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底层计算机视觉技术,如图像增强、图像复原等,一直以来都是一个重要且热门的研究方向。传统的方法多基于稀疏编码、小波变换等技术。 近年来,深度学习的兴起为该领域带来了新的发展机遇,同时大幅度提升了方法性能。然而,与工业界源源不断的增强、复原需求相比,现有方法在稳定性、视觉效果、处理速度等方面仍有比较大的提升空间。 因此, 学术界多数研究组均设有底层视觉相关研究方向,每年均有大量的顶会论文发表。 该领域未来的研究及工程落地将继续活跃,借助硬件设备日益增长的计算能力,持续提升方法的稳定性、视觉效果等。 基于深度学习的底层视觉技术无论在理论上还是实践上都有重要意义。 首先,理论上,底层视觉对应了所有的图像
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