基于字典的图像超分辨率实现 - CSDN博客 http://blog.csdn.net/u011630458/article/details/65635155 简介 这段时间在看基于字典的单帧图像超分辨率重建,本篇主要是对这块做个笔记记录. 基本原理 预处理 1.准备好用于字典训练的低分辨率图像LR及与之对应的高分辨率图片HR. 2.将低分辨率图像双线性或者三次方插值到高分辨率图像相同大小,得到MR. 3.将MR图像分成若干个3x3或者5x5之类的小块,小块之间有1x1或者2x2之类的重叠区域,…

一.Sparse Coding稀疏编码 稀疏编码算法是一种无监督学习方法,它用来寻找一组“超完备”基向量来更高效地表示样本数据.稀疏编码算法的目的就是找到一组基向量 ,使得我们能将输入向量 表示为这些基向量的线性组合: 也就是 虽然形如主成分分析技术(PCA)能使我们方便地找到一组“完备”基向量,但是这里我们想要做的是找到一组 “超完备” 基向量来表示输入向量 (也就是说,k > n).超完备基的好处是它们能更有效地找出隐含在输入数据内部的结构与模式.然而,对于超完备基来说,系数 ai 不再由输…

该论文是一篇来自CMU 的CVPR2013文章,提出了一种基于稀疏编码的轮廓特征,简称HSC(Histogram of Sparse Code),并在目标检测中全面超越了HOG(Histogram of Gradient)本文介绍HSC的思路及其计算过程. 如图3所示,HSC方法种采用了疏编码原理来提取图像特征的方法,即根据学习得到的字典对图像块Patch进行重新编码. 算法主要包括了两部分,分别是字典学习和特征提取. 字典学习. 1. 类似于基于K-Means方法的字典学习,稀疏编码的字典学习…

  0x00 简介 很长一段时间以来,HTA文件一直被web攻击或在野恶意软件下载程序用作恶意程序的一部分.HTA文件在网络安全领域内广为人知,从红队和蓝队的角度来看,它是绕过应用程序白名单有价值的“古老”方式之一.运行Microsoft HTML应用程序主机的Mshta.exe,Windows OS实用程序负责运行HTA(HTML应用程序)文件.我们可以运行JavaScript或Visual的HTML文件.您可以使用Microsoft MSHTA.exe工具解析这些文件. 0x01 HTA重要…

稀疏编码(sparse coding)和低秩矩阵(low rank)的区别        上两个小结介绍了稀疏编码的生命科学解释,也给出一些稀疏编码模型的原型(比如LASSO),稀疏编码之前的探讨文章就不说了,今天开始进入机器学习领域的稀疏表达.稀疏编码进入机器学习领域后,出现了很多应用,比如计算视觉领域的图像去噪,去模糊,物体检测,目标识别和互联网领域的推荐系统(Collaborative filtering)用到的low rank,其实sparsecoding和low rank有点区别,前者…

稀疏编码来源于神经科学,计算机科学和机器学习领域一般一开始就从稀疏编码算法讲起,上来就是找基向量(超完备基),但是我觉得其源头也比较有意思,知道根基的情况下,拓展其应用也比较有底气.哲学.神经科学.计算机科学.机器学习科学等领域的砖家.学生都想搞明白人类大脑皮层是如何处理外界信号的,大脑对外界的"印象"到底是什么东东.围绕这个问题,哲学家在那想.神经科学家在那用设备观察.计算机和机器学习科学家则是从数据理论和实验仿真上推倒.仿真.在神经编码和神经计算领域,我所能查到最早关于稀疏编码的文…

稀疏编码来源于神经科学,计算机科学和机器学习领域一般一开始就从稀疏编码算法讲起,上来就是找基向量(超完备基),但是我觉得其源头也比较有意思,知道根基的情况下,拓展其应用也比较有底气.哲学.神经科学.计算机科学.机器学习科学等领域的砖家.学生都想搞明白人类大脑皮层是如何处理外界信号的,大脑对外界的“印象”到底是什么东东.围绕这个问题,哲学家在那想.神经科学家在那用设备观察.计算机和机器学习科学家则是从数据理论和实验仿真上推倒.仿真.在神经编码和神经计算领域,我所能查到最早关于稀疏编码的文献是199…

用 Python 排序数据的多种方法 目录 [Python HOWTOs系列]排序 Python 列表有内置就地排序的方法 list.sort(),此外还有一个内置的 sorted() 函数将一个可迭代对象(iterable)排序为一个新的有序列表. 本文我们将去探索用 Python 做数据排序的多种方法. 排序基础 简单的升序排序非常容易:只需调用 sorted() 函数,就得到一个有序的新列表: 你也可以使用 list.sort() 方法,此方法为就地排序(并且返回 None 来避免混淆).…

  我们先从简单的开始吧.先分一个类: (一) 非动态显示图片(即图片先通过资源管理器载入,有一个固定ID) (二) 动态载入图片(即只需要在程序中指定图片的路径即可载入) 为方便说明,我们已经建好一个基于对话框的工程,名为Ttest. 对话框类为CTestDlg (一)     非动态载入图片. 方法1.先从最简单的开始,用picture 控件来实现. 步骤: 先在资源里Import一张图片,ID为IDB_BITMAP2 然后在对话框上添加一个picture控件,右键点击打开属性, 将type…

转载 http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a1853330102v0mr.html Sparse coding: 本节将简单介绍下sparse coding(稀疏编码),因为sparse coding也是deep learning中一个重要的分支,同样能够提取出数据集很好的特征.本文的内容是参考斯坦福deep learning教程:Sparse Coding,Sparse Coding: Autoencoder Interpretation,对应的中文教程见稀疏编码,…