随笔分类 - 数字图像处理
传统图像处理
摘要：机器视觉领域许多算法都要求先对图像进行二值化。这种二值化操作阈值的选取非常重要。阈值选取的不合适，可能得到的结果就毫无用处。今天就来讲讲一种自动计算阈值的方法。这种方法被称之为Otsu法。发明人是个日本人，叫做Nobuyuki Otsu (大津展之）。 简单的说，这种算法假设一副图像由前景色和背景色
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摘要：gabor滤波器简介 在经过一天的浏览csdn，博客园后，总算是对gabor滤波器有了一个大概的了解，所以趁还热着，赶紧记录一下。 写的话，先给自己梳理下要写什么吧： 1. 什么是gabor滤波器，公式定义 2. gabor滤波器的代码实现 3. 实验结果图 4. 借鉴的资料 1. gabor滤波器
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posted @ 2017-08-07 20:24
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摘要：阅读压缩感知的文献，RIP绝对是一个抬头不见低头见的英文简写，也就是有限等距性质（Restricted Isometry Property, RIP），尤其是研究测量矩阵的童鞋们，这是一个几乎绕不开的术语，所以在测量矩阵这一块首先讨论一下RIP。 一、RIP的定义 不同文献上表达RIP的方式不同，一
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posted @ 2017-08-04 20:58
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摘要：投影矩阵与最小二乘二者有什么必然的联系么，当我开始写这篇文章的时候我也这样问自己。如果Strang教授没有教授这堂课亦或者讲的这堂课没有被放到网上被别人所下载观看，那么... 好在一切都是那么的幸运 先说说投影吧，这个想必大家都知道，高中的知识了。一个向量(b)在另一个向量(a)上的投影： 实际上就
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posted @ 2017-08-04 20:17
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摘要：题目：Rachel_Zhang的“压缩感知”之“”HelloWorld"解读 引言 看Rachel_Zhang博主的“压缩感知”之“HelloWorld"的Matlab代码有几天了，一直是半知半解，对自己的理解力及数学基础无语了，经过昨晚的琢磨加上今天的理解，算是懂一些了，先写写。 这段代码是香港大
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posted @ 2017-08-04 19:38
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摘要：题目： 压缩感知中的lp球：p范数最优化为什么总会导致一个稀疏的解的原因 问题的引出 压缩感知中为了解释0范数或1范数最优化为什么总会导致一个稀疏解的原因在解释时经常使用lp球与直线的交点去解释，下面论文中就是这样子解释的： 戴琼海，付长军，季向阳.压缩感知研究[J].计算机学报，2011，34(3
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posted @ 2017-08-04 17:01
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摘要：不同图像灰度不同，边界处一般会有明显的边缘，利用此特征可以分割图像。需要说明的是：边缘和物体间的边界并不等同，边缘指的是图像中像素的值有突变的地方，而物体间的边界指的是现实场景中的存在于物体之间的边界。有可能有边缘的地方并非边界，也有可能边界的地方并无边缘，因为现实世界中的物体是三维的，而图像只具有
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posted @ 2017-08-04 10:17
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摘要：目标检测的图像特征提取之（一）HOG特征 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 1、HOG特征： 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。
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posted @ 2017-07-30 20:40
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摘要：篇文章写的非常好，确定要~认真~慎重~的转载了，具体请关注本文编辑作者：http://wenhuix.github.io/research/denoise.html 我不会告诉你这里的代码都是free！ 图像去噪是非常基础也是非常必要的研究，去噪常常在更高级的图像处理之前进行，是图像处理的基础。可惜
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posted @ 2017-07-29 15:52
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摘要：目标检测的图像特征提取之（二）LBP特征 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala
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posted @ 2017-07-29 15:31
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摘要：目标检测的图像特征提取之（三）Haar特征 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 1、Haar-like特征 Haar-like特征最早是由Papageorgiou等应用于人脸表示，Viola和Jones在此基础上，使用3种类型4种形式的特征。 Ha
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posted @ 2017-07-29 15:27
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摘要：“A被B膨胀是所有结构元素原点位置组成的集合，其中映射并平移后的B至少与A的某些部分重叠”[Conzalez] （1）、设图像数据为a: a为一幅二值图像，1对应图像中心的亮区域。 结构元素为b: 执行膨胀：imdilate(a,b),结果为： （方框区域对应原图像数据） （2）、过程分解： 先用结
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摘要：上学的时候，就一直很好奇，模式识别理论中，常提到的正则化到底是干什么的？渐渐地，听到的多了，看到的多了，再加上平时做东西都会或多或少的接触，有了一些新的理解。 1. 正则化的目的：防止过拟合！ 2. 正则化的本质：约束（限制）要优化的参数。 关于第1点，过拟合指的是给定一堆数据，这堆数据带有噪声，利
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posted @ 2017-01-11 13:51
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摘要：信息熵： 利用信息论中信息熵概念，求出任意一个离散信源的熵（平均自信息量）。自信息是一个随机变量,它是指某一信源发出某一消息所含有的信息量。一条信息的信息量和它的不确定性有着直接的关系。所发出的消息不同，它们所含有的信息量也就不同。任何一个消息的自信息量都代表不了信源所包含的平均自信息量。不能作为整
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posted @ 2017-01-11 13:45
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