注:本系列来自于图像处理课程实验.用Matlab实现最主要的图像处理算法 1.Fourier变换 (1)频域增强 除了在空间域内能够加工处理图像以外.我们还能够将图像变换到其它空间后进行处理.这些方法称为变换域方法,最常见的变换域是频域. 使用Fourier变换把图像从空间域变换到频域.在频域内做对应增强处理,再从频域变换到空间域得到处理后的图像. 我们这里主要学习Fourier变换和FFT变换的算法,没有学过通信原理,我对信号.时域分析也不是非常清楚. 2.FFT算法 (1)离散Fourier

注意:这一系列实验的图像处理程序,使用Matlab实现最重要的图像处理算法 1.Fourier兑换 (1)频域增强 除了在空间域内能够加工处理图像以外,我们还能够将图像变换到其它空间后进行处理.这些方法称为变换域方法,最常见的变换域是频域. 使用Fourier变换把图像从空间域变换到频域.在频域内做对应增强处理,再从频域变换到空间域得到处理后的图像. 我们这里主要学习Fourier变换和FFT变换的算法,没有学过通信原理,我对信号.时域分析也不是非常清楚. 2.FFT算法 (1)离散Fourie

 I.目的 缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的: 1.使得图像符合显示区域的大小: 2.生成对应图像的缩略图. 放大图像(或称为上采样(upsampling)或图像插值(interpolating))的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上. 对图像的缩放操作并不能带来更多关于该图像的信息, 因此图像的质量将不可避免地受到影响.然而,确实有一些缩放方法能够增加图像的信息,从而使得缩放后的图像质量超过原图质量的. II.

    博士生课程报告       视觉信息检索技术                 博 士 生:施 智 平 指导老师:史忠植 研究员       中国科学院计算技术研究所   2005年1月   目 录 第1章 基于内容的多媒体检索技术综述    3 第2章 图像特征的提取与表达    9 2.1 颜色特征的提取    9 2.2 纹理特征的提取    12 2.3 形状特征的提取    15 2.4 图像的空间关系特征    19 2.5 多维图像特征的索引    20 第3章 相似度量方法

图像质量评价(Image Quality Assessment,IQA)是图像处理中的基本技术之一,主要通过对图像进行特性分析研究,然后评估出图像优劣(图像失真程度). 主要的目的是使用合适的评价指标,使得评价结果最符合人类主观评价. 从有没有人参与的角度区分,图像质量评价方法有主观评价和客观评价两个分支. 图像质量主观评价: 主观图像质量的评价方法是以人的主观意识为判断的评价方法,主观评价方法主要可分为两种:绝对评价和相对评价. 绝对评价: 评价指标是平均主观分(MOS),图像质量的绝对评价都

这次博客园的排版彻底残了..高清版请移步: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24425116 本篇是前面两篇教程: 给深度学习入门者的Python快速教程 - 基础篇 给深度学习入门者的Python快速教程 - numpy和Matplotlib篇 的番外篇,因为严格来说不是在讲Python而是在讲在Python下使用OpenCV.本篇将介绍和深度学习数据处理阶段最相关的基础使用,并完成4个有趣实用的小例子: - 延时摄影小程序 - 视频中截屏采样的小程序 - 图片数据增

一.使用自编函数设计IIR滤波器 1.冲激响应法 (1)注给出的数字滤波器指标先化成模拟指标 (2)设计出模拟滤波器: (3)使用冲激响应法转化成数字滤波器 (4)一个demo clear all; wp=0.2*pi; %数字指标 ws=0.3*pi; Rp=; As=; T=;Fs=/T; %冲激响应法 [cs,ds]=afd_butt(wp/T,ws/T,Rp,As); [b,a]=imp_invr(cs,ds,T); [C,B,A]=dir2par(b,a) [db,mag,pha,gr

[DWT笔记]傅里叶变换与小波变换 一.前言 我们经常接触到的信号,正弦信号,余弦信号,甚至是复杂的心电图.脑电图.地震波信号都是时域上的信号,我们也成为原始信号,但是通常情况下,我们在原始信号中得到的信息是有限的,所以为了获得更多的信息,我们就需要对原始信号进行数学变换,得到变换域的信号,通常接触到的变换主要有傅里叶变换.拉普拉斯变换.Z变换.小波变换等等,今天主要讨论下傅里叶变换与小波变换. 二.平稳信号与非平稳信号 在介绍主体之前,先要说下平稳信号与非平稳信号的区别. 平稳信号是指分布参数

參考:[1]http://www.cambridgeincolour.com/tutorials/gamma-correction.htm [2]http://en.wikipedia.org/wiki/Gamma_correction 一.什么是Gamma校正? Gamma校正是对输入图像灰度值进行的非线性操作,使输出图像灰度值与输入图像灰度值呈指数关系: [2] 这个指数即为Gamma. 经过Gamma校正后的输入和输出图像灰度值关系如图1所看到的:横坐标是输入灰度值,纵坐标是输出灰度值,蓝

FIR滤波器的优越性: 相位对应为严格的线性,不存在延迟失真,仅仅有固定的时间延迟: 因为不存在稳定性问题,设计相对简单: 仅仅包括实数算法,不涉及复数算法,不须要递推运算,长度为M,阶数为M-1,计算值约为M/2. 关于FIR滤波器的幅频特性和相频特性.在人们不关心相位时,能够让幅频特性常为正,原来为负的部分仅仅需相位加上pi来补偿. 但当相位非常重要,不同意随便增减时,幅频特性就必须区分正负.我们这里称为符幅特性. 符幅特性负值部分向上反褶就和我们平时看到的幅频特性一样,还是满足对称性的.

源:Gamma原理及快速实现算法(C/C++) 原文:http://blog.csdn.net/lxy201700/article/details/24929013 参考 http://www.cambridgeincolour.com/tutorials/gamma-correction.htm http://en.wikipedia.org/wiki/Gamma_correction 论文Gamma矫正的快速算法以及其C语言实现 一.什么是Gamma校正 Gamma校正是对输入图像灰度值进行

OpenCV 学习笔记(模板匹配) 模板匹配是在一幅图像中寻找一个特定目标的方法之一.这种方法的原理非常简单,遍历图像中的每一个可能的位置,比较各处与模板是否"相似",当相似度足够高时,就认为找到了我们的目标. 在 OpenCV 中,提供了相应的函数完成这个操作. matchTemplate 函数:在模板和输入图像之间寻找匹配,获得匹配结果图像 minMaxLoc 函数:在给定的矩阵中寻找最大和最小值,并给出它们的位置 在具体介绍这两个函数之前呢,我们还要介绍一个概念,就是如何来评价两

catalogue . 引言 . 一些基本概念 . Sequential模型 . 泛型模型 . 常用层 . 卷积层 . 池化层 . 递归层Recurrent . 嵌入层 Embedding 1. 引言 Keras是一个高层神经网络库,Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow或Theano 简易和快速的原型设计(keras具有高度模块化,极简,和可扩充特性) 支持CNN和RNN,或二者的结合 支持任意的链接方案(包括多输入和多输出训练) 无缝CPU和GPU切换 0x1: Kera

在Web应用中,实现动画效果的方法比较多,JavaScript 中可以通过定时器 setTimeout 来实现,css3 可以使用 transition 和 animation 来实现,html5 中的 canvas 也可以实现.除此之外,html5 还提供一个专门用于请求动画的 API,即  requestAnimationFrame(rAF),顾名思义就是 “请求动画帧”. 为了深入理解  rAF 背后的原理(后文的 rAF 均指的是 requestAnimationFrame),我们首先需

一.读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志  cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 import cv2 img = cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 二

amcl原理: amcl将激光传感器数据与从地图预估的传感器数据相比较,给出可能的位姿.如果传感器数据和某个候选位姿处的预测数据相同,amcl就会给这个位姿一个较高的概率,反之,就会降低这个概率.概率较低的位姿就会被删除,替换成与现存的较高概率位姿相接近的位姿.随着时间的推进,候选位姿就会聚集在真实位姿的周围. 导航工具包: 首先创建一个global costmap(全局评价地图),描述了机器人在地图中的某个位置出现的“好处”有多大.电机Global Planning勾选框,展开选中Costma

在Web应用中,实现动画效果的方法比较多,Javascript 中可以通过定时器 setTimeout 来实现,css3 可以使用 transition 和 animation 来实现,html5 中的 canvas 也可以实现.除此之外,html5 还提供一个专门用于请求动画的API,那就是 requestAnimationFrame,顾名思义就是请求动画帧. 为了深入理解 requestAnimationFrame 背后的原理,我们首先需要了解一下与之相关的几个概念: 1.屏幕刷新频率 即图

一.读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志  cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 import cv2 img = cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 二

研究|对偶学习:一种新的机器学习范式  this blog copy from: http://www.msra.cn/zh-cn/news/blogs/2016/12/dual-learning-20161207.aspx 秦涛 作者简介 秦涛博士,现任微软亚洲研究院主管研究员.他和他的小组的研究领域是机器学习和人工智能,研究重点是深度学习和强化学习的算法设计.理论分析及在实际问题中的应用.他在国际顶级会议和期刊上发表学术论文80余篇,曾任SIGIR.ACML.AAMAS领域主席,担任多个国际

参考:http://blog.csdn.net/trent1985/article/details/50904173 根据国外一篇大牛的文章:No-Reference Perceptual Quality Assessment of JPEG Compressed Images 在无参考图像的质量评价中,图像的清晰度是衡量图像质量优劣的重要指标,它能够较好的与人的主观感受相对应,图像的清晰度不高表现出图像的模糊.本文针对无参考图像质量评价应用,对目前几种较为常用的.具有代表性清晰度算法进行讨论分