图像退化: 图像在形成.记录.处理和传输过程中,由于成像系统.记录设备.传输介质和处理方法的不完善,导致图像质量的下降,这种现象叫做图像退化. 图像复原: 就是对退化的图像进行处理,尽可能恢复出原始图像的真实面貌. 图像复原方法思路: 关键是要由退化后的图像估计出退化函数和噪声函数,然后可以得到恢复算子.恢复计算,可以在空域上进行恢复,也可以在频域上进行恢复. 几种噪声模型: 高斯噪声 Rayleigh噪声 指数噪声 均匀噪声 salt-and -pepper噪声. 估计噪声常用方法是: 从图…

本文来自于springboot官方文档 地址:https://docs.spring.io/spring-boot/docs/current/reference/html/ Spring Boot参考指南 作者 菲利普· 韦伯,戴夫 Syer,约什 长,斯特凡 尼科尔,罗布 绞车,安迪· 威尔金森,马塞尔 Overdijk,基督教 杜普伊斯,塞巴斯蒂安· 德勒兹,迈克尔· 西蒙斯,韦德兰Pavić 2.0.0.M3 版权所有©2012-2017 本文件的副本可供您自己使用和分发给他人,前提是您不…

首先,必须注意这里所限制的处理条件. 关于图像退化/复原模型 退化的图像是由成像系统的退化加上额外的噪声形成的. 1.只考虑噪声引起的退化 噪声模型,包含于空间不相关和相关两种,除了空间周期噪声,这里所讨论的都是空间不相关的噪声,如高斯,爱尔兰,瑞利,指数分布,均匀分布,脉冲(椒盐)噪声等. 针对只存在噪声引起的退化,首先要估计噪声参数,然后估计噪声模型,接着做噪声滤除.此处可以选择空间滤波方法,图像增强与复原没有区别.几类滤波器的效果特性如下: 1.均值滤波 当图像仅存在加性噪声时,采用均值滤…

牛人主页(主页有很多论文代码) Serge Belongie at UC San Diego Antonio Torralba at MIT Alexei Ffros at CMU Ce Liu at Microsoft Research New England Vittorio Ferrari at Univ.of Edinburgh Kristen Grauman at UT Austin Devi Parikh at  TTI-Chicago (Marr Prize at ICCV2011…

转载出处:blog.csdn.net/carson2005 以下链接是本人整理的关于计算机视觉(ComputerVision, CV)相关领域的网站链接,其中有CV牛人的主页,CV研究小组的主页,CV领域的paper,代码,CV领域的最新动态,国内的应用情况等等.打算从事这个行业或者刚入门的朋友可以多关注这些网站,多了解一些CV的具体应用.搞研究的朋友也可以从中了解到很多牛人的研究动态.招生情况等.总之,我认为,知识只有分享才能产生更大的价值,真诚希望下面的链接能对朋友们有所帮助.(1)goog…

本文翻译自ITU-T的Technical Paper:<How to increase QoS/QoE of IP-based platform(s) to regionally agreed standards>(2013/3/1).这是其第四章的一部分,给出了QoS的参数.PS:在此感谢一位师弟的翻译. QoS 参数 (也被称为 QoS指标. QoS 决定因素等) 指明了一项服务的质量水平,以及用户的满意度水平.它用数字(量化值)代表用户感知到的主观的.抽象的"质量".…

Pedestrian Attributes Recognition Paper List  2018-12-22 22:08:55 [Note] you may also check the updated version of this blog from my github: https://github.com/wangxiao5791509/Pedestrian-Attribute-Recognition-Paper-List The survey paper of pedestrian…

https://github.com/ethereum/wiki/wiki/White-Paper White Paper EditNew Page James Ray edited this page on 4 Mar · 174 revisions A Next-Generation Smart Contract and Decentralized Application Platform An introductory paper to Ethereum, introduced befor…

CVPR2016 Paper list ORAL SESSIONImage Captioning and Question Answering Monday, June 27th, 9:00AM - 10:05AM. These papers will also be presented at the following poster session 1 Deep Compositional Captioning: Describing Novel Object Categories Witho…

In [1]: import seaborn as sns import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline In [2]: def sinplot(flip=1): x=np.linspace(0,14,100)#0-14,取100条数据 for i in range(1,7): plt.plot(x,np.sin(x+i*.5)*(7-i)*flip)…