一、像素图生成向量图的算法
数字时代的早期照片，分辨率很低。 特别是电脑游戏的照片，放大后变成像素的方形。 Depixelizing算法将低分辨率像素图像转换为高质量的矢量图像。
二、黑白图片的着色算法
一种自动将旧照片制成彩色的算法。
三、消除阴影的算法
不留痕迹地消除照片上某些阴影的算法。
四、HDR照片的算法
“HDR照片”是指通过放大亮部和暗部的对比度效果，亮的地方变得非常亮，暗的地方变得非常暗，亮的暗部细节变得清晰。
实现HDR的软件有很多，这里推荐G'MIC。 这是GIMP图像编辑软件的插件，代码都是开源的。
五、消除杂物的算法
“清除垃圾”是指在照片上划出区域，用背景自动填充。 Resynthesizer可以实现这一点，也是GIMP的插件。
六、自动合成照片的算法
根据草图选择原始照片，然后将它们合并以生成新照片。 这是清华大学的科研成果。
七、美容算法
自动“美化”容貌的算法。
1、图像镶嵌
马赛克又称为图像混合(Image Blending )、图像拼接(Image Editing )，通过用特定的图像处理方法无缝切割出两个原本无关的图像，将两者的子画面部分很好地融合在一起，生成假图像不信的话就看看吧。
上图的左手和嘴巴在两幅不同的图中。 只要给定一个模板，就可以将一个图的模板中指定的部分无缝地拼接到另一个图中。 从右边的结果来看，看起来没有违和感吗？ 比某人的PS技术好得多。
类似剪接效应还有以下技术。 该算法也可以同样确定区域，取出两幅图中指定区域的图像，并拼接到第三幅图中。 结果是完全无缝的。 这两种算法的技术细节可以参考文献[1][2]。 也请参考这个哥哥的代码。
2、黑白图像着色
家里有黑白的旧照片。 我想把它做成彩色照片，看看老一辈人的真实样子。 那么，请尝试以下“图像着色”(Colorization )算法： 请用彩笔在图像上画几支。 剩下的事情交给算法处理。 该算法不仅可以为黑白图像着色，还可以为视频着色。 不信的话去文献[3]看看。
3、图像超分辨率
还记得小时候的红白机画面吗？ 分辨率低，放大后来了垃圾马赛克，想不起来吗？ 《愤怒的小鸟》想想那个游戏里有马赛克小鸟。 我真的很郁闷。 如果使用这个算法的话，效果绝对不是。 该超分辨率算法可以将分辨率非常低的图像与分辨率无关地进行矢量提取，最后的高分辨率图像正是碉堡，是虐待用普通最近邻插值法放大后的图像。 也有人提供了Python的源代码呢。
4、图像模糊
拍照的时候手抖了，拍的照片模糊了怎么办？ 背三脚架，花钱升级相机，都是防抖。 或者，使用以下图像处理方法，在拍摄后进行处理，即可获得清晰的图像。 也许有一天宝贵的瞬间模糊了，可以用来急救。
5、图片编辑
拍照的时候把不需要的物体收进来，破坏了照片的美丽境界怎么办？ 此时，您可能需要去除此图像处理技术[6][7] :图像中意外的东西！ 请看下图，前提是指定应该去除的区域(中间的Mask图像)。
如果你想填补这个洞，或者干脆在图像中复制同一个物体，你可以尝试以下方法[7][8]。 顺便说一下，这两种方法都应用到了PhotoShop中。
参考文献
[1] peterj.burtandedwardh.Adel son.1983.amultiresolutionsplinewithapplicationtoimagemosaics.ACM trans.graph.2，
[2] Patrick Prez，Michel Gangnet，andandrewblake.2003.poissonimageediting.ACM trans.graph.22，3 (July 2003 ) )
[3] Anat Levin，Dani Lischinski，andyairweiss.2004.colorizationusingoptimization.ACM trans.graph.23，3 (augugust 2000 )
[4] johanneskopfanddanilischinski.2011.depixelizingpixelartacmtransactionsongraphics (proceedingsofsiggr
APH 2011).[5] Xu, Li, and Jiaya Jia. 2010. Two-phase kernel estimation for robust motion deblurring.ECCV. Springer Berlin Heidelberg, 2010. 157-170.
[6] Image Completion
[7] Y. Wexler, E. Shechtman and M. Irani "Space-Time Video Completion" Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Washington, June 2004.
[8] Connelly Barnes, Eli Shechtman, Adam Finkelstein, and Dan B Goldman. 2009.PatchMatch: a randomized correspondence algorithm for structural image editing. ACM Trans. Graph. 28, 3, Article 24 (July 2009)
[9] Connelly Barnes, Eli Shechtman, Dan B Goldman, The Generalized PatchMatch Correspondence Algorithm, ECCV, 2010
另一个版本！
一、像素图生成向量图的算法
数字时代早期的图片，分辨率很低。尤其是一些电子游戏的图片，放大后就是一个个像素方块。
Depixelizing（http://research.microsoft.com/en-us/um/people/kopf/pixelart/）算法可以让低分辨率的像素图转化为高质量的向量图。
二、黑白图片的着色算法
让老照片自动变成彩色的算法（http://www.cs.huji.ac.il/~yweiss/Colorization/）。
三、消除阴影的算法
不留痕迹地去掉照片上某件东西的阴影的算法（http://www.cs.huji.ac.il/~danix/ShadowRemoval/index.html）。
四、HDR照片的算法
所谓"HDR照片"，就是让明亮处变得更亮、让阴暗处变得更暗，从而让照片产生强烈的对比效果。
实现HDR的软件有很多，这里推荐G'MIC（http://gmic.eu/）。它是GIMP图像编辑软件的一个插件，代码全部开源。
五、消除杂物的算法
所谓"消除杂物"，就是在照片上划出一块区域，然后用背景自动填补。Resynthesizer可以做到这一点，它也是GIMP的一个插件。
六、自动合成照片的算法
根据一张草图，选择原始照片，然后把它们合成在一起，生成新照片（http://www.scriptol.com/design/sketchtophoto.php）。
七、美容算法
自动对容貌进行"美化"的算法（http://www.scriptol.com/programming/algorithm-pretty-face.php）