一、inpainting相关算法1、Place2数据集。Places365-Standard 180万张，365个类别，用于训练，每个类别50张用于验证，900张用于测试。有高分别率和低分辨率256x256。Places2: A Large-Scale Database for Scene Understandinghttp://places2.csail.mit.edu/download.htm

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光源光谱数据https://lspdd.org/app/en/lampsCIE标准，付费https://cie.com.athttps://www.image-engineering.dehttps://www.cvrl.org颜色一致性光源估计colorconstancy.com光源反射率数据https://sites.uef.fi/spectral显示3DLUT等https://kb.port

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包含了与BFD和Leeds色差公式中类似的椭圆选择选项，以反映在蓝色区域的色差容限椭圆不指向中心点的现象;在色相权重函数中考虑了色相角，以体现色相容限随颜色的色相而变化的事实；重新标定近中性区域的a*轴，以改善中性色的预测性能；将CIE94公式中的明度权重函数修改为近似V形函数；

论文名称：VIDEO DENOISING BY SPARSE 3D TRANSFORM-DOMAIN COLLABORATIVE FILTERING论文地址：https://webpages.tuni.fi/foi/GCF-BM3D/VBM3D_EUSIPCO_2007.pdfhttps://webpages.tuni.fi/foi/GCF-BM3D/VBM3D_EUSIPCO_2007.pdf这

论文下载：https://arxiv.org/pdf/1712.06087.pdf CVPR2018GitHub：https://github.com/assafshocher/ZSSR TensorFlow版本项目：http://www.wisdom.weizmann.ac.il/~vision/zssr/Abstract1.目前使用基于CNN的SR，都是监督方法，且限定于特定的数据，预先从HR

在图像处理过程中，经常会遇到YUV与RGB之间的转换，这个转换有不同标准，有多种转换公式，有时，由于没有成对的匹配上，导致了效果异常。现在总结各种标准的转换公式。BT601标准里有三种，BT709有两种。BT601 full range rgb=[0, 255], y=[16, 235], uv=[16, 240]R = 1.164 * (Y - 16) + 1.596 * (V - 128)G

由于图像和设备的色域大小不一样，需要将图像所在的色域映射到设备所在的色域，色域映射时，优先保证色度的准确性，牺牲亮度或者饱和度，即色域映射都是在等hue面上进行的。CIE推荐色域映射方法包括HPminDE和SGCK两种。从源颜色与映射图像颜色之间色差大小的角度考虑，是一种较好的色域映射算法，与其它算法相比经该算法映射后得到的颜色与源颜色之间的色差最小，同时还能保证映射颜色与源颜色的色调一致。但由于

在镜头选型或者对比中，一般都会参考一些镜头的光学指标，产品中也会根据产品需求，选取合适的镜头，一般有清晰度指标，FOV，色差，光学畸变，焦距，光圈，镜头透过率等等。这里主要介绍清晰度指标Spatial Frequency Response（SFR）。