交替方向乘子法(ADMM)的原理和流程的白话总结 2018年08月27日 14:26:42 qauchangqingwei 阅读数 19925更多 分类专栏: 图像处理   作者:大大大的v链接:https://www.zhihu.com/question/36566112/answer/118715721来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 多年前第一次接触到ADMM时候我关于优化的基础知识少的可怜(虽然现在也少得可怜),那些公式是什么鬼.当然如果有优

1. 定义 分水岭算法(watershed algorithm)可以将图像中的边缘转化为"山脉",将均匀区域转化为"山谷",在这方面有助于分割目标. 分水岭算法:是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法.把图像看作是测地学上的拓扑地貌,图像中的每一个点像素值的灰度值表示该点的海拔高度,每一个局部极小值及其影响的区域称为"集水盆",集水盆的边界可以看成分水岭.在每一个局部极小值表面刺穿一个小孔,然后把整个模型慢慢浸入水中,随着浸入的加深,每一个局部

不记得是怎么接触并最终研究这个课题的了,认识我的人都知道我是没有固定的研究对象的,一切看运气和当时的兴趣.本来研究完了就放在那里了,一直比较懒的去做总结,但是想一想似乎在网络上就没有看到关于这个方面的资料,能搜索到的都是一些关于matlab相关函数的应用,决定还是抽空趁自己对这个算法还有点记忆的时候写点东西吧,毕竟这个算法还有一些应用是值得回味和研究的.而且也具有一定的工程价值. 怎么说呢,其实在很早浏览matlab的图像处理工具箱的时候,就无数次的看到过这些函数,但是无奈当时不知道他们有什么用

Kmeans聚类算法是十分常用的聚类算法,给定聚类的数目N,Kmeans会自动在样本数据中寻找N个质心,从而将样本数据分为N个类别.下面简要介绍Kmeans聚类原理,并附上自己写的Kmeans聚类算法实现. 一.Kmeans原理 1. 输入:一组数据data,设定需要聚类的类别数目ClusterCnt,设定迭代次数IterCnt,以及迭代截止精度eps    输出:数据data对应的标签label,每一个数据都会对应一个label(范围0 ~ ClusterCnt-1),表示该数据属于哪一类.

原文:http://blog.csdn.net/u013339596/article/details/19167907 概述 之前的博文已经完整的介绍了三维图像数据和三角形网格数据.在实际应用中,利用遥感硬件或者各种探测仪器,可以获得表征现实世界中物体的三维图像.比如利用CT机扫描人体得到人体断层扫描图像,就是一个表征人体内部组织器官形状的一个三维图像.其中的感兴趣的组织器官通过体素的颜色和背景加以区别.如下图的人体足骨扫描图像.医生通过观察这样的图像可以分析病人足骨的特征,从而对症下药. 这类

http://blog.csdn.net/ebowtang/article/details/38961399 之前一段我们提到的算法都是和平滑有关, 经过平滑算法之后, 图像锐度降低, 降低到一定程度, 就变成了模糊. 今天我们反其道行之, 我们看看锐化是怎么做的. 这里的锐化, 还是的从平滑谈开去.我们先来观察原来的图像和平滑图像的区别: 原图 raw: 模糊图 blur: _________________________________________________________ 源图

当初选方向时就由于从小几何就不好.缺乏空间想像能力才没有选择摄影測量方向而是选择了GIS. 昨天同学找我帮他做图像匹配.这我哪里懂啊,无奈我是一个别人有求于我,总是不好意思开口拒绝的人.于是乎就看着他给的一章节内容開始敲代码了,今天总算给他完毕了. 做的比較简单,中间也遇到了不少问题,尤其是计算量大的问题,由于老师给的数据是粗配准过的数据, RANSAC算法评估时就简化了下. 理论内容: 第5章 图像配准建立几何变换模型 特征点建立匹配关系之后,下一步就是求解图像之间的变换关系.仿射变换可以非常

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.45图像雾化效果算法 [函数名称]   图像雾化         AtomizationProcess(WriteableBitmap src,int v) [算法说明] <strong> /// <summary> /// Atomization process. /// </summary> /// <param name="src">The source image.</p

原文地址:转载:DSP6000图像位移与变形典型算法作者:Jane 李现路:DSP6000图像位移与变形典型算法 一.图像的平移算法 图像平移的数学表达式原理: 初始坐标为(x0,y0)的点经过平移(tx,ty)(以向右,向下为正方向)后,坐标变为(x1,y1).这两点之间的关系是x1=x0+tx,y1=y0+ty. 这样,平移后的图像上的每一点都可以在原图像中找到对应的点.例如,对于新图中的(0,0)像素,代入上面的议程组,可以求出对应原图中的点,可以直接将它的像素值同意设置为0或者255(对

一.图像梯度算法 1.图像梯度-Sobel算子 dst = cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy, ksize) ddepth:图像的深度 dx和dy分别表示水平和竖直方向 ksize是Sobel算子的大小 # *******************图像梯度算法**********************开始 import cv2 # import numpy as np img = cv2.imread('pie.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) cv

概述 之前的博文已经完整的介绍了三维图像数据和三角形网格数据.在实际应用中,利用遥感硬件或者各种探测仪器,可以获得表征现实世界中物体的三维图像.比如利用CT机扫描人体得到人体断层扫描图像,就是一个表征人体内部组织器官形状的一个三维图像.其中的感兴趣的组织器官通过体素的颜色和背景加以区别.如下图的人体足骨扫描图像.医生通过观察这样的图像可以分析病人足骨的特征,从而对症下药. 这类应用在计算机领域叫做科学可视化.由于本文主要不是讨论可视化这个大的命题,所以只是简要的讲述一下三维可视化的两大类实现方式

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

比较原始图像数据和PDF中的图像数据,结果见表1.1.表1.1中各种“解码器”的解释见本文后续的“PDF支持的图像格式”部分,“PDF中的图像数据”各栏中的数据来自开源的PdfView.如果您有兴趣查看PDF文件内部细节,建议用UltraEdit-32,仅看PDF文件结构 用PdfView足矣.表1.1 从ACDSEE打印图像到Acrobat PDF虚拟打印的结果 原始图像 PDF中的图像数据 序号 说明 宽×长(象素) 图像解码器 文件长度(字节) PDF解码器 BitsPerComponen

该软件能够以给定的数学公式及算法生成各种绚烂的数学图像.软件中有两种生成图像的方法: (1)通过一种我自定义的脚本语言生成: 软件中定义一套简单易学的脚本语言,用于描述数学表达式.使用时需要先要将数学表达式写成该脚本的形式,解析脚本代码以生成相应的图像. (2)使用软件中内置的算法: 软件中含有近百种数学图像生成的算法,如Mandelbrot,JuliaSets之类的分形算法. 软件的开发语言是C++,开发环境是VS2008,渲染使用的是D3D9.关于数学图形图像的QQ交流群: 36775281

基于知乎上的一个答案.问题如下: 也就是在一张照片里,已知有个长方形的物体,但是经过了透视投影,已经不再是规则的长方形,那么如何提取这个图形里的内容呢?这是个很常见的场景,比如在博物馆里看到一幅很喜欢的画,用手机找了下来,可是回家一看歪歪斜斜,脑补原画内容又觉得不对,那么就需要算法辅助来从原图里提取原来的内容了.不妨把应用的场景分为以下: 纸张四角的坐标(图中红点)已知的情况 也就是上面的左图中4个红点是可以准确获取,比如手动标注,那么就简单了:用OpenCV的Perspective Trans

随着“平安城市”的广泛建设,各大城市已经建有大量的视频监控系统,虽然监控系统己经广泛地存在于银行.商场.车站和交通路口等公共场所,但是在公安工作中,由于设备或者其他条件的限制,案情发生后的图像回放都存在图像不清晰,数据不完整的问题,无法为案件的及时侦破提供有效线索.经常出现嫌疑人面部特征不清晰,难以辨认,嫌疑车辆车牌模糊无法辨认等问题.这给公安部门破案.法院的取证都带来了极大的麻烦.随着平安城市的推广.各地各类监控系统建设的进一步推进,此类问题会越来越突出. 一．模糊图像产生的原因 1.  系统

原文地址http://jncumter.blog.51cto.com/812546/243961   图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤.去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割.边缘检测等.图像信号在产生.传输过程中都可能会受到噪声的污染,一般数字图像系统中的常见噪声主要有:高斯噪声(主要由阻性元器件内部产生).椒盐噪声(主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声)等: 目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种: 均值滤波算法:也称线性滤波,主要思想

关于ADMM的研究(一) 最近在研究正则化框架如何应用在大数据平台上.找到了<Distributed Optimization and Statistical Learning via the Alternating Direction Method of Multipliers>这篇文章,感觉很适合现在的研究.下面转载的一篇博客,写的很细致,很有用. 业界一直在谈论大数据,对于统计而言,大数据其实意味着要不是样本量增加n→∞,要不就是维度的增加p→∞,亦或者两者同时增加,并且维度与样本量的增

一.灰度世界算法 ① 算法原理 灰度世界算法以灰度世界假设为基础,该假设认为:对于一幅有着大量色彩变化的图像,R,G,B三个分量的平均值趋于同一灰度值Gray.从物理意义上讲,灰色世界法假设自然界景物对于光线的平均反射的均值在总体上是个定值,这个定值近似地为“灰色”.颜色平衡算法将这一假设强制应用于待处理图像,可以从图像中消除环境光的影响,获得原始场景图像. 一般有两种方法确定Gray值 1) 使用固定值,对于8位的图像(0~255)通常取128作为灰度值 2) 计算增益系数,分别计算三通道的平

1 使用普通摄像头进行深度估计 1.1 深度估计原理 这里会用到几何学中的极几何(Epipolar Geometry),它属于立体视觉(stereo vision)几何学,立体视觉是计算机视觉的一个分支,它从同一物体的两张不同图像提取三维信息. 极几何的工作原理: 它跟踪从摄像头到图像上每个物体的虚线,然后再第二张图像做同样的操作,并根据同一物体对应的线的交叉来计算距离. 在使用 OpenCV 如何使用极几何来计算所谓的视差图,它是如图像中检测到不同深度的基本表示,这样就能够提取出一张图片的前景

1.基于深度协作表达的人脸图像超分辨率算法研究与应用_百度学术 采用一种深度协作表达算法框架,构造深度的多线性模型 分段拟合高低分辨率图像块之间的非线性关系,本文算法简洁高效,提供了一种新的深度学习模型,实验表明本文算法相比传统基于表达的算法和基于卷积神经网络的人脸超分辨率算法具有更好的主客观重建质量. 通过留一策略更新每个层的低分辨率人脸图像训练集. 采用一种自适应加权协作表达的人脸超分辨率算法,该算法: 1)引入自适应矩阵和权重矩阵,自适应地调节优化函数中重建误差项和表达系数之间的比例关系和