" /> java源码： mvImage.setSrcPath(filePath); mvImage.clear(); mvImage.setEffect(Effect.BLUR); mvImage.setMosaicColor(0xFF4D4D4D); mvImage.setMode(Mode.PATH);   

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