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圖像處理中的數學(xué)原理詳解9——索伯列夫空間

  •   在泛函分析中,索伯列夫空間并不像 巴拿赫空間或者希爾伯特空間那么引入注意。但是在圖像處理中,索伯列夫空間在介紹BV空間(有界變差函數空間)時(shí),會(huì )被提到。而B(niǎo)V函數空間對于理解TV算法(偏微分方程在圖像處理中的重要內容)至關(guān)重要!所以我特別在“圖像處理中的數學(xué)原理詳解”系列文章中留出一個(gè)小節來(lái)對索伯列夫空間進(jìn)行必要的介紹?! ?.3.7 索伯列夫空間   由廣義導數的定義可以看出,這種導數不是關(guān)于函數的個(gè)別點(diǎn)處局部性質(zhì)反映,因為它是通過(guò)在整個(gè)區間上積分的極限來(lái)確定的,而積分
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基于圖像處理和模式識別的火災檢測方法

  •   學(xué)期末一直忙考試,大作業(yè),很久沒(méi)來(lái)耕耘了。。?! ‰m然考試都結束了,手頭還是累積了不少活兒要補,不多寫(xiě)了,曬個(gè)小項目,之前一直做的,后來(lái)當做模式識別課程的大作業(yè)交了?! 〈篌w框架如下:        還是之前的火災檢測,但是在一些簡(jiǎn)單的顏色、運動(dòng)檢測的基礎上增加了模式識別的方法。(其實(shí)并不需要這么多種方法,因為作業(yè)要求試驗三種以上的方法)  因為特征比較簡(jiǎn)單——SVM、非線(xiàn)性SVM、決策樹(shù)、隨機森林都是用的顏色直方圖來(lái)訓練;Adaboost就是完全用的《Rapid》中的
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圖像處理中的數學(xué)原理詳解(Part8)——傅立葉變換的來(lái)龍去脈

  •   千呼萬(wàn)喚始出來(lái),我們前面已經(jīng)做了很多很多的準備,終于可以揭開(kāi)傅立葉變換的面紗了。當然,在閱讀這篇文章之前,請務(wù)必保證你已經(jīng)掌握了傅立葉級數的所有內容,可以參看  圖像處理中的數學(xué)原理詳解(Part4) ——傅立葉級數的概念1  http://dyxdggzs.com/article/201703/344947.htm  圖像處理中的數學(xué)原理詳解(Part5) ——傅立葉級數的概念2  http://dyxdggzs.com/article/201703/344948.h
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圖像處理中的數學(xué)原理詳解(Part6) ——方向導數與梯度

  •   1.3.3 方向導數與梯度                  
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圖像處理中的數學(xué)原理詳解(Part7)——哈密爾頓算子

  •   在前面的部分中我們已經(jīng)完整地給出了梯度和散度這些數學(xué)概念的意義,這些生澀的定義在最初學(xué)習的時(shí)候很少有人會(huì )注意到它們跟圖像能有什么聯(lián)系。然而,隨著(zhù)學(xué)習的深入,當真正接觸到圖像處理算法時(shí),你又不得不承認,梯度、散度這些東西幾乎是無(wú)處不在的。本節所介紹的內容就是這些概念在圖像處理中的最最簡(jiǎn)單應用之范例。這部分內容與邊緣檢測技術(shù)密不可分?! ?.2.1 哈密爾頓算子                    
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圖像處理中的數學(xué)原理詳解(Part5)——傅立葉級數的概念2

  •   1.4.3?傅立葉級數的概念(2)——含“狄利克雷收斂定理”  ?? ?  ?? ?  ?? ?  本小節完。?
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圖像處理中的數學(xué)原理詳解(Part4) ——傅立葉級數的概念1

  •   1.4.3 傅立葉級數的概念(1)                    我整理了圖像處理中可能用到的一些數學(xué)基礎,將其分成了6個(gè)章節(全文目錄見(jiàn)上方鏈接)。如果你對其中的某一小節特別感興趣,但是它還沒(méi)有被發(fā)布,你可以在博客下方留言,我會(huì )據此調整發(fā)布順序。但是請務(wù)必精確地指出章節標號(例如1.3.7 曲面積分),而不是籠統地使用類(lèi)似“第5章”或者“小波部分”這樣的表述。因為等我把全部整個(gè)
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圖像處理中的數學(xué)原理詳解(Part3)

  •   1.3.9 斯托克斯公式與旋度                         本小節完。
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圖像處理中的數學(xué)原理詳解(Part2)

  •   1.3.8 高斯公式與散度(含格林第一恒等式,格林第二恒等式及格林互逆定理)                    本小節完。
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實(shí)踐的意義——寫(xiě)給圖像處理算法愛(ài)好者的建議

  •   陸放翁詩(shī)云:“紙上得來(lái)終覺(jué)淺,絕知此事要躬行”,此乃亙古不變之真理也?! D像處理研究的一個(gè)很大特點(diǎn)就在于,它是一種和實(shí)際應用緊密聯(lián)系的實(shí)用型學(xué)科。所有的算法都是針對實(shí)際中遇到的問(wèn)題而存在的。無(wú)論是我們新提出了一個(gè)算法,還是我們新學(xué)習了一個(gè)算法,都可以直接寫(xiě)一個(gè)程序來(lái)檢驗它的處理效果。而且這種“效果”往往還是一目了然的。因為圖像處理的輸入和輸出都是圖像,圖像就是用來(lái)給人看的。這種直觀(guān)性是其它研究領(lǐng)域所很難具備的。例如,當年何愷明博士向CVPR提交其關(guān)于圖像去霧算法的論文時(shí),審稿人就很驚訝于這么簡(jiǎn)單的方
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一個(gè)貫穿圖像處理與數據挖掘的永恒問(wèn)題

  •   〇、序言  創(chuàng )新對于學(xué)術(shù)研究或產(chǎn)業(yè)應用都具有不言而喻的重要作用,現在國家也提出了要建立創(chuàng )新型國家的發(fā)展戰略。如果回到我們所探討的圖像處理或數據挖掘研究,細細品讀其中的某些點(diǎn)滴,你是否能窺探出些許啟迪?首先,創(chuàng )新可以分成兩種,一種是原始創(chuàng )新,另外一種就是所謂的二次創(chuàng )新。如果一個(gè)東西過(guò)去完全不存在,你鬼使神差的就想出來(lái),那就是原始創(chuàng )新。比如圖靈當初石破天驚地構想出圖靈機模型就是原始創(chuàng )新。到現在也沒(méi)有任何跡象表明,他受到了什么事或什么人的啟發(fā)。事實(shí)上,現在人們(包括我學(xué)習圖靈機的時(shí)候)也非常驚訝,圖靈是如何
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圖像處理與機器視覺(jué)網(wǎng)絡(luò )資源收羅——傾心大放送

  •   做圖像處理或計算機視覺(jué)研究和開(kāi)發(fā),常會(huì )在線(xiàn)搜索一些資源,日積月累便挖出了一堆比較牛的博主,特別說(shuō)明:做這個(gè)方向的人很多,牛人也很多,但是這些資源大部分主要突出實(shí)用主義,相關(guān)博主也并不一定是這個(gè)領(lǐng)域中的泰山北斗(第一波中大部分都不是學(xué)校里的教授),但是他們的空間里真的有料,可以學(xué)到很多。不斷更新中,但大浪淘沙,我只保留最值得推薦的?! 〉谝徊ㄊ且恍┵Y源豐富的博客,有算法介紹,也有代碼實(shí)現:  1、畢業(yè)于荷蘭特溫特大學(xué)的Dirk-Jan Kroon博士,在Mathworks的FileExchan
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圖像處理中的數學(xué)原理詳解(Part1 總綱)

  •   數字圖像處理技術(shù)的研究與開(kāi)發(fā)對數學(xué)基礎的要求很高,一些不斷涌現的新方法中,眼花繚亂的數學(xué)推導令很多期待深入研究的人望而卻步。一個(gè)正規理工科學(xué)生大致已經(jīng)具備了包括微積分、線(xiàn)性代數、概率論在內的數學(xué)基礎。但在分析一些圖像處理算法的原理時(shí),好像還是感覺(jué)無(wú)從入手。實(shí)際所牽涉出來(lái)的問(wèn)題主要可歸結為如下幾個(gè)原因:1)微積分、線(xiàn)性代數、概率論這些是非常重要的數學(xué)基礎,但顯示不是這些課程中所有的內容都在圖像處理算法中有直接應用;2)當你將圖像處理和數學(xué)分開(kāi)來(lái)學(xué)的時(shí)候,其實(shí)并沒(méi)有設法建立它們二者的聯(lián)系;3)一些新方法或
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如何學(xué)好圖像處理——從小白到大神?

  •   什么是數字圖像處理?歷史、以及它所研究的內容  說(shuō)起圖像處理,你會(huì )想到什么?你是否真的了解這個(gè)領(lǐng)域所研究的內容??v向來(lái)說(shuō),數字圖像處理研究的歷史相當悠久;橫向來(lái)說(shuō),數字圖像處理研究的話(huà)題相當廣泛?! 底謭D像處理的歷史可以追溯到近百年以前,大約在1920年的時(shí)候,圖像首次通過(guò)海底電纜從英國倫敦傳送到美國紐約。圖像處理的首次應用是為了改善倫敦和紐約之間海底電纜發(fā)送的圖片質(zhì)量,那時(shí)就應用了圖像編碼,被編碼后的圖像通過(guò)海底電纜傳送至目的地,再通過(guò)特殊設備進(jìn)行輸出。這是一次歷史性的進(jìn)步,傳送一幅圖片的時(shí)間從原
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基于Zynq平臺硬件加速的體感游戲

  • 隨著(zhù)嵌入式系統的發(fā)展,我們已經(jīng)越來(lái)越離不開(kāi)它們。本文設計了一個(gè)基于Xilinx ZYNQ平臺硬件加速的體感游戲。首先,我們完成了手勢方向控制貪食蛇游戲,該游戲通過(guò)進(jìn)行膚色檢測、手勢跟蹤并分析軌跡,來(lái)控制貪食蛇的位置。然后,我們實(shí)現了用verilog語(yǔ)言編寫(xiě)的運行在FPGA上的膚色學(xué)習和識別算法。最后,軟件游戲調用基于A(yíng)XI總線(xiàn)的協(xié)議與硬件加速單元通信,膚色識別算法運行時(shí)間減少了43.2713%,達到了加速的效果。
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圖像處理介紹

  圖像處理   image processing   用計算機對圖像進(jìn)行分析,以達到所需結果的技術(shù)。又稱(chēng)影像處理。   基本內容 圖像處理一般指數字圖像處理。數字圖像是指用數字攝像機、掃描儀等設備經(jīng)過(guò)采樣和數字化得到的一個(gè)大的二維數組,該數組的元素稱(chēng)為像素,其值為一整數,稱(chēng)為灰度值。圖像處理技術(shù)的主要內容包括圖像壓縮,增強和復原,匹配、描述和識別3個(gè)部分。   圖像壓縮 由數字化得到的一 [ 查看詳細 ]

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