(Markov Random Field)马尔科夫随机场,本质上是一种概率无向图模型 下面从概率图模型说起,主要参考PR&ML 第八章 Graphical Model (图模型) 定义:A graph comprises nodes (also called vertices) connected by links (also known as edges or arcs ). In a probilistic graphical model each node represents a ran

在您阅读本文前,先需要告诉你的是:即使是本文优化过的算法,DCT去噪的计算量依旧很大,请不要向这个算法提出实时运行的苛刻要求. 言归正传,在IPOL网站中有一篇基于DCT的图像去噪文章,具体的链接地址是:http://www.ipol.im/pub/art/2011/ys-dct/,IPOL网站的最大特点就是他的文章全部提供源代码,而且可以基于网页运行相关算法,得到结果.不过其里面的代码本身是重实现论文的过程,基本不考虑速度的优化,因此,都相当的慢. 这篇文章的原理也是非常简单的,整个过程就是进

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

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

目录 结构图 其中FPGA 控制模块为核心,通过它实现视频图像数据的获取.缓存.处理和控制各模块间通讯［1］.由CCD 相机对目标成像,高速图像数据由camera link 实时传输［2］,经信号转换电路把差分信号转换成FPGA 采用的TTL ( Transistor-Transistor Logic) 格式的数字图像信号,而后送入FPGA 进行滤波去噪处理,在FPGA 中完成图像滤波去噪处理功能和同步信号产生后,图像数据缓存在FIFO［3］中准备后续处理,滤波去噪后的图像数据和控制信号同时输入

在概率图模型中,有一类很重要的模型称为条件随机场.这种模型广泛的应用于标签—样本(特征)对应问题.与MRF不同,CRF计算的是“条件概率”.故其表达式与MRF在分母上是不一样的. 如图所示,CRF只对 label 进行求和,而不对dataset求和. 1.CRF的likelyhood function 对于给定的数据集以及其对应标记,CRF的 E based on theta 是与 数据集 x[m]有关的,因为x[m]并没有完全被边际掉.也就是说,对数据集中的每个数据x[m],E based o

图像语义分割的意思就是机器自动分割并识别出图像中的内容,我的理解是抠图- 之前在Faster R-CNN中借用了RPN(region proposal network)选择候选框,但是仅仅是候选框,那么我想提取候选框里面的内容,就是图像语义分割了. 简单的理解就是,图像的"分词技术". 参考文献: 1.知乎,困兽,关于图像语义分割的总结和感悟 2.微信公众号,沈MM的小喇叭,十分钟看懂图像语义分割技术 . . 一.FCN全卷积:Fully Convolutional Networks

在优化IPOL网站中基于DCT(离散余弦变换)的图像去噪算法(附源代码) 一文中,我们曾经优化过基于DCT变换的图像去噪算法,在那文所提供的Demo中,处理一副1000*1000左右的灰度噪音图像耗时约450ms,如果采用所谓的快速模式耗时约150ms,说实在的,这个速度确实还是有点慢,后续曾尝试用AVX优化,但是感觉AVX真的没有SSE用的方便,而且AVX里还有不少陷阱,本以为这个算法优化没有什么希望了,但前几日网友推荐了一片论文<Randomized Redundant DCT Effice

之前自己做实验也用过MRF(Markov Random Filed,马尔科夫随机场),基本原理理解,但是很多细节的地方都不求甚解.恰好趁学习PGM的时间,整理一下在机器视觉与图像分析领域的MRF的相关知识. 打字不易,转载请注明.http://blog.csdn.net/polly_yang/article/details/9716591 在机器视觉领域,一个图像分析问题通常被定义为建模问题,图像分析的过程就是从计算的观点来求解模型的过程.一个模型除了可以表达成图形的形式外,通常使用一个目标函数

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.   好了,废话不多说,来看看效果比较好的去噪算法吧. 噪声模型 图像中噪声的来源有许多种,这些噪声来源于图像采集.传输.压缩等各个方面.噪声的种类也各不相同,比如椒盐噪声,高斯噪声等,针对不同的噪声有不同的处理算法. 对于输入的带有噪声的图像

一个外国博客,写的比较清晰 http://nghiaho.com/?page_id=1366 MRF优化牛人 重庆大学的教授 1 http://qianjiye.de/2015/09/reparameterization-and-dp Elective course project under Computer Vision (Energy Minimization) 本文内容主要来自M. Nikos Paragios和M. Pawan Kumar的课程<Discrete Inference &am

                   -------------------开通头条号-------------------- 实验名称 图像去噪 实验目的 1.掌握算术均值滤波器.几何均值滤波器.谐波和逆谐波均值滤波器进行图像去噪的算法 2.掌握利用中值滤波器进行图像去噪的算法 3.掌握自适应中值滤波算法 4.掌握自适应局部降低噪声滤波器去噪算法 5.掌握彩色图像去噪步骤 实验内容 1.均值滤波 具体内容:利用 OpenCV 对灰度图像像素进行操作,分别利用算术均值滤波器.几何均值滤波器.谐波

前面我们介绍了基于卷积神经网络的图像风格迁移,利用一张content image 和 style image,可以让最终的图像既保留content image的基本结构,又能显示一定的style image的风格,今天我们介绍另外一篇类似的文章: Combining Markov Random Fields and Convolutional Neural Networks for Image Synthesis,这篇文章与之前的 Image Style Transfer Using Convo

MRF马尔科夫随机场入门 Intro MRF是一种广泛应用于图像分割的模型,当然我看到MRF的时候并不是因为分割,而是在图像生成领域,有的paper利用MRF模型来生成图像,因此入门一下MRF,并以分割模型为例记一下代码. Model Target 在图像分割中,我们的任务是给定一张图像,输出每个像素的标签.因此我们就是要得到在给定图片特征之下,标签概率最大化时所对应的标签. 因此可以这么建模: \[ \hat{\omega} = arg \max_{\omega \in \Omega} P(\

前言 这个降噪的模型来自 Christopher M. Bishop 的 Pattern Recognition And Machine Learning (就是神书 PRML……),问题是如何对一个添加了一定椒盐噪声(Salt-and-pepper Noise)(假设噪声比例不超过 10%)的二值图(Binary Image)去噪. 原图 -> 添加 10% 椒盐噪声的图: 放在 github 上的可运行完整代码:https://github.com/joyeecheung/simulated

%% 自己设置频域的滤波窗口 girl=imread('F:\Users\*****\Pictures\CGS_stripe1.bmp'); girl=rgb2gray(girl); girl=im2double(girl); subplot(,,);imshow(girl);%显示原始图像 title('原始图像'); G=fft2(double(girl));% 二维傅里叶变换 G=fftshift(G);%象限转换 subplot(,,);imshow(log(abs(G)+),[ ]);

算法设计思路 (1)读取16位深度图像到待处理图像帧组: (2)ROI区域计算 由于kinect 彩色摄像头和红外深度摄像头是存在视角偏差的,经过视角对齐后,得到的深度图像是有黑边的.此处通过取帧组第一帧图像计算感兴趣区域ROI(注:kinect的摄像头视角是固定的,ROI区域也是固定的,所以只需要计算一次就够了,后续处理只需要使用计算好的就可以了).ROI计算好,我们便可以在ROI区域做相应的图像处理操作了. (3)多帧中值滤波 如果当前帧(i, j)处灰度不为0,不进行处理:如果为0,对图像

训练模型需要的数据文件有: MNIST_data文件夹下的mnist_train.mnist_test.noisy_train.noisy_test.train文件夹下60000个图片,test下10000个图片 noisy_train.noisy_test下的图片加了椒盐噪声与原图序号对应 离线测试需要的数据文件有: MNIST_data文件夹下的my_model.hdf5.my_test.my_test文件夹下要有一层嵌套文件夹并放测试图片 数据集准备参考: https://www.cnbl

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; void add_salt_and_pepper_noise(Mat &image); void add_gaussian_noise(Mat &image); int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("f:/ima

图像处理中不适定问题 作者:肖亮博士 发布时间:09-10-25 图像处理中不适定问题(ill posed problem)或称为反问题(inverse Problem)的研究从20世纪末成为国际上的热点问题,成为现代数学家.计算机视觉和图像处理学者广为关注的研究领域.数学和物理上的反问题的研究由来已久,法国数学家阿达马早在19世纪就提出了不适定问题的概念:称一个数学物理定解问题的解存在.唯一并且稳定的则称该问题是适定的(Well Posed).如果不满足适定性概念中的上述判据中的一条或几条,称