1.研究噪声特性的必要性 本文的内容主要介绍了常见噪声的分类与其特性. 将噪声建模,然后用模型去实现各式各样的噪声. 实际生活中的各种照片的老化,都能够归结为下面老化模型. 这个模型非常easy,也能够直接用下面公式来表达. 在频域内,用下面公式区表示. 依据以上式子,能够看出,老旧照片的复原.主要分为两个任务,一个是去噪:还有一个是去卷积,或者称为逆滤波,也就是将老化滤波器做反处理. 本文首先由噪声类型与其建模.随后的博文.会介绍几种基础的去噪方法和基础的逆滤波方法. 2.噪声的实现 2.1

本位出处:http://www.cnblogs.com/wy123/p/6770258.html 统计信息写过几篇了相关的文章了,感觉还是不过瘾,关于统计信息的问题,最近又踩坑了,该问题虽然不算很常见,但也比较有意思.相对SQL Server 2012,发现在新的SQL Server版本(2014,2016)中都有一些明显的变化,下文将对此进行粗浅的分析. SQL Server 2012中(包括之前的版本),因表中数据变化,但统计信息尚未更新的情况下,对于直方图中没有覆盖到的谓词过滤时,sqls

直方图是表上某个字段在按照一定百分比和规律采样后的数据分布的一种描述,最重要的作用之一就是根据查询条件,预估符合条件的数据量,为sql执行计划的生成提供重要的依据在MySQL 8.0之前的版本中,MySQL仅有一个简单的统计信息却没有直方图,没有直方图的统计信息可以说是没有任何意义的.MySQL 8.0新特性之一就是开始支持统计信息的直方图,这个概念很早就提出来了,抽空具体尝试了一下使用方法. 之前写过MSSQL相关统计信息的一点东西,在原理上都是一致的,https://www.cnblogs.

[20180122]列统计与直方图.txt --//昨天看了https://jonathanlewis.wordpress.com/2018/01/18/column-stats/,提到分析method的各种写法,自己重复验证看看: 1.环境:SCOTT@book> @ ver1PORT_STRING VERSION BANNER------------------------------ -------------- --------------------------------------

1.首先讲一下如何用hist画二维直方图 x=[- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - ] [a,b]=hist(x,); a=a;%/le

直方图均衡化的作用是图像增强. 有两个问题比较难懂,一是为什么要选用累积分布函数,二是为什么使用累积分布函数处理后像素值会均匀分布. 第一个问题.均衡化过程中,必须要保证两个条件:①像素无论怎么映射,一定要保证原来的大小关系不变,较亮的区域,依旧是较亮的,较暗依旧暗,只是对比度增大,绝对不能明暗颠倒:②如果是八位图像,那么像素映射函数的值域应在0和255之间的,不能越界.综合以上两个条件,累积分布函数是个好的选择,因为累积分布函数是单调增函数(控制大小关系),并且值域是0到1(控制越界问题),所

①创建表tSQL> create table t as select * from dba_objects; Table created. --收集直方图 SQL> exec dbms_stats.gather_table_stats(user,'T'); PL/SQL procedure successfully completed. --此时数据库为表上的所有字段收集了缺省的统计信息,每个列两个Bucket: SQL> col column_name for a30 SQL>

使用MATLAB 画柱状图 ,即bar (x,y),其横坐标是默认 1.2.3.4.……的 % --v1 y1=[asum1,asum2,asum3,asum4,asum5,asum6,asum7,asum8,asum9,asum10]; x1=[:]; bar(x1,y1) 现在需要修改横坐标名称,使用命令: % --v2 y2=[asum1,asum2,asum3,asum4,asum5,asum6,asum7,asum8,asum9,asum10]; x2=['<=10','10-25',

本次涉及了对原图像增加高斯噪声.多次叠加原图和高斯噪声图以及叠加后的平均图像. close all; %关闭当前所有图形窗口,清空工作空间变量,清除工作空间所有变量 clear all; clc; RGB=imread('eight.tif'); %读入eight图像,赋值给RGB A=imnoise(RGB,'gaussian',0,0.05); %加入高斯白噪声 I=A; %将A赋值给I M=3; %设置叠叠加次数M I=im2double(I); %将I数据类型转换成双精度 RGB=im2

三种统计方法: A=ceil(rand(,)*); a=; %第一种 sum(A(:)==a): %第二种 length(find(A==a); %第三种 logical=(A=a); sum(logical(:));

matlab练习程序(HOG方向梯度直方图)http://www.cnblogs.com/tiandsp/archive/2013/05/24/3097503.html HOG(Histogram of Oriented Gradient)方向梯度直方图,主要用来提取图像特征,最常用的是结合svm进行行人检测. 算法流程图如下(这篇论文上的): 下面我再结合自己的程序,表述一遍吧: 1.对原图像gamma校正,img=sqrt(img); 2.求图像竖直边缘,水平边缘,边缘强度,边缘斜率. 3.

简介 本文介绍如何使用matlab定制自己的直方图. 关键 使用Matlab的 bar() 函数创建柱状图 bar() 画的bin的高度跟数据相关 bar() 数据每一列一个group,有几列数据就画出几组柱状图 坐标轴显示的刻度叫 XTick 或 YTick 注意gca和gcf的区别,可以doc他们分别查看相关说明 示例代码 close all; clc clear; % bins data num_bins = 5; num_methods = 3; data = rand(num_bins

随着HDTV的普及,以LCD-TV为主的高清数字电视逐渐进入蓬勃发展时期.与传统CRT电视不同的是,这些高清数字电视需要较复杂的视频处理电路来驱动,比如:模数转换(A/D Converter).去隔行(De-interlacer).视频缩放(Scaler)和视频图像增强(Video Enhancement)等等.由于HDTV的带宽较高,720p信号(1280×720@60Hz)的像素速率达到74MHz,因此针对HDTV的视频处理算法需要更高性能的器件.采用大规模高工艺的ASIC芯片是目前这个问题

%%matlab实现hog特征 %修改自http://www.cnblogs.com/tiandsp/archive/2013/05/24/3097503.html %input: img %output: final_descriptor clear all; close all; clc; %img=double(imread('lena.jpg')); %img=imread('man.png'); img=imread('e:/work/matlab/data/252.jpg'); im

安装 1. 在http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/ 中下载libsvm 2. 按照http://zjhello123.blog.163.com/blog/static/25495143201251792625811/ 中的安装方法安装libsvm 3. 设置路径. 如果不设置的话会报错:Error using svmtrain (line 233) Y must be a vector or a character array. 我开始设置了也报错,后来重新mak

matlab练习程序(HOG方向梯度直方图) HOG(Histogram of Oriented Gradient)方向梯度直方图,主要用来提取图像特征,最常用的是结合svm进行行人检测. 算法流程图如下(这篇论文上的): 下面我再结合自己的程序,表述一遍吧: 1.对原图像gamma校正,img=sqrt(img); 2.求图像竖直边缘,水平边缘,边缘强度,边缘斜率. 3.将图像每16*16(取其他也可以)个像素分到一个cell中.对于256*256的lena来说,就分成了16*16个cell了

今天的计算机视觉课老师讲了不少内容,不过都是大概讲了下,我先记录下,细讲等以后再补充. SIFT特征: 尺度不变性:用不同参数的高斯函数作用于图像(相当于对图像进行模糊,得到不同尺度的图像),用得到的图像作差,找极值(相 当于穷举不同尺度空间的图像,找其特征点,在不同尺度下,都在极值范围之内,故能满足尺度不变性. 然后要找到极值点的位置,对其进行定位. 然后对极值进行描述. 旋转不变性:用梯度方向来表示极值点的方向,定义主方向能保证旋转不变性. 光照不变性 SIFT的特征点检测是在DOG图像上进

diagram = imread('lena1.png') diagram = rgb2gray(diagram);%------------------------------将图片转换为灰度图 N=120 M=100 % B = roipoly(diagram) % [B,c,r] = roipoly(diagram) %统计图像的直方图 % h = imhist(diagram) % h1 = h(1:10:256) % horz = 1:10:256 % bar(h) %统计ROI直方图

之前的文章讲述了肺结节CT影像数据特征提取算法及基于MATLAB GUI设计的肺结节CT影像特征提取系统.本文将讲述几个主要部分的代码实现,分别是预处理.灰度特征提取.纹理特征提取.形态特征提取数据. 一.预处理部分代码 1.读取肺结节CT数据和专家标记的mask数据 function [ sData ] = read_dcm_mask( dcmPath,maskPath,Ng ) function [ sData ] = read_dcm_mask( dcmPath,maskPath,Ng )

labelme_to_dataset 指令的代码实现: show.py文件 #!E:\Anaconda3\python.exe import argparse import json import os import os.path as osp import PIL.Image import yaml from labelme import utils def main(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('jso

写在前面 HIT大三上学期视听觉信号处理课程中视觉部分的实验二,经过和学长们实验的对比发现每一级实验要求都不一样,因此这里标明了是2019年秋季学期的视觉实验二. 由于时间紧张,代码没有进行任何优化,实验算法仅供参考. 实验要求 实现图像直方图均衡化,要求显示均衡化前.后直方图以及均衡化后图像. 对单通道图像进行DFT变换,要求显示幅度图和相位图,并设计理想高通滤波器和高斯低通滤波器对图像进行频域滤波,并显示滤波之后的图像. 注:除DFT和IDFT外,不允许调库 实验代码 代码首先贴在这里,仅供