图像
一种基于边缘信息的多尺度模糊图像盲复原方法
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 101930601 A(43)申请公布日 2010.12.29(21)申请号 CN201010269223.X(22)申请日 2010.09.01(71)申请人 浙江大学 地址 310027 浙江省杭州市西湖区浙大路38号(72)发明人 戴朝约 冯华君 徐之海 李奇 (74)专利代理机构...
图像超分辨率重建算法综述
图像超分辨率重建算法综述作者:***来源:《科技视界》2015年第13期 【摘 要】超分辨率图像重建是指由同一场景的低分辨率退化图像(或图像序列)重建出一幅(或多幅)清晰的高分辨率图像。该技术已经成为图像处理领域的研究热点,然而传统的方法已很难获得突破,今年来过完备稀疏表示为超分辨重建提供了一种新的思路,也成为了目前的热点。本文通过分析超分辨率...
基于改进自编码网络的视频运动放大方法
正则化参数的自适应估计(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 114022809 A(43)申请公布日 2022.02.08(21)申请号 CN202111265525.4(22)申请日 2021.10.28(71)申请人 三峡大学 地址 443002 湖北省宜昌市西陵区大学路8号(72)发明人 但志平 张骁 李勃辉 方帅领 (...
基于自适应查表的高动态范围内容映射算法
第36卷第4期湖南理工学院学报(自然科学版)V ol. 36 No. 4 2023年12月 Journal of Hunan Institute of Science and Technology (Natural Sci...
自适应正则化图像复原方法研究
正则化参数的自适应估计自适应正则化图像复原方法研究一、本文概述随着数字图像处理技术的飞速发展,图像复原作为其中的重要分支,旨在从降质或损坏的图像中恢复出原始的高质量图像,已经成为计算机视觉和图像处理领域的研究热点。在实际应用中,图像往往会受到各种降质因素的影响,如噪声、模糊、运动失真等,这些因素会严重影响图像的视觉效果和后续处理的效果。因此,研究有效的图像复原方法对于提高图像质量和促进相关应用的发...
多尺度细节增强与自适应γ_变换的图像增强
doi:10.3969/j.issn.1003-3106.2023.06.004引用格式:孙小迎,邹艳.多尺度细节增强与自适应γ变换的图像增强[J].无线电工程,2023,53(6):1262-1268.[SUNXiaoying,ZOUQunyan.ImageEnhancementBasedonMultiscaleDetailEnhancementandAdaptiveγTransformati...
自适应二值化公式
自适应二值化公式自适应二值化是一种图像处理技术,用于将灰度图像转换为二值图像。根据所使用的具体算法,自适应二值化的公式可能会有所不同。以下是两种常见的自适应二值化算法的公式:1. 平均值法(CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C):\(T(x, y) = \text{mean} - C\)其中,\(T(x, y)\) 是像素点 (x, y) 处的阈值,\(\text{mean}\) 是...
基于改进的多通道卷积神经网络模型的图像分类方法
㊀第37卷第6期㊀㊀㊀㊀㊀佳木斯大学学报(自然科学版)㊀㊀Vol.37No.6㊀2019㊀年11月㊀㊀㊀㊀JournalofJiamusiUniversity(NaturalScienceEdition)㊀Nov.㊀2019文章编号:1008-1402(2019)06-1001-05基于改进的多通道卷积神经网络模型的图像分类方法①周衍挺(安徽理工大学数学与大数据学院ꎬ安徽淮南232001)摘㊀要:...
基于lp范数正则化的混合噪声去除模型
第39卷第4期 温 州 大 学 学 报(自 然 科 学 版) 2018年11月 V ol 39, No 4 &n...
nnunet 训练细节 处理
nnunet 训练细节 处理NNUNet是一个开源的医学图像分割框架,它基于PyTorch实现。在训练NNUNet模型时,我们需要注意一些细节来确保训练的有效性和稳定性。首先,我们需要准备训练数据集。医学图像数据通常具有高度的多样性和复杂性。因此,一个好的数据集对训练模型非常关键。数据集应包含具有标签的医学图像和相应的标注,例如手术影像、MRI扫描等。数据集的规模对于训练NNUNet模型非常重要,...
正则化自适应平滑约束图像复原算法
F福建电脑UJIAN COMPUTER福建电脑2018年第2期1引言图像复原是一种改善图像质量的处理技术,是图像处理研究领域中的热点问题,在科学研究和工程领域中被广泛应用[1]。在获取图像过程中,由于光学系统的像差、光学成像的衍射、成像系统的非线性畸变、几率介质的非线性、成像过程的相对运动[2]、大气的湍流效应、环境随机噪声等原因的影响,会使观测图像的真实图像之间不可避免的存在变差和失真。图像复原...
图形编程的直线提取原理
图形编程的直线提取原理直线提取是指从图像中获取直线的过程,常用于计算机视觉和计算机图形学领域。直线提取可以用于许多应用,例如边缘检测、物体检测、图像修复等。正则化几何因子常用的直线提取算法包括:1. Hough变换:Hough变换是一种基于数学原理的直线提取方法。它通过将图像中的每个像素点转换为参数空间上的一条曲线,并统计曲线的交点来检测直线。Hough变换的优点是对噪声和缺失数据具有较好的鲁棒性...
linethick函数
linethick函数1. 什么是linethick函数linethick函数是一种用于调整线条粗细的函数。它可以在图像处理中起到增强线条或轮廓的效果,使得线条更加明显和突出。在计算机视觉、图像分析和图像识别等领域,linethick函数被广泛应用于边缘检测、边缘增强和线条识别等方面。2. linethick函数的原理和算法linethick函数的原理是根据线条的像素值和周围像素的关系,通过特定的...
基于图像正则化的抗几何变换的感知哈希算法
收稿日期:3作者简介:孙锐(6),男,浙江余姚人,副研究员,博士,主要研究方向为多媒体安全,图像处理与理解。2010年工程图学学报2010第2期J OURNAL OF ENG INEERING GRAPHICSNo.2基于图像正则化的抗几何变换的感知哈希算法正则化几何因子孙锐1,闫晓星2,丁志中1(1.合肥工业大学计算机与信息学院,安徽合肥230009;2.合肥工业大学光电技术研究院,安徽合肥23...
基于Python语言和支持向量机的字符验证码识别
基于Python语言和支持向量机的字符验证码识别作者:杨雄来源:《数字技术与应用》2017年第04期 摘要:验证码的主要目的是区分人类和计算机,用来防止自动化脚本程序对网站的一些恶意行为,目前绝大部分网站都利用验证码来阻止恶意脚本程序的入侵。本文以某高校教务系统的字符验证码作为研究对象,利用图像处理的方法,对验证码图像进行二值化、去离散噪声、字...
python ocr模板匹配算法
python ocr模板匹配算法 OCR模板匹配算法是一种在图像识别领域广泛使用的方法,用于将图像中的文字区域与预定义的模板进行匹配。该算法可以用于自动化识别印刷体文字,并提取出准确的文字信息。以下是一个简单的Python模板匹配算法的示例: ```python import cv2 impor...
风格迁移算法和模型训练
风格迁移算法和模型训练1. 引言风格迁移算法是一种将图像的内容与风格分离,并将不同风格应用于相同内容的技术。它可以将一张照片的内容保持不变,同时赋予其不同的艺术风格,从而创造出独特且有趣的效果。在本文中,我们将介绍风格迁移算法的原理、常用模型以及模型训练方法。2. 风格迁移算法原理风格迁移算法基于神经网络,主要包含两个关键步骤:内容损失和风格损失。2.1 内容损失内容损失用于保持输入图像的内容不变...
融合运动信息的图像运动模糊去除算法
收稿日期:2019 10 18;修回日期:2019 12 12 基金项目:国家重点研发计划项目(2016YFC0200400);国家自然科学基金资助项目(61673265) 作者简介:董星煜(1993 ),男,山西朔州人,硕士研究生,主要研究方向为图像处理、深度学习;刘传奇(1993 ),男,山东聊城人,博士研究生,主要研究方向为图像处理、深度学习;赵健康(1...
像素级损失的bce方程式
像素级损失的bce方程式全文共四篇示例,供读者参考第一篇示例: 像素级损失(Binary Cross Entropy, BCE)是一种常用的损失函数,它常被用于计算图像分割任务中预测的像素与真实标签之间的差异。在图像分割中,每个像素都有一个对应的标签,可以表示不同的类别或物体。如人类图像分割中,背景和人物可以分别用0和1表示。BCE损失函数的作用就是评估模型预测的像素分类...
深度学习模型用于图像分类的基本原理
正则化的直观理解深度学习模型用于图像分类的基本原理摘要:本论文深入研究了深度学习模型在图像分类中的核心原理和应用。我们首先介绍了神经网络基础、深度神经网络、卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的原理,为理解深度学习提供了坚实的基础。然后,我们深入讨论了图像分类应用中的数据预处理、模型训练、性能评估和模型部署。这一研究为研究人员提供了关键的知识和技术,以利用深度学习在图像分类领域取得更好的...
深度学习图像识别算法的使用教程
深度学习图像识别算法的使用教程深度学习图像识别算法是近年来人工智能领域发展最迅猛、应用最广泛的一项技术。它利用神经网络模型,通过大量的图像数据进行训练,实现对图像的自动识别和分类。本文将介绍深度学习图像识别算法的使用教程,帮助读者理解并应用这一技术。一、理论基础深度学习图像识别算法的核心是深度神经网络。它模拟了人脑神经元的工作原理,通过多层的神经网络结构,实现对图像的特征提取和分类。了解神经网络的...
基于稀疏表示的单幅图像超分辨率重建
超分辨率重建(a)低分辨率图像(b) 高分辨率图像图1.1 超分辨率重建示意图由于超分辨率重建技术具备非常明显的优势,该技术在许多行业有着广阔的应用前景:(1) 军事应用领域[4]:在军事的高空观察,战场的实时监控等场景中,由于成像设备距离目标较远或者受环境等因素的制约,往往很难得到高清的战场画面,而这些战场信息在作战指挥中有非常重要的作用,因此通过软件的手段提高图像的分辨率在军事应用领域有着非常...
基于非局部自相似性的稀疏表示遥感图像去噪方法[发明专利]
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201510192014.2(22)申请日 2015.04.21G06T 5/00(2006.01)(71)申请人南京理工大学地址210000 江苏...
基于学习型卷积稀疏编码的图像去雨方法
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 113902931 A(43)申请公布日 2022.01.07(21)申请号 CN202111095476.4(22)申请日 2021.09.17(71)申请人 淮阴工学院 地址 223400 江苏省淮安市涟水县海安路10号安东大厦八楼(72)发明人 陈华松 杜娟 华妮娜 李健 郑媛媛 裴...
图上的正则化扩散图像分割方法分析
1 绪论1.1 图像分割算法的发展图像分割问题一直是计算机图像处理中的焦点问题,传统的方法大多把注意力放在使用某种准则对图像中的元素进行聚类的非监督分割算法上,而近年来,全监督图像分割方法由于能够提供用户(或处理人员)影响分割效果的能力而越来越受到人们的重视,并因此产生了大量的分割算法,如使用种子点的区域生长方法[1]等,此类方法的共同特点是通过比较未标记点与种子点的相似程度来判断未标记点的所属类...
复数FrFT优化图像去噪深度学习全维稀疏策略评估
复数FrFT优化图像去噪深度学习全维稀疏策略评估深度学习技术在图像去噪领域发挥着重要作用。然而,由于图像噪声的复杂性和多样性,传统的深度学习模型在某些情况下可能无法达到理想的效果。为了解决这一问题,研究人员提出了一种称为复数FrFT优化的方法,该方法结合了复数FrFT变换和深度学习,以实现更好的图像去噪效果。复数FrFT(Fractional Fourier Transform)是一种对信号进行变...
图像压缩中的稀疏表示技术
图像压缩中的稀疏表示技术哪种正则化方式具有稀疏性随着数字化技术的发展,各种数字图像的应用越来越广泛。然而,不可避免地需要在存储、传输和显示时对图像进行压缩以减少数据量。图像压缩技术既能节约存储空间,又能提高传输速率和信号质量。其中,稀疏表示技术是一种重要的压缩方式,下面将详细介绍。一、稀疏表示的概念稀疏表示是指将一个信号表示为一组线性组合的形式,而这组线性组合只包含少量非零项。换言之,一个信号的稀...
稀疏编码的历史与发展趋势分析
稀疏编码的历史与发展趋势分析哪种正则化方式具有稀疏性稀疏编码是一种在计算机科学和信号处理领域中被广泛研究和应用的技术。它的核心思想是通过寻信号中的稀疏表示来减少数据的冗余和噪声,从而提高数据的处理效率和质量。稀疏编码的历史可以追溯到上世纪50年代,而随着技术的发展和应用的拓展,它在图像处理、语音识别、机器学习等领域中的应用也越来越广泛。稀疏编码最早的提出者之一是美国数学家David L. Don...
基于人工智能技术的高校会计票据识别的研究
一、研究背景随着科学技术的快速发展,人工智能越来越多地应用于人们的生活之中,智能交通、智能医疗、智能家居、智能票务系统等给人们的日常生活带来了更大的便捷。基于人工智能大数据的高校智能财税一体化服务平台系统的开发和应用,解决了传统高校会计中的诸多问题,实现了票据、凭证、账簿、报表等各环节的自动化、流程化、透明化。基于人工智能技术的高校会计票据系统通过对原始票据进行扫描、文本自动识别和人工校验,建立了...
多模态图像智能目标识别对抗攻击
国防科技NATIONAL DEFENSE TECHNOLOGY第42卷第2期2021年4月Vol. 42, No. 2Apr. 202]多模态图像智能目标识别对抗攻击拓世英1,孙浩2,林子涵為陈进°(1.国防科技大学电子科学学院,湖南长沙410073;2.国防科技大学电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室,湖南 长沙410073;3.国防科技大学前沿交叉学科学院,湖南长...