考虑变换 $$\hat{A_x} = \sum_{i\ or\ x = x}{ A_i }$$ 记 $S_{t}(A,x) = \sum_{c(i,t)\ or\ c(x,t)=c(x,t),\ i \le |A|}{A_i}$则 $\hat{A} = S_{\lceil log_2n \rceil}$ 初始情况下有 $S_0$ 被拆分为 $n$ 段, $S_0([A_i],i) = A_i$考虑每次将相邻两段合并. 记 $B0 = S_t([A0,A1],x)$ 的前一半,记 $B1$ 为后一…

Hadamard Transform 在1/2,1/4像素运动估计这一阶段中,对于像素残差,可以选择采用哈达玛变换来代替离散余弦变换进行高低频的分离. 优点:哈达玛矩阵全是+1,-1,因此只需要进行加减法就可以得到变换结果,比离散余弦变换更高效 缺点:高低频分离效果没有离散余弦变换好,原始数据越是均匀分布,经转换后的数据越集中于边角,反之集中力越差 在采用了哈达玛变换的情况,为了达到更精确的估计效果,计算像素残差的SAD需要更变为SATD,即对像素残差进行哈达玛矩阵变换后得到的矩阵元素的绝对值之…

变换是视频.图像编码的核心部分.目前所采用的变换算法都是从傅里叶变换演变而来.单纯的变换并不会导致视频(图像)的码率变小,反而会增大.但是非常巧妙的一点是:变换把图像从空域转换成的时域,把由色块组成的图像变为由基准色调与图像细节组成:低频代表图片的基准色调,高频代表图像细节,类比电路中的基频与谐波.变换会使得图像的低频系数集中于某一点(左上角),频率向右下角递增.一般来说,4x4大小的图像大多只是颜色平缓的色块,不会有太多的细节,因此低频系数会较大,而高频系数较小.另外,人的眼睛对于高频系数,即…

Hadamard Transform Hadamard 变换在量子逻辑门中提过,只不过那时是单量子的Hadamard门,负责把\(|1\rangle\)变成\(|-\rangle\),\(|0\rangle\)变成\(|+\rangle\). 那么对多量子的Hadamard门呢? 对于多量子逻辑门,其实说过一句,是单量子逻辑门的张量积. 对于多量子比特的Hadamard门,就是把每一个量子比特都由\(|1\rangle\)变成\(|-\rangle\),\(|0\rangle\)变成\(|+\r…

这篇文章写的非常好,确定要~认真~慎重~的转载了,具体请关注本文编辑作者:http://wenhuix.github.io/research/denoise.html   我不会告诉你这里的代码都是free! 图像去噪是非常基础也是非常必要的研究,去噪常常在更高级的图像处理之前进行,是图像处理的基础.可惜的是,目前去噪算法并没有很好的解决方案,实际应用中,更多的是在效果和运算复杂度之间求得一个平衡,再一次验证了我老师的一句话: 所有的工程问题最后都是最优化问题. 噪声模型   图像中噪声的来源有…

图像去噪是非常基础也是非常必要的研究,去噪常常在更高级的图像处理之前进行,是图像处理的基础.可惜的是,目前去噪算法并没有很好的解决方案,实际应用中,更多的是在效果和运算复杂度之间求得一个平衡,再一次验证了我老师的一句话: 所有的工程问题最后都是最优化问题.   好了,废话不多说,来看看效果比较好的去噪算法吧. 噪声模型 图像中噪声的来源有许多种,这些噪声来源于图像采集.传输.压缩等各个方面.噪声的种类也各不相同,比如椒盐噪声,高斯噪声等,针对不同的噪声有不同的处理算法. 对于输入的带有噪声的图像…

艺搜简介 基本语法: x264 [options]-o outfile infile 注意与ffmpeg的输入输出文件位置恰好相反: ffmpeg[options][[infile options]-i infile]... {[outfile options] outfile}… [编辑]输入 x264.exe --output NUL C:\input.avs x264 --output /dev/null ~/input.y4m 当输入视频是原始YUV时,还必须指明分辨率.你可能也要使用-…

BACKGROUND The present invention relates to video processing systems. Advances in imaging technology have led to high resolution cameras for personal use as well as professional use. Personal uses include digital cameras and camcorders that can captu…

0.目录 目录 0.目录 1.什么是 FWT 2. FWT 怎么做 2.1. 或卷积 2.2.与卷积 2.3.异或卷积 2.4.例题 3. FST 3.1. FST 怎么做 3.2.例题 1.什么是 FWT    FWT 全称为 " 快速沃尔什变换: Fast Walsh Transform " .可以用于解决位运算卷积的问题.   什么叫位运算卷积呢?我们考虑普通的卷积,即: \[C_k=\sum_{i+j=k}A_iB_j \]   位运算卷积就是下标为位运算的卷积(此处与和或用…

原文网址:http://scikit-learn.org/stable/tutorial/text_analytics/working_with_text_data.html 翻译:Tacey Wong 时间: 2016-9-25 本教程的主要目标是通过分析包含二十个不同话题的文档集合这以实际任务,来介绍scikit-learn中文本数据处理相关的主要工具. 在这一章节我们将会看到: 如何加载文件内容及目录 如何提取适合机器学习的特征向量 如何训练一个线性模型来进行分类 如何使用网格搜索策略在特…