圖像增強是圖像處理的最基本手段, 它往往是各種圖像分析與處理時的預處理過程。圖像增強就是增強圖像中用戶感興趣的信息, 其主要目的有兩個:

1.?改善圖像的視覺效果, 提高圖像成分的清晰度;

2.?使圖像變得更有利于計算機處理。

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大型數據集是成功應用深度神經網絡的先決條件。 圖像增強在對訓練圖像進行一系列的隨機變化之后，生成相似但不同的訓練樣本，從而擴大了訓練集的規(guī)模。

此外，應用圖像增強的原因是，隨機改變訓練樣本可以減少模型對某些屬性的依賴，從而提高模型的泛化能力。

例如，我們可以以不同的方式裁剪圖像，使感興趣的對象出現在不同的位置，減少模型對于對象出現位置的依賴。 我們還可以調整亮度、顏色等因素來降低模型對顏色的敏感度。

本文將基于Coovally工具箱介紹常用的圖像增強方法，Coovally 提供5類增強工具且每種增強方式包含多個子增強方式。用戶使用圖像增強工具（圖像平滑處理，圖片增強處理，色彩空間轉換，邊緣檢測）可預覽、對比和下載不同增強方式的增強圖，輔助用戶選擇最優(yōu)的增強方式增強樣本集。

此外還提供了圖像樣本增強，用戶可直接增強數據集并下載增強數據集。

首先，進入跑碼地Coovally（https://www.coovally.com/）官網頁面，點擊菜單欄中的“工具”。

進入“工具”界面后，點擊“增強工具”即可預覽圖像增強的不同效果。

圖像增強操作步驟：

Step?1：點擊某種具體的圖像增強工具打開增強頁面

Step?2：上傳待增強圖像

Step?3：選擇增強方式并設置參數

Step?4：點擊開始XX

Step?5：預覽&對比&下載增強圖片

注意：

此入口為查看增強效果示例，僅可處理單張圖片，如需在建模時對整個數據集進行增強，則應在“實驗參數”中進行設置，如下圖所示：

點擊“增強算法”后，可選擇需要進行圖片增強的數據集進行不同的圖片增強處理，如下圖所示：

圖像樣本增強操作步驟：

Step?1：點擊圖像樣本增強工具打開圖像樣本增強頁面

Step?2：上傳樣本集

Step?3：上傳樣本集標簽

Step?4：選擇增強方式

Step?5：選擇樣本集圖像后綴

Step?6：點擊開始增強

Step?7：下載增強數據集

同時，有幾點需要注意：

1.?增強方式為旋轉90度/180度，樣本集圖片及標簽均逆時針旋轉90度/180度；

2.?字典映射支持部分映射；

3.?先忽略再映射。

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通過以上步驟，大家有沒有學會呢？如有需要進行圖像增強的同學可以嘗試使用Coovally哦！