paper 54 :图像频率的理解

我一直在思考一个问题,图像增强以后,哪些方面的特征最为显著,思来想去,无果而终!翻看了一篇知网的paper,基于保真度(VIF)的增强图像质量评价,文章中指出无参考质量评价,可以从三个方面考虑:平均梯度(AG).信息熵(IE).空间频率(SF).这些特征不是很全面,效果也未必是好的,在数据库上测试的结果的确不是很理想,就以空间频率为主吧,研究一下: 1.什么是图像的频率: 不同频率信息在图像结构中有不同的作用.图像的主要成分是低频信息,它形成了图像的基本灰度等级,对图像结构的决定作用较小:中频信…

Linux图像系统框架-理解X11与Qt的层次结构

转:http://blog.csdn.net/kjfureone/article/details/52848550 1. 前言图形子系统是linux系统中比较复杂的子系统之一:对下,它要管理形态各异的.性能各异的显示相关的器件:对上,它要向应用程序提供易用的.友好的.功能强大的图形用户界面(GUI).因此,它是linux系统中少有的.和用户空间程序(甚至是用户)息息相关的一个子系统. 本文是图形子系统分析文章的第一篇,也是提纲挈领的一篇,将会从整体上,对linux显示子系统做一个简单的概述,进…

关于TF(词频) 和TF-IDF(词频-逆向文件频率 )的理解

##TF-IDF TF(词频): 假定存在一份有N个词的文件A,其中‘明星‘这个词出现的次数为T.那么 TF = T/N; 所以表示为: 某一个词在某一个文件中出现的频率. TF-IDF(词频-逆向文件频率): 表示的词频和逆向文件频率的乘积. 比如: 假定存在一份有N个词的文件A,其中‘明星‘这个词出现的次数为T.那么 TF = T/N; 并且‘明星’这个词,在W份文件中出现,而总共有X份文件,那么 IDF = log(X/W) ; 而: TF-IDF = TF * IDF = T…

paper 14 : 图像视觉领域部分开源代码

做图像处理,没有一定的知识储备是不可能的,但是一定要学会“借力打力”,搜集一些很实用的开源代码,你们看看是否需要~~ 场景识别: SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Robust Semantic Pixel-Wise Labelling https://github.com/alexgkendall/caffe-segnet Tracking: Learning to Track: Online Multi…

『cs231n』作业3问题1选讲_通过代码理解RNN&图像标注训练

一份不错的作业3资料(含答案) RNN神经元理解单个RNN神经元行为括号中表示的是维度向前传播 def rnn_step_forward(x, prev_h, Wx, Wh, b): """ Run the forward pass for a single timestep of a vanilla RNN that uses a tanh activation function. The input data has dimension D, the hidden…

Deep learning：五十(Deconvolution Network简单理解)

深度网络结构是由多个单层网络叠加而成的,而常见的单层网络按照编码解码情况可以分为下面3类: 既有encoder部分也有decoder部分:比如常见的RBM系列(由RBM可构成的DBM, DBN等),autoencoder系列(以及由其扩展的sparse autoencoder, denoise autoencoder, contractive autoencoder, saturating autoencoder等). 只包含decoder部分:比如sparse coding, 和今天要讲的de…

使用OpenCV3处理图像

不同色彩空间的转换当前,在计算机视觉中有三种常用的色彩空间:灰度.BGR.以及HSV(Hue,Saturation,Value) 灰度色彩空间是通过去除彩色信息来将其转换成灰阶,灰度色彩空间对中间处理特别有效,比如人脸检测. BGR,即蓝绿红色彩空间,每一个像素点都有一个三元数组来表示,分别代表蓝绿红三种颜色.与RGB只是在颜色的顺序上不同. HSV,即色调.饱和度.亮度. 绘画遵从减色模型,而运行在计算机上的软件所使用的色彩模型是加色模型. 傅立叶变换人们所看到的波形都是由其他波形叠加得到…

zz图像卷积与滤波的一些知识点

Xinwei: 写的通俗易懂,终于让我这个不搞CV.不搞图像的外行理解卷积和滤波了. 图像卷积与滤波的一些知识点 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 之前在学习CNN的时候,有对卷积进行一些学习和整理,后来就烂尾了,现在稍微整理下,先放上来,以提醒和交流. 一.线性滤波与卷积的基本概念线性滤波可以说是图像处理最基本的方法,它可以允许我们对图像进行处理,产生很多不同的效果.做法很简单.首先,我们有一个二维的滤波器矩阵(有个高大上的名字叫卷积核)…

Opencv 实现图像的离散傅里叶变换（DFT）、卷积运算（相关滤波）

我是做Tracking 的,对于速度要求非常高.发现傅里叶变换能够使用. 于是学习之. 核心: 最根本的一点就是将时域内的信号转移到频域里面.这样时域里的卷积能够转换为频域内的乘积! 在分析图像信号的频率特性时,对于一幅图像,直流分量表示预想的平均灰度.低频分量代表了大面积背景区域和缓慢变化部分,高频部分代表了它的边缘,细节,跳跃部分以及颗粒噪声. 因此,我们能够做对应的锐化和模糊的处理:提出当中的高频分量做傅里叶逆变换得到的就是锐化的结果. 提出当中的低频分量做傅里叶逆变换得到的就是模糊的结…

图像滤波与OpenCV中的图像平滑处理

.About图像滤波频率:可以这样理解图像频率,图像中灰度的分布构成一幅图像的纹理.图像的不同本质上是灰度分布规律的不同.但是诸如"蓝色天空"样的图像有着大面积近似的灰度强度,而某个充满微小物体的细微场景则灰度变化迅速.定义图像轻度变化快的信息为一幅图像的高频信息,鲤鱼边缘,定义变换缓慢的信息为低频信息.傅里叶变换或者余弦变换,可以明确的显示图像的频谱. 图像滤波意图在保证细节的情况下对目标图像的噪声进行抑制.是图像预处理中不可缺少的操作,其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分…

CSS背景图像位置属性background-position百分比详解

百分比值同关键字很接近,但其操作方式不一样.用百分比值来居中一幅背景图像,也很简单: body { background-image;url(beijing.gif); background-repeat:no-repeat; background-position:50% 50%; } 这使得背景图像的中心同其父元素中心对齐.换句话说,百分比值同时应用于元素及其背景图像. 为理解这一概念,让我们桌仔细观察其过程.当在某一元素里居中背景图像时,图像中被描述为50% 50%的点将与元素中同样描述的…

html 图像映射

个人先做而一个例子 <body> <img src="图像映射/enterdesk.com-D69055E2B422567CB273963EA05FF7D4.jpg" width="800px" height="600px" usemap="#m" alt="图片加载有误"/> <map name="m"> <area shape="r…

paper 53 ：深度学习（转载）

转载来源:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50087005 这篇文章主要是为了对深度学习(DeepLearning)有个初步了解,算是一个科普文吧,文章中去除了复杂的公式和图表,主要内容包括深度学习概念.国内外研究现状.深度学习模型结构.深度学习训练算法.深度学习的优点.深度学习已有的应用.深度学习存在的问题及未来研究方向.深度学习开源软件. 一. 深度学习概念深度学习(Deep Learning, DL…

图像金字塔及其在 OpenCV 中的应用范例(下)

前言本文将主要讲解如何使用 OpenCV 实现图像分割,这也是图像金字塔在 OpenCV 中的一个重要应用. 关于图像分割在计算机视觉领域,图像分割(Segmentation)指的是将数字图像细分为多个图像子区域(像素的集合)(也被称作超像素)的过程.图像分割的目的是简化或改变图像的表示形式,使得图像更容易理解和分析.[1]图像分割通常用于定位图像中的物体和边界(线,曲线等).更精确的,图像分割是对图像中的每个像素加标签的一个过程,这一过程使得具有相同标签的像素具有某种共同视觉特性. 图像分…

Paper藐小之处明察秋毫故时有物外之趣

暂且针对第一篇叶脉提取的paper 插入图像的"图 N": 英 Times New Roman, 中宋体, 10磅. 文末的引文: 两端对齐. 流程图框格内文字换行时, 忌: 将词语分割开来. 公式尽量别用MathType. 标注: 图片的在下方, 表格的在上方. 陈述部分, 避免表述重复, 例如多次连续使用某词汇, 如引文开头的"对, 对于". 硬件参数处, 将其写入一段语言, 而非逐行列出. "结论"或开头之处, 需要参照相应期刊的范例,…

Pedestrian Attributes Recognition Paper List

Pedestrian Attributes Recognition Paper List 2018-12-22 22:08:55 [Note] you may also check the updated version of this blog from my github: https://github.com/wangxiao5791509/Pedestrian-Attribute-Recognition-Paper-List The survey paper of pedestrian…

es6 Object.assign ECMAScript 6 笔记（六） ECMAScript 6 笔记（一） react入门——慕课网笔记 jquery中动态新增的元素节点无法触发事件解决办法响应式图像弹窗细节微信浏览器——返回操作 Float 的那些事 Flex布局 HTML5 data-* 自定义属性参数传递的四种形式

es6 Object.assign 目录一.基本用法二.用途 1. 为对象添加属性 2. 为对象添加方法 3. 克隆对象 4. 合并多个对象 5. 为属性指定默认值三.浏览器支持 ES6 Object.assign 一.基本用法 Object.assign方法用来将源对象(source)的所有可枚举属性,复制到目标对象(target).它至少需要两个对象作为参数,第一个参数是目标对象,后面的参数都是源对象.只要有一个参数不是对象,就会抛出TypeError错误. var target…

《A Neural Algorithm of Artistic Style》理解

在美术中,特别是绘画,人类掌握了通过在图像的内容和风格间建立复杂的相互作用从而创造独特的视觉体验的技巧.到目前为止,这个过程的算法基础是未知的,也没有现存的人工系统拥有这样的能力.然而在视觉感知的其他重要方向,如目标和人脸识别,一种受生物启发的深层神经网络最近展示了接近人类的表现.本文介绍了一种基于深层神经网络的人工神经网络系统,能够产生高感知质量的图片.该系统利用神经表示来分离和重组任意图像的内容和风格,为艺术图片创作提出了一种神经算法.不仅如此,在性能优良的人工神经网络和生物视觉的相似性之间…

Python爬取CSDN博客文章

0 url :http://blog.csdn.net/youyou1543724847/article/details/52818339Redis一点基础的东西目录 1.基础底层数据结构 2.windows下环境搭建 3.java里连接redis数据库 4.关于认证 5.redis高级功能总结1.基础底层数据结构1.1.简单动态字符串SDS定义: ...47分钟前1 url :http://blog.csdn.net/youyou1543724847/article/details/52818…

算法系列：FFT 003

转载自https://zhuanlan.zhihu.com/p/19763358 作者:Heinrich 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/19763358 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. 作者:韩昊知乎:Heinrich 微博:@花生油工人知乎专栏:与时间无关的故事谨以此文献给大连海事大学的吴楠老师,柳晓鸣老师,王新年老师以及张晶泊老师. 转载的同学请保留上面这句话,谢谢.如果还能保留文章来源就更感激…

Cacti的基本使用

对于Cacti是通过snmpget来获取数据,使用 RRDtool绘画图形,用snmp服务获取数据,然后用rrdtool储存和更新数据,那么就可以简单理解为Cacti就是RRDTool的一个web图形界面管理工具,不用记住RRDTool那繁杂的参数选项,在Cacti界面直接填入或者选择值,即可用snmp服务获取数据,然后用rrdtool储存和更新数据. 0x01 前言安装好cacti,登陆进入首先可以看到提示,说明了如何开始监控. You are now logged into Cacti.…

如何将位图格式图片文件(.bmp)生成geotiff格式图片?

一.位图格式信息位图BITMAPINFOHEADER 与BITMAPFILEHEADER: 先来看BITMAPINFOHEADER,只写几个主要的 biSize包含的是这个结构体的大小(包括颜色表) biWidth和biHeight分别是图片的长宽 biPlanes是目标绘图设备包含的层数,必须设置为1 biBitCount是图像的位数,例如24位,8位等 biXPelsPerMeter, biYPelsPerMeter 是现实世界中每米包含的像素数设为3780即可 biSizeImage…

FPGA与数字图像处理技术

数字图像处理方法的重要性源于两个主要应用领域: 改善图像信息以便解释. 为存储.传输和表示而对图像数据进行处理,以便于机器自动理解. 图像处理(image processing): 用计算机对图像进行分析,以达到所需结果的技术.又称影像处理.一般指数字图像处理.数字图像是指用工业相机.摄像机.扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组,该数组的元素称为像素,其值称为灰度值.图像处理技术一般包括图像压缩,增强和复原,匹配.描述和识别3个部分. 常用方法: 图像变换:由于图像阵列很大,直接在空间域中…