图像处理 - 随笔分类(第2页) - ostartech

面试准备——相关知识

摘要：1、颜色空间 LAB颜色空间是基于人眼对颜色的感知，可以表示人眼所能感受到的所有颜色。L表示明度，A表示红绿色差，B表示蓝黄色差。L*a*b颜色空间用于计算机色调调整和彩色校正。它独立于设备的彩色模型实现。 HSV (色相hue, 饱和度saturation, 明度value), 也称HSB (B指阅读全文

posted @ 2019-07-15 13:46 ostartech 阅读(355) 评论(0) 推荐(0)

图像拼接算法相关资料

摘要：1、 OpenCV探索之路（二十四）图像拼接和图像融合技术 - Madcola - 博客园 https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/7411961.html 阅读全文

posted @ 2019-07-12 20:55 ostartech 阅读(415) 评论(0) 推荐(0)

红外偏振图像信息获取

摘要：红外图像处理获得偏振信息红外偏振成像的几种技术方案 - 图文 - 百度文库 https://wenku.baidu.com/view/84635dd059f5f61fb7360b4c2e3f5727a5e924f0.html 目标与背景的红外偏振特性研究 - 图文 - 百度文库 https://w 阅读全文

posted @ 2019-07-04 20:26 ostartech 阅读(553) 评论(0) 推荐(0)

直方图均衡化的缺点——不平坦

摘要：近期在复习图像处理基础知识。其缺点：①变换后图像的灰度级减少，某些细节消失；②某些图像，如直方图有高峰，经处理后对比度不自然的过分增强灰度级不平坦。 1、原理直方图均衡化会造成灰度级的合并【伪轮廓】 - ostartech - 博客园 https://www.cnblogs.com/wxl84 阅读全文

posted @ 2019-07-02 20:20 ostartech 阅读(10242) 评论(0) 推荐(0)

分颜色通道SR的相关论文

摘要：1、SRCNN-译文.doc https://max.book118.com/html/2017/0628/118607667.shtm 见SRCNN翻译：彩色通道的实验 - wangxujin666的博客 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/wangxujin666/ar 阅读全文

posted @ 2019-06-27 17:28 ostartech 阅读(1007) 评论(0) 推荐(0)

色差公式汇总

摘要：色差 1、1976-CIELAB CIELab是CIE的一个颜色系统，表色体系，基于CIELab的意思是基于这个颜色系统之上，基本是用于确定某个颜色的数值信息。 Hunter 1948 L, a, b色彩空间的坐标是L, a和b。但是，Lab经常用做CIE 1976 (L*, a*, b*)色彩空间阅读全文

posted @ 2019-06-25 20:44 ostartech 阅读(13549) 评论(0) 推荐(1)

CIEDE2000色差公式相关

摘要：色差公式发展的三个重要的阶段：1976年以前（CIELAB和CIELUV的采用）、1976年到2001年（CIEDE2000色差公式的推荐）、2001年以后。国际照明委员会1998年成立了技术委员会(TC)1-47，主要任务是基于色相和明度的工业色差修正。经过技术委员会成员的紧密协作，在2001 阅读全文

posted @ 2019-06-24 20:49 ostartech 阅读(17709) 评论(0) 推荐(1)

模糊C均值聚类的公式推导

摘要：j=1...n，N个样本 i=1...c，C聚类一、优化函数 FCM算法的数学模型其实是一个条件极值问题：把上面的条件极值问题转化为无条件的极值问题，这个在数学分析上经常用到的一种方法就是拉格朗日乘数法把条件极值转化为无条件极值问题，需要引入n个拉格朗日因子，如下所示：然后对各个变量进行求导阅读全文

posted @ 2019-06-19 18:54 ostartech 阅读(6858) 评论(0) 推荐(0)

模糊C均值聚类-FCM算法

摘要：FCM（fuzzy c-means）模糊c均值聚类融合了模糊理论的精髓。相较于k-means的硬聚类，模糊c提供了更加灵活的聚类结果。因为大部分情况下，数据集中的对象不能划分成为明显分离的簇，指派一个对象到一个特定的簇有些生硬，也可能会出错。故，对每个对象和每个簇赋予一个权值，指明对象属于该簇的程阅读全文

posted @ 2019-06-18 17:02 ostartech 阅读(11843) 评论(0) 推荐(0)

K-means聚类

摘要：https://github.com/fengbingchun/NN_Test k-均值聚类简介 - 网络资源是无限的 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/79276668 阅读全文

posted @ 2019-06-14 16:18 ostartech 阅读(257) 评论(0) 推荐(0)

回归regression

摘要：X-Y存在某种映射关系，回归：确定出关系模型。阅读全文

posted @ 2019-06-12 09:44 ostartech 阅读(216) 评论(0) 推荐(0)

图像模糊C均值聚类分割代码

摘要：转自：直觉模糊C均值聚类与图像阈值分割 - liyuefeilong的专栏 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/liyuefeilong/article/details/43816495 阅读全文

posted @ 2019-06-10 21:11 ostartech 阅读(1994) 评论(0) 推荐(0)

图像处理相关作者主页

摘要：1、Jianchao Yang's home page http://www.ifp.illinois.edu/~jyang29/ 2、阅读全文

posted @ 2019-06-10 10:22 ostartech 阅读(191) 评论(0) 推荐(0)

[摘抄]模糊理论学习2

摘要：摘自：模糊集的隶属函数称为模糊分布。偏小型模糊分布、偏大型、中间型。模糊理论优势：可以处理复杂病态问题。模糊理论综述 - 百度文库 https://wenku.baidu.com/view/aa3a20f6227916888586d7d6.html?rec_flag=default&sxts= 阅读全文

posted @ 2019-06-05 17:39 ostartech 阅读(450) 评论(0) 推荐(0)

模糊理论学习

摘要：基于模糊集的图像处理 3.9 基于模糊集的图像处理 - LilyZJ的博客 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/LilyZJ/article/details/89107986 阅读全文

posted @ 2019-06-03 16:00 ostartech 阅读(448) 评论(0) 推荐(0)

非局部模块（Non Local module）

摘要：Efficient Coarse-to-Fine Non-Local Module for the Detection of Small Objects 何恺明提出了非局部神经网络（Non-local Neural Networks），非局部通用网络结构，超越CNN。 non-local指的就是感受阅读全文

posted @ 2019-05-28 18:17 ostartech 阅读(2775) 评论(0) 推荐(0)

Coarse-to-Fine超分辨率相关

摘要：1、A Coarse-to-Fine Subpixel Registration Method to Recover Local Perspective Deformation in the Application of Image Super-Resolution，2012 2、Deep Colo 阅读全文

posted @ 2019-05-28 18:03 ostartech 阅读(1753) 评论(0) 推荐(0)

JPEG Image Super-Resolution via Deep Residual Network

摘要：基于深度残差网络的JPEG图像超分辨率 JPEG Image Super-Resolution via Deep Residual Network PDF https://www.researchgate.net/publication/326203235_JPEG_Image_Super-Reso 阅读全文

posted @ 2019-05-28 15:24 ostartech 阅读(467) 评论(0) 推荐(0)

基于深度学习的超分辨率汇总

摘要：基于深度学习的图像超分辨率方法总结 - 木瓜子的博客 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/loadqian/article/details/80622704 阅读全文

posted @ 2019-05-27 21:34 ostartech 阅读(671) 评论(0) 推荐(0)

基于注意力机制超分辨率汇总

摘要：1、Channel Attention and Multi-level Features Fusion for Single Image Super-Resolution ,2018 [arXiv] https://arxiv.org/pdf/1810.06935v1.pdf 人工智能图像超分辨率单阅读全文

posted @ 2019-05-27 20:38 ostartech 阅读(5523) 评论(0) 推荐(0)

Good Good Study~

Day Day Up!

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