电子助视仪 是一种将原始彩色图像转换为某种对比度高的图像,例如将原始图像变换为黑底白字,红底白字,白底红字,蓝底黄字,黄字蓝底等等.电子助视仪的主要应用场景为为老人或者特殊弱视人群的阅读.国内国外均有公司是专门做这样设备的,比如诺基亚,ZOOMAX.UEMAX等等.ZOOMAX的效果尤其好,颜色对比度强烈,色彩饱和,细节做得很极致.为此我决定做一个类似于他们的效果的算法,并将至应用到手机app中或者移植到硬件中.天道酬勤,经理了半个多月和好朋友的积极讨论,和算法验证,终于做出了和ZOOMAX一样…

本课题隶属于学校的创新性课题研究项目.2012年就已经做完了,今天一并拿来发表.   目录: --基于谱减法的语音信号增强算法..................................................................... 1 一:语音增强技术概述........................................................................................ 3 二:语音增强的目的.....…

近些年,随着实时通信技术的发展,在线会议逐渐成为人们工作中不可或缺的重要办公工具,据不完全统计,线上会议中约有 75% 为纯语音会议,即无需开启摄像头和屏幕共享功能,此时会议中的语音质量和清晰度对线上会议的体验便至关重要. 作者|七琦 审校|泰一 前言 在现实生活中,会议所处的环境是极具多样性的,包括开阔的嘈杂环境.瞬时非平稳的键盘敲击声音等,这些对传统的基于信号处理的语音前端增强算法提出了很大的挑战.与此同时伴随着数据驱动类算法的快速发展,学界 [1] 和工业界 [2,3,4] 逐渐涌现出了深…

  去年 6 月份写的博文<Yusuke Sugomori 的 C 语言 Deep Learning 程序解读>是囫囵吞枣地读完一个关于 DBN 算法的开源代码后的笔记,当时对其中涉及的算法原理基本不懂.近日再次学习 RBM,觉得有必要将其整理成笔记,算是对那个代码的一个补充.  目录链接 (一)预备知识 (二)网络结构 (三)能量函数和概率分布 (四)对数似然函数 (五)梯度计算公式 (六)对比散度算法 (七)RBM 训练算法 (八)RBM 的评估 作者: peghoty 出处: http:…

视网膜-大脑皮层(Retinex)理论认为世界是无色的,人眼看到的世界是光与物质相互作用的结果,也就是说,映射到人眼中的图像和光的长波(R).中波(G).短波(B)以及物体的反射性质有关 其中I是人眼中看到的图像,R是物体的反射分量,L是环境光照射分量,(x, y)是二维图像对应的位置 基于上面的原理,看下Retinex常见的几种增强算法 一.     SSR(Single Scale Retinex)单尺度Retinex算法 它通过估算L来计算R,具体来说,L可以通过高斯模糊和I做卷积运算求得…

[红外DDE算法]数字细节增强算法的缘由与效果(我对FLIR文档详解) 1. 为什么红外系统中图像大多是14bit(甚至更高)?一个红外系统的性能经常以其探测的范围来区别,以及其对最小等效温差指标.首先是探测的范围,就是常说的动态范围,意思是探测器能够检测到温度红外信号的范围.然后是最小等效温差,意思是探测器能够检测到的最小温度差.这就好比一把尺子,有两个重要指标.第一,就是尺子的量程,意思是它能丈量多少长度范围的物体:第二,就是尺子的最小刻度,就是它能够分辨多少精度的长度.在自然界中,红外信号…

大家好,我是痞子衡,是正经搞技术的痞子.今天痞子衡给大家介绍的是MbedTLS算法库纯软件实现与i.MXRT上DCP,CAAM硬件加速器实现性能差异. 近期有 i.MXRT 客户在集成 OTA SBL 项目去实现产品的 2nd bootloader 时遇到了 MbedTLS 库算法性能问题,客户想知道 MbedTLS 纯软件实现和使用 i.MXRT 芯片里的硬件加速器实现,在性能上差距有多大.借着客户这个问题,我们今天就在 i.MXRT 上实测看一下两个方式的性能差异. 客户使用的是 i.MXR…

Java中两个List对比的算法:   // 测试数据 // tdcsDdt.add("Z"); // tdcsDdt.add("B"); // tdcsDdt.add("C"); // tdmsDdt.add("D"); // tdmsDdt.add("A"); // tdmsDdt.add("F"); // java中排序与SQL中排序不一致,需要按照java中的方式重排一下: Co…

上一次用浏览器里面简单的进行了测试,得到的数据是swig是ejs的速度的一倍左右,这次在控制台进行测试,能够得到比较精确的数据,并加入了dot一块儿进行测试. 测试数据是一百万条记录 创建测试数据createdata.js: var testData = { title:'测试标题', description: '<p>这是一个描述,里面用很多标签,有<h1>h1标签</h1><h2>h2标签</h2><h3>h3标签</h3&…

TensorFlow 入门之手写识别(MNIST) softmax算法 二 MNIST Fly softmax回归 softmax回归算法 TensorFlow实现softmax softmax回归算法 我们知道MNIST的每一张图片都表示一个数字,从0到9.我们希望得到给定图片代表每个数字的概率.比如说,我们的模型可能推测一张包含9的图片代表数字9的概率是80%但是判断它是8的概率是5%(因为8和9都有上半部分的小圆),然后给予它代表其他数字的概率更小的值. 这是一个使用softmax回归(s…