作者提出了一种新的梯度域引导图像滤波器,通过将明确的一阶边缘感知约束结合到现有的引导图像滤波器中. matlab代码实现 转载至:https://blog.csdn.net/majinlei121/article/details/50717777 %主程序function q = gradient_guidedfilter(I, p, eps) % GUIDEDFILTER O() time implementation of guided filter. % % - guidance imag…

引导图是一种自适应权重滤波器,能够在平滑图像的同时起到保持边界的作用,具体公式推导请查阅原文献<Guided Image Filtering>.这里只说一下自适应权重原理.C++实现灰度图像以及彩色图像的引导图滤波.验证结果. 自适应权重原理 引导图滤波作为一种线性滤波器,可以简单定义为如下形式: 其中I是引导图像(guided Image),P是输入的待滤波图像,Q是滤波后的输出图像,W是根据引导图I确定的权重值.权重值W可以用下式表示(原文献有详细推导):        μk是窗口内像素点…

论文下载地址:http://research.microsoft.com/en-us/um/people/jiansun/papers/GuidedFilter_ECCV10.pdf 本文主要介绍导向滤波,但是在网上看这算法还能去雾,不知道是具体是怎么利用导向滤波实现去雾的,希望过来人指点迷津,这块主要是重写了导向滤波应用于彩色图像的部分代码,希望与大家共同交流. 论文主要如下: Kaiming He, Jian Sun, Xiaoou Tang. Single Image Haze Remov…

在图像滤波中,人们最希望的就是可以将图像中的噪声过滤掉的同时,能够让边缘尽可能的保持.噪声属于高频信号,而边缘其实也是一种高频信号,所以一般的滤波器,比如高斯模糊,均值模糊,都是一种低通滤波器,能够将高频信号做平滑处理,这些kernel在将噪声滤掉的同时,也会将边缘模糊掉,所以保边滤波器的设计一直是图像滤波的重点. 导向滤波是非常有名的一种保边滤波器,与传统的高斯滤波,均值滤波独立于图像的内容不同,导向滤波的 kernel 基于一个 guided image, 简单来说,就是给定一个 guide…

CUDA是GPU通用计算的一种,其中现在大热的深度学习底层GPU计算差不多都选择的CUDA,在这我们先简单了解下其中的一些概念,为了好理解,我们先用DX11里的Compute shader来和CUDA比较下,这二者都可用于GPU通用计算. 先上一张微软MSDN上的图. Compute shader: 线程块: Dispatch(x,y,z), 索引SV_GroupID 线程组: [numthreads(SIZE_X, SIZE_Y, 1)], 索引SV_GroupThreadID. 组内索引:…

自从何凯明提出导向滤波后,因为其算法的简单性和有效性,该算法得到了广泛的应用,以至于新版的matlab都将其作为标准自带的函数之一了,利用他可以解决的所有的保边滤波器的能解决的问题,比如细节增强.HDR压缩.细节羽化.去雾.风格化,而且由于其保边特性,如果很多传统函数中使用高斯滤波或者均值滤波的地方用他代替,能很好解决一些强边缘的过渡不自然问题,比如retinex.Highlight/shadow等应用中,因此,快速的实现该算法具有很强的适用意义. 本文简要的记录了本人在优化导向滤波实现的过程中…

Harris角点检测 UI还是用的上次扣像的,只有前后置可以用,别的没有效果,只看实现就好. 相应源码 在实现之前,我先重新整理编译glsl的生成工具,如Harris角点检测中间计算过程需要针对rgba32f做高斯模糊,我们前面针对rgba8实现过,现在使用glslangValidator针对一份文件生成一编译文件会导致维护麻烦,很多无意义的重复代码,暂时还不想把glslangValidator集成到代码中动态生成,所以在这,先搞定glsl根据编译条件生成多份文件的工具. 其所有glsl代码全统…

利用document.domain 实现跨域:前提条件:这两个域名必须属于同一个基础域名!而且所用的协议,端口都要一致,否则无法利用document.domain进行跨域. 两个子域名:aaa.xxx.combbb.xxx.com aaa里的一个网页(a.html)引入了bbb 里的一个网页(b.html),这时a.html里同样是不能操作b.html里面的内容的.因为document.domain不一样,一个是aaa.xxx.com,另一个是bbb.xxx.com. 这时我们就可以通过Java…

梯度下降(GD)是最小化风险函数.损失函数的一种常用方法,随机梯度下降和批量梯度下降是两种迭代求解思路,下面从公式和实现的角度对两者进行分析,如有哪个方面写的不对,希望网友纠正. 下面的h(x)是要拟合的函数,J(theta)损失函数,theta是参数,要迭代求解的值,theta求解出来了那最终要拟合的函数h(theta)就出来了.其中m是训练集的记录条数,j是参数的个数. 1.批量梯度下降的求解思路如下: (1)将J(theta)对theta求偏导,得到每个theta对应的的梯度 (2)由于是…

梯度下降(GD)是最小化风险函数.损失函数的一种常用方法,随机梯度下降和批量梯度下降是两种迭代求解思路,下面从公式和实现的角度对两者进行分析,如有哪个方面写的不对,希望网友纠正. 下面的h(x)是要拟合的函数,J(theta)损失函数,theta是参数,要迭代求解的值,theta求解出来了那最终要拟合的函数h(theta)就出来了.其中m是训练集的记录条数,j是参数的个数. 1.批量梯度下降的求解思路如下: (1)将J(theta)对theta求偏导,得到每个theta对应的的梯度 (2)由于是…