T1_03/03_影像處理概述

機器學習：

1. 使用的設備、軟體
2. 執行的過程（越詳細越好）

• https://hackmd.io/@LbHHZ0EkT96_FnzpPcd-Zw/HkDLZpHt1l
• https://docs.google.com/document/d/1kJ7PysqVhEy6Lg319AqfGg3gY65ycCyVBsq2bl1qxvY/edit?usp=sharing

4. 可能發生的問題

硬體規格難支持開發環境，使執行效率較慢 數據格式不一致或不適合機器學習模型使用 選擇不適合的算法，或者選擇錯誤的超參數配置，導致模型表現不佳 將訓練好的模型部署到生產環境 API 中可能發生環境不一致、API 設計問題

分成兩個部分：

1. 老照片修復
2. 照片調整

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1. 老照片修復

目標： 修復受損、泛黃、模糊的老舊照片，使其恢復清晰度與色彩。

技術流程：

• 去雜訊 (Denoising)： 使用深度學習模型 (如 DnCNN、SwinIR) 或 OpenCV 的濾波技術 (如 Non-Local Means) 來去除雜訊。
• 修補缺損區域 (Inpainting)： 利用 GAN (如 LaMa、DeepFill v2) 或 OpenCV 的 Telea/FMM 方法進行圖像補全。
• 提高解析度 (Super-Resolution)： 採用 ESRGAN、SwinIR 等 AI 超解析度技術提高畫質。
• 色彩恢復 (Colorization)： 使用 DeOldify、ChromaGAN 等模型將黑白照片轉為彩色。
• 細節增強 (Sharpening & Contrast)： 應用 Unsharp Masking 或 CLAHE 來提升照片的細節與對比度。

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2. 照片調整

目標： 針對照片的色彩、對比、曝光等參數進行調整，使其符合需求。

技術流程：

• 白平衡調整 (White Balance Correction)： 使用灰世界算法、Retinex、DeepWB 進行色偏校正。
• 亮度與對比度調整 (Brightness & Contrast)： OpenCV 或 PIL 中的影像增強函數，如 cv2.convertScaleAbs() 或 ImageEnhance.Contrast。
• 色調與飽和度 (Hue & Saturation)： HSV 色彩模型轉換 (cv2.cvtColor())，調整通道值。
• 自動增強 (Auto-Enhancement)： 利用深度學習 (如 EnlightenGAN) 或 OpenCV 的 cv2.equalizeHist() 來自動優化影像。
• 風格化處理 (Style Transfer)： 使用 Fast Neural Style Transfer 或 Stable Diffusion 進行藝術風格化。
• 背景與元素調整 (Segmentation & Object Removal)： 利用 DeepLabV3+、Segment Anything Model (SAM) 來進行背景分割與物件去除。

模型網址：

圖像去雜訊（Denoising）：

• DnCNN
• SwinIR
• Real-ESRGAN

破損區域修復（Inpainting）：

• DeepFill v2
• LaMa（Large Mask Inpainting）

解析度提升（Super-Resolution）：

• ESRGAN（Enhanced Super-Resolution GAN）
• SwinIR
• Real-ESRGAN

色彩還原（Colorization）：

• DeOldify
• ChromaGAN
• Palette

細節增強（Sharpening & Contrast）：

• CLAHE（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization）
• Unsharp Masking

軟體：

1. 基本開發環境

• Python（建議使用 3.8 以上）
• CUDA（NVIDIA GPU 加速）（如果使用 GPU 訓練）
• cuDNN（CUDA 深度學習加速庫）
• Anaconda 或 Miniconda（管理 Python 環境）
• Jupyter Notebook（方便進行開發與測試）

2. 深度學習框架

• PyTorch（官網） → SwinIR、ESRGAN、Real-ESRGAN、DnCNN、Palette、DeOldify、LaMa 等模型使用
• TensorFlow（官網） → 可能用於某些色彩還原模型（如 ChromaGAN）
• Keras（官網） → 部分模型的高階 API

3. 影像處理與前處理

• OpenCV（官網） → CLAHE、Unsharp Masking、Inpainting
• Pillow（PIL） → 基礎影像處理
• scikit-image → 圖片處理與分析
• NumPy / SciPy → 數據處理

4. 訓練與管理工具

• Weights & Biases（WandB）（官網） → 訓練監控、超參數調整
• TensorBoard → 視覺化訓練過程
• MLflow → 訓練實驗追蹤

5. GPU 加速與分布式訓練

• NVIDIA CUDA Toolkit（官網） → 使用 GPU 加速
• cuDNN（官網） → 深度學習 GPU 加速庫
• PyTorch Lightning（官網） → 簡化 PyTorch 訓練流程
• DeepSpeed（官網） → 微軟推出的大規模訓練加速工具

6. 資料儲存與管理

• Hugging Face Datasets（官網） → 資料集管理
• Google Drive / AWS S3 / Google Cloud Storage → 雲端存儲數據
• MongoDB / PostgreSQL → 存儲與管理影像數據

7. 訓練模型時常用的工具

• FFmpeg → 處理影像與影片格式
• Mediapipe → 可能用於人臉檢測或前處理
• Albumentations → 資料增強（Data Augmentation）

這隨便寫的

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