变量分裂法 变量分裂法(Variable Splitting),解决目标函数是两个函数之和的优化问题. 1)其中g是n维向量到d维向量的一个映射. 变量分裂将上式变为: 问题(2)可能比(1)更容易或高效的解决. 2)L是一个线性算子. 即 利用增广拉格朗日方法,得到: 半二次方分裂-Half Quadratic Splitting(HQS) 一般是将正则项中的原始变量进行变量替换,然后增加拉格朗日乘子项和二次惩罚项,这么做的目的是,去耦合的同时,简化计算. 图像复原中,目标函数为: 前一项为保…

Yuanfang is puzzled with the question below: There are n integers, a 1, a 2, -, a n. The initial values of them are 0. There are four kinds of operations. Operation 1: Add c to each number between a x and a y inclusive. In other words, do transformat…

图片: RegionServer Split Process The RegionServer decides locally to split the region, and prepares the split. THE SPLIT TRANSACTION IS STARTED.As a first step, the RegionServer acquires a shared read lock on the table to prevent schema modifications d…

程序如下: import matplotlib.pyplot as plt x_value = list(range(1, 1001)) y_value = [x**2 for x in x_value] plt.scatter(x_value, y_value, c=y_value, cmap=plt.cm.summer, edgecolor='none', s=2) plt.title("Square Number", fontsize=14) plt.xlabel("V…

学习深度CNN去噪先验用于图像恢复(Learning Deep CNN Denoiser Prior for Image Restoration)-Kai Zhang 代码:https://github.com/cszn/IRCNN 机翻: 基于模型的优化方法和区别的学习方法已经解决各种逆问题的两种主要策略在低级视觉领域.通常情况下,这两种方法有各自的优点和缺点,例如,基于模型的优化方法处理不同的逆问题很灵活,但通常需要花费大量时间和复杂的先验信息来获得良好表现; 同时,基于区别学习方法测试速度…

Deep Plug-and-Play Super-Resolution for Arbitrary Blur Kernels: 一旦退化模型被定义,下一步就是使用公式表示能量函数(energy function,也可以称为目标函数).通过MAP(Maximum A Posterriori) probability, 能量函数能够被给出: $min_{x}\frac{1}{2\sigma^{2}}||\textbf{y} - (x\downarrow_{s})\otimes \textbf{k}|…

CVPR2017的一篇论文 Learning Deep CNN Denoiser Prior for Image Restoration: 一般的,image restoration(IR)任务旨在从观察的退化变量$y$(退化模型,如式子1)中,恢复潜在的干净图像$x$ $y \text{} =\text{}\textbf{H}x\text{}+\text{}v $ where $\textbf{H}$denotes 退化矩阵,$\textbf{v}$denotes 加性高斯白噪声(additi…

基于模型的优化方法(model-based optimization method): 小波变换.卡尔曼滤波.中值滤波.均值滤波: 优点:对于处理不同的逆问题都非常灵活:缺点:为了更好的效果而采用各种复杂的先验,非常地费时 基于判别式学习方式(discriminative learning method): 训练成对的图像 优点:快速测试: 针对特定的任务,所以有一定的限制: Deep Plug-and-Play Super-Resolution for Arbitrary Blur Kerne…

现有的最优方法在文本.人脸以及低光照图像上的盲图像去模糊效果并不佳,主要受限于图像先验的手工设计属性.本文研究者将图像先验表示为二值分类器,训练 CNN 来分类模糊和清晰图像.实验表明,该图像先验比目前最先进的人工设计先验更具区分性,可实现更广泛场景的盲图像去模糊. 论文:Learning a Discriminative Prior for Blind Image Deblurring(学习用于盲图像去模糊的判别先验) 我们提出了一种基于数据驱动的判别先验的盲图像去模糊方法.我们的工作是基于这…

前面的话 速度版JS运动是指以速度为参照,随着路程的变化,时间随之变化:而时间版JS运动是指以时间为参照,随着路程的变化,速度随着变化.相较而言,时间版JS运动更为常用.JQ的animate就是时间版运动.本文将详细介绍时间版JS运动 速度版运动 为何速度版JS更容易理解呢?这要归功于定时器setInterval了.最容易想到的运行形式如下所示 setInterval(function(){ s = s + step },30) 每30ms,路程增加step,实际上就决定了以速度为参照.而ste…