图像金字塔概念 . 我们在图像处理中常常会调整图像大小,最常见的就是放大(zoom in)和缩小(zoom out),尽管几何变换也可以实现图像放大和缩小,但是这里我们介绍图像金字塔 . 一个图像金字塔式一系列的图像组成,最底下一张是图像尺寸最大,最上方的图像尺寸最小,从空间上从上向下看就想一个古代的金字塔. 图像金字塔概念 .高斯金子塔 – 用来对图像进行降采样 .拉普拉斯金字塔 – 用来重建一张图片根据它的上层降采样图片 图像金字塔概念 – 高斯金字塔 .高斯金子塔是从底向上,逐层降采样得到…

图像的降采样与升采样(二维插值) 1.先说说这两个词的概念: 降采样,即是采样点数减少.对于一幅N*M的图像来说,如果降采样系数为k,则即是在原图中 每行每列每隔k个点取一个点组成一幅图像.降采样很容易实现. 升采样,也即插值.对于图像来说即是二维插值.如果升采样系数为k,即在原图n与n+1两点之间插入k-1个点,使其构成k分.二维插值即在每行插完之后对于每列也进行插值. 插值的方法分为很多种,一般主要从时域和频域两个角度考虑.对于时域插值,最为简单的是线性插值.除此之外,Hermite插值,样…

缩小图像 缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的是两个: 使得图像符合显示区域的大小: 生成对应图像的缩略图: 下采样的原理: 对于一幅图像尺寸为M*N,对其进行s倍的下采样,即得到(M/s)*(N/s)尺寸的分辨率图像,当然,s应该是M和N的公约数才可以,如果考虑是矩阵形式的图像,就是把原始图像s*s窗口内的图像变成一个像素,这个像素点就是窗口内所有像素的均值 Pk = (∑ Xi)/ S^2 放大图像 放大图像(或称为上采样(upsamp…

缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的有两个:1.使得图像符合显示区域的大小:2.生成对应图像的缩略图.放大图像(或称为上采样(upsampling)或图像插值(interpolating))的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上.对图像的缩放操作并不能带来更多关于该图像的信息, 因此图像的质量将不可避免地受到影响.然而,确实有一些缩放方法能够增加图像的信息,从而使得缩放后的图像质量超过原图质量的.…

clear all clc im = {}; %%创建字典im以保存读取的图片 dis = dir('C:\Users\KCl\Documents\MATLAB\SRCNN\Set5\*.bmp'); :length(dis) path = strcat('C:\Users\KCl\Documents\MATLAB\SRCNN\Set5\',dis(i).name); im{i} =imread(path); %%将读取到的图像存储在字典im中 up_scale = ; %%将降采样系数设为3,…

文件路径: 滤波算法main.m: %% 测试函数 %NLM滤波及滤波与 clc,clear all,close all; ima_ori=double(imread('F:\Users\****n\Documents\MATLAB\TestImages\标准图像\lenna.bmp'));%原图 ima=imresize(ima_ori,0.5,'nearest'); [wid,len,channels]=size(ima); search=;%搜索窗半径大小= patch=;%匹配窗半径大小…

降采样: Edit=>Subsample 出现一个弹窗,可以选择3种降采样的方式:Random, Space, Octree. 下面用一个例子来说明3种方式.例子是一个5.88M个点的点云文件(用space方式,0.2米,降采样之后的). 1. Random 参数是一个点数. 设置为1M,得到的结果点云,有1M个点. 2. Space 参数是一个距离阀值.结果点云中,任意2个点的距离都必须大于等于这个阀值. 0.2米降采样,得到的结果,有5.88M个点. 0.5米降采样,得到的结果,有0.87M…

MCMC(一)蒙特卡罗方法 MCMC(二)马尔科夫链 MCMC(三)MCMC采样和M-H采样 MCMC(四)Gibbs采样(待填坑) 在MCMC(二)马尔科夫链中我们讲到给定一个概率平稳分布$\pi$, 很难直接找到对应的马尔科夫链状态转移矩阵$P$.而只要解决这个问题,我们就可以找到一种通用的概率分布采样方法,进而用于蒙特卡罗模拟.本篇我们就讨论解决这个问题的办法:MCMC采样和它的易用版M-H采样. 1. 马尔科夫链的细致平稳条件 在解决从平稳分布$\pi$, 找到对应的马尔科夫链状态转移矩…

有时候我们会遇到,由于统计信息不准确导致优化器生成了一个错误的执行计划(或者这样表达:一个较差的执行计划),从而引起了系统性能问题.那么如果我们怀疑这个错误的执行计划是由于统计信息不准确引起的.那么我们如何判断统计信息不准确呢?当然首先得去查看实际执行计划中,统计信息的相关数据是否与实际情况有较大的出入,下面我们抛开这个大命题,仅仅从统计信息层面去查看统计信息的更新时间,统计信息的采样行数.采样比例等情况. 1:首先,我们要查查统计信息是什么时候更新的. 2:其次,我们查看统计信息的采样的百分比…

目录 1. 语言模型 2. n元语法 3. 语言模型数据集 4. 时序数据的采样 4.1 随机采样 4.2 相邻采样 一段自然语言文本可以看作是一个离散时间序列,给定一个长度为\(T\)的词的序列\(w_1, w_2, \ldots, w_T\),语言模型的目标就是评估该序列是否合理,即计算该序列的概率: \[ P(w_1, w_2, \ldots, w_T). \] 1. 语言模型 假设序列\(w_1, w_2, \ldots, w_T\)中的每个词是依次生成的,我们有 例如,一段含有4个词的…