carvana-image-masking-challenge：train 数据（数据分为train和mask，全部数据太大，单独上传，mask再另一个下载链接里） 数据介绍：2017 年 7 月，美国二手汽车零售平台 Carvana 在知名机器学习竞赛平台 kaggle 上发布了名为 Carvana 图像掩模大挑战赛（Carvana Image Masking Challenge）的比赛项目，吸引了许多计算机视觉等相关领域的研究者参与。

内容概要：本文档详细介绍了如何使用Google Earth Engine (GEE) 对Sentinel-2卫星图像进行云层遮罩处理的方法。首先定义了一个函数`funcao`用于提取QA60波段并设置云和卷云的位掩码，确保这两个条件都为0时才保留图像数据。然后通过`ImageCollection`方法获取指定时间范围内的COPERNICUS/S2影像集，并使用过滤器排除云量超过20%的影像。最后利用`.map(funcao)`将云层遮罩应用到整个影像集合，并通过中值合成创建马赛克图像，最终展示RGB波段的处理结果。; 适合人群：对遥感数据分析、地理信息系统(GIS)以及Google Earth Engine平台有一定了解的研究人员和技术人员。; 使用场景及目标：①学习如何在GEE平台上处理Sentinel-2卫星数据；②掌握云层遮罩技术，提高影像质量，为后续分析提供更清晰的数据源；③理解位运算在遥感影像处理中的应用。; 阅读建议：读者应具备基本的JavaScript编程技能和对遥感概念的理解，在实践中逐步探索代码细节，尝试调整参数以适应不同研究区域的需求。

在当前的大数据时代，数据集作为一种重要的资源，对于推动机器学习、人工智能和计算机视觉等领域的发展起着至关重要的作用。本部分数据集名为“carvana-image-masking-challenge部分数据集”，包含了“train-hq”和“train-masks”两个子集。在计算机视觉领域，图像分割是一种常见的任务，它将图像划分为多个部分或对象。在本数据集中，“train-hq”子集可能包含了高质量、高分辨率的汽车图片，而“train-masks”子集则可能包含了与之对应的汽车区域的像素级掩码（masking），这些掩码通常用于指示图像中的特定区域，比如在本例中用于区分汽车与背景。 图像掩码（image masking）是一种图像处理技术，它用于精确选择图像的特定部分。在汽车图像分割的上下文中，掩码通常用于提取图像中汽车的轮廓，这是自动驾驶系统、车辆检测和跟踪、以及在线零售平台（如Carvana）中车辆图像处理的关键步骤。通过精确的图像掩码，计算机视觉算法可以更准确地识别车辆的位置、形状和大小。 数据集被标记为“仅供学习研究”，这意味着用户可以使用这些数据集来开发和测试图像处理和计算机视觉算法，但不得用于任何商业目的。这样的限制确保了数据集的使用不会侵犯原始内容提供者的版权，同时也鼓励研究人员遵循合法和伦理的使用原则。此外，声明中还提到，如果用户认为自己的权益受到侵犯，可以通过指定的方式联系发布者，以便及时解决问题。 本数据集的来源是互联网，这表明数据可能是通过网络爬虫技术或者是由社区贡献者收集的。由于数据集的发布声明中未提及具体的来源机构，这可能是由个人或小型研究团队创建的，旨在为更广泛的开发者社区提供一个资源平台。互联网上的数据集通常非常便于获取，这降低了研究者开始新项目和测试新方法的门槛。 通过本数据集的学习和研究，开发者和研究人员可以更好地理解如何构建和训练用于图像分割的深度学习模型，以及如何处理和分析汽车图像数据。这对于推动自动驾驶技术、智能交通系统和相关领域的研究具有重要的意义。此外，图像处理技术也可以应用于零售、广告和内容创建等其他领域，因此本数据集可能对多个行业的专业人士都具有实际应用价值。 这部分数据集提供了高质量的汽车图像及其对应的图像掩码，为研究图像分割和计算机视觉算法提供了宝贵的资源。它的存在不仅促进了学术界的深入研究，也为相关行业的技术进步和产品创新奠定了基础。同时，数据集的使用声明强调了尊重知识产权和遵循合法使用的重要性，为数据的合理使用提供了指导。

非线性非锐化掩模图像增强方法

Bitslice高阶掩码的安全乘法 该存储库提供了与在发布的文章相关的一些材料。 如本文所述，该存储库包含在ARMv7汇编中优化的乘法方案的源代码。 作者 Dahmun Goudarzi（ ） Anthony Journault（[UCL-CryptoGroup]（ ）） Matthieu Rivain（ ） François-XavierStandaert（[UCL-CryptoGroup]（ ）） 版权和许可 版权所有:copyright:2018，CryptoExperts和天主教大学卢万 许可证 内容 ARMv7程序集源文件： 1_isw.s ：通用ISW乘法。 1_isw_unrolled.s ：展开的ISW乘法。 2_bdgfss.s ：通用BDGFSS乘法（不能用于2和32的掩码顺序）。 2_bdgfss_unrolled.s ：展开的BDGFSS乘法。 3_bbpptv

Kaggle Carvana图像遮罩挑战 中第一的解决方案的代码。 我们使用了CNN在图像中对汽车进行了细分。 为了获得最佳结果，我们使用多个不同的网络网络（Linknet，具有自定义编码器的类似Unet的CNN，具有VGG11编码器的多种类型的类似于Unet的CNN）。 我们的队伍： Artsiom Sanakoyeu（ ） 亚历山大·布斯拉耶夫（ ） 弗拉基米尔·伊格洛维科夫（ ） 博客文章解释了解决方案： ://medium.com/kaggle-blog/carvana-image-masking-challenge-1st-place-winners-interview-78fcc5c887a8 要求 要训​​练最终模型，您将需要满足以下条件： 操作系统：Ubuntu 16.04 所需的硬件： 任何具有x86-64 CPU的体面的现代计算机， 32

图像质量的提高是广泛的基于视觉的应用的基本过程。在不利环境下捕获的图像通常会降低信息内容、清晰度和色彩。 在改善图像的尝试中，非锐化掩蔽滤波器因其计算效率而成为有吸引力的候选者。 然而，过滤器容易受到超范围问题的影响，即像素大小超出允许范围。 如果在增强中使用非自适应过程，则此缺点尤其明显。 因此，在此提出一种自适应增益调整方法，其目的是在使图像清晰度和信息含量最大化的同时，使超范围像素的数量最小。 在这种方法中，色彩通过颜色通道拉伸得到改善，对比度通过边缘增强得到增强。 具体而言，构建了一个双曲正切函数，其尺度取决于原始图像强度和检测到的边缘，用于调整锐度增强的增益。

opencv图像masking 配合博文使用

一种非常快速和稳定的天空背景下红外弱小目标检测方法，执行速度远超目前的state-of-the-art方法。内含代码和示例，只需修改路径即可使用