精华内容
参与话题
问答
  • 图像处理——图像分析的数据结构

    千次阅读 2018-02-08 20:01:33
    图像分析的数据结构 ...为了突出对后续处理重要 的图像的某些方面,需要进行预处理(滤波或边缘锐化) 分割图像(segmented images):为可能属于同一物体的区域。 几何表示(geometric representation):保存2...

    图像分析的数据结构

    1 图像数据表示的层次

    四个层次

    1. 图标图像(iconic images):最底层的表示,有含有原始数据的图像组成,原始数据也就是像素亮度数据的整数矩阵。为了突出对后续处理重要 的图像的某些方面,需要进行预处理(滤波或边缘锐化)
    2. 分割图像(segmented images):为可能属于同一物体的区域。
    3. 几何表示(geometric representation):保存2D和3D形状知识。
    4. 关系模型(relational models):使我们能更有效地,并且在更高的抽象层次上的处理数据。

    2 传统图像数据结构

    矩阵,链,图,物体属性表,关系数据库

    2.1 矩阵

    矩阵是底层图像表示的最普通的数据结构,矩阵元素是整型的数值。

    特殊图像

    • 二值图像(binary image):仅有两个亮度级别的图像,用仅含有0和1的矩阵来表示
    • 多光谱图像(multispectral image):可以用多个矩阵来表示,每个矩阵含有一个频带的图像。
    • 分层图像数据结构(bierarchical image data structures):用不同的分辨率的矩阵来获得。

    共生矩阵(co-occurrence matrix)

    ​ 它是亮度为z的像素(i1,j1)和亮度为y的像素(i2,j2)的具有空间关系的两个像素的概率估计。

    ​ 假设这个概率仅依赖于亮度z的像素和亮度y的像素之间的某个空间关系r,那么关于关系r的信息就记录在方形的共生矩阵C中,它的维数对应图像的亮度级别数。

    算法:关系r的共生矩阵Cr(x,y)

    1. Cr(z,y)=0,对于所有的z,y[0,L],L是最大的亮度。
    2. 对于图像中所有的像素(i1,j1) ,找到与像素(i1,j1)有关系r的像素(i2j2),做Cr[f(i1,j1),f(i2,j2)]=Cr[f(i1,j1),f(i2,j2)]+1.

    积分图像

    ​ 描述全局信息的矩阵表示方法。积分图像的构造方式是位置(i,j)处的值ii(i,j)是原图像的(i,j)左上角所有像素的和:ii(i,j)=ki,ljf(k,l)

    算法:积分图像的构建

    1. s(i,j)表示行方向的累加和,初始化s(i,1)=0

    2. ii(i,j)表示一个积分图像,初始化ii(1,i)=0

    3. 逐行扫描图像,递归计算每个像素(i,j)行方向的累加和s(i,j)和积分图像ii(i,j)的值

      s(i,j)=s(i,j1)+f(i,j)

      ii(i,j)=ii(i1,j)+s(i,j)

    4. 扫描图像一遍,当到达图像右下角像素时,积分图像ii构造好了。

    积分图像这个数据结构主要用来快速计算多个尺度的简单矩阵图像特征。

    2.2 链

    ​ 链在计算机视觉中用于描述物体的边界。链的元素是一个基本符号,这种方法使得在计算机视觉任务中可以使用任何形式的理论。链适合组织成符号序列的数据,链中相邻的符号通常对应于图像中邻接的基元。

    2.3 拓扑数据结构

    图(graph)G(V,E)是一个代数结构,有一组结点V=v1,v2,,vn和一组弧E=e1,e2,,en构成。每条弧ek代表一对无次序的结点{vi,vj}。结点的度数等于该结点所具有的弧数。

    赋值图(evaluated graph):指弧和结点或两者都带有数值的图。

    区域邻接图(region adjacency graph):其中结点对应与区域,相邻的区域用弧连接起来。

    2.4 关系结构

    3 分层数据结构

    3.1 金字塔

    M型金字塔(M-pyramids)矩阵

    M型金字塔:是一个图像序列{ML,ML1,,M0}其中ML是具有与原图像同样的分辨率和元素的图像Mi1Mi降低一半分辨率得到的图像。通常我们只考虑维数是2的幂的方阵。

    M型金字塔存储所有图像矩阵需要的像素个数为N2(1+14+116+)=1.33N2

    T型金字塔(T-pyramids)树形

    T型金字塔:树状结构。设2l是原图像的大小(最高分辨率)。

    定义:

    1. 一个结点集合P={P=(k,i,j)}使得级别k[0,L]i,j[0,2k1]
    2. 一个映射F,定义在金字塔的结点Pk1,Pk之间F(k,i,j)=(k1,i div 2,j div 2)div表示整除
    3. 一个函数V,将金字塔的结点P映射到Z,其中Z是对应于亮度级别数的所有数的子集合

      特点:

    4. 对于给定的k,T型金字塔的结点对应于M型金字塔的一些图像点,结点P={(k,i,j)}集合的每个元素对应于M型金字塔的一个矩阵,称k为金字塔的层数。

    5. 对于给定的k ,图像P={(k,i,j)}构成金字塔的第k层的一个图像。
    6. F是所谓的父亲映射,在T型金字塔中,除了根(0,0,0)之外的所有的结点Pk都有定义。
    7. 除了叶子结点外,T型金字塔的每个结点都有4个子结点,叶子结点是第L层的结点,对应于图像的单个像素。

    3.2 四叉树

    ​ 对T型金字塔的改进,除叶子结点外每个结点有4个子结点(西北NW,东北NE,西南SW,东南SE),在每个层次图像被分解为4个象限。

    展开全文
  • 图像并行处理技术

    2009-12-28 14:44:00
    具体内容包括图像并行处理技术的基本概念、图像并行处理系统工程、图像处理算法与算法的并行数据结构、流水线型图像并行处理技术、基于dsp的图像并行处理技术、邻域图像并行处理机、基于mmx/ sse技术与基于集群...
    本书从图像处理的特点出发,以算法与系统实现之间的联系为主线,系统地论述了图像并行处理技术。具体内容包括图像并行处理技术的基本概念、图像并行处理系统工程、图像处理算法与算法的并行数据结构、流水线型图像并行处理技术、基于dsp的图像并行处理技术、邻域图像并行处理机、基于mmx/ sse技术与基于集群计算机技术的图像并行处理技术。本书的特点是内容新颖,系统性强,实例突出。 本书可作为高等院校图像处理专业的研究生教学用书,也可供从事图像处理技术研究、开发及应用的科技人员参考。 本书从图像处理的特点出发,以算法与系统实现之间的联系为主线,系统地论述了图像并行处理技术。具体内容包括图像并行处理技术的基本概念、图像并行处理系统工程、图像处理算法与算法的并行数据结构、流水线型图像并行处理技术、基于dsp的图像并行处理技术、邻域图像并行处理机、基于mmx/sse技术与基于集群计算机技术的图像并行处理技术。本书的特点是内容新颖,系统性强,实例突出。 本书可作为高等院校图像处理专业的研究生教学用书,也可供从事图像处理技术研究、开发及应用的科技人员参考。 更多图书... microsoft visual c++.net程序设计 microsoft windows xp中文版快捷教程 unix/solaris系统管理与网络管理 ug cad实用教程 亲子沟通心主张:如何与孩子谈真正重要的问题 全球市场中的企业与政府(第6版) 毒吻--中国反间谍作品集 初中全程学习初三语文(上) 初中创新学习初三英语 中学生大语文丛书-中学语文阅读方法新编 中学生创新能力同步测训丛书.测训精编--高一数学(上) 流行英语口语词汇分类手册 大语文--小学五年级 21世纪精讲精练大学英语(读写教程第一册) 中学生创新能力同步测训丛书.测训精编--高二物理 笛子演奏与练习——音乐大课堂·民乐系列 自考过关.全真模拟试题--法学概论 电路考研精要与典型题解析 管理学 中国基金投资市场:现状、问题与展望(安泰保险研究系列)

    转载于:https://www.cnblogs.com/kangderui/archive/2009/12/28/1634122.html

    展开全文
  • 《数字视频图像处理与通信》内容详尽,重点突出,注重理论和实践的结合,每章后有习题供读者思考或练习,可作为信息工程、计算机、通信、自动化等专业高年级本科生和研究生教材或教学参考书,也可作为工程技术人员的...
  • 数字图像处理之开操作和闭操作

    万次阅读 2018-04-21 15:45:00
    1.理解并掌握形态学图像处理中的开操作和闭操作 2.熟悉并掌握MATLAB软件的使用 实验环境 操作系统:Windows 10 软件:MATLAB R2014a 相关知识 1.定义 开操作:使图像的轮廓变得光滑,断开较窄的狭颈...

    实验目的

    1.理解并掌握形态学图像处理中的开操作和闭操作
    2.熟悉并掌握MATLAB软件的使用

    实验环境

    操作系统:Windows 10
    软件:MATLAB R2014a

    相关知识

    1.定义

    开操作:使图像的轮廓变得光滑,断开较窄的狭颈和消除细的突出物。
    使结构元B对集合A进行开操作,定义为:

    AB=(AB)B

    含义:先用B对A进行腐蚀,然后用B对结果进行膨胀。
    闭操作:同样使图像的轮廓变得光滑,但与开操作相反,它能弥合狭窄的间断和细长的沟壑,消除小的孔洞,并填补轮廓线中的裂痕。
    使用结构元B对集合A进行闭操作,定义为:

    AB=(AB)B

    含义:先用B对A进行膨胀,然后用B对结果进行腐蚀。

    2.几何解释

    (1)开操作的何解释
    A○B的边界由B中的点建立
    当B在A的边界内侧滚动时,B所能到达的A的边界的最远点。


    (2)闭操作的几何解释
    A•B的边界由B中的点建立
    B在A的边界外侧滚动
    满足〖(B)〗_z⋂A≠”Ø” 的所有点的集合

    3.相关函数说明

    (1)strel
    功能:形态学结构元素。
    用法:
    SE = STREL('arbitrary',NHOOD,HEIGHT) 创建一个指定领域的非平面结构化元素。HEIGHT是一个矩阵,大小和NHOOD相同,他指定了NHOOD中任何非零元素的高度值。
    SE = STREL('ball',R,H,N) 创建一个空间椭球状的结构元素,其X-Y平面半径为R,高度为H。R必须为非负整数,H是一个实数。N必须为一个非负偶数。当N>0时此球形结构元素由一系列空间线段结构元素来近似。
    SE = STREL('diamond',R) 创建一个指定大小R平面钻石形状的结构化元素。R是从结构化元素原点到其点的距离,必须为非负整数。
    SE = STREL('disk',R,N) 创建一个指定半径R的平面圆盘形的结构元素。这里R必须是非负整数. N须是0, 4, 6, 8.当N大于0时,圆盘形结构元素由一组N(或N+2)个周期线结构元素来近似。当N等于0时,不使用近似,即结构元素的所有像素是由到中心像素距离小于等于R的像素组成。N可以被忽略,此时缺省值是4。注: 形态学操作在N>0情况下要快于N=0的情形。
    如:se1 = strel('square',11) % 11乘以11的正方形
    (2)imeroad
    腐蚀图像
    用法:IM2 = imerode(IM,SE)
    腐蚀灰度、二进制或压缩二进制图像 IM ,返回腐蚀图像 IM2 。参数 SE 是函数 strel 返回的一个结构元素体或是结构元素体阵列。
    (3)imdilate
    膨胀图像
    用法:IM2 = imdilate(IM, SE)
    膨胀灰度图像、二值图像、或者打包的二值图像IM,返回膨胀图像M2。变量SE是一个结构元素或者一个结构元素的数组,其是通过strel函数返回的。

    实验内容

    先开操作再闭操作,组成形态学滤波器。
    a 图是受噪声污染的指纹的二值图像,噪声为黑色背景上的亮元素和亮指纹部分的暗元素
    b图是使用的结构元
    c图是使用结构元素对图a腐蚀的结果:背景噪声消除了,指纹中的噪声尺寸增加
    d图是使用结构元素对图c膨胀的结果:包含于指纹中的噪声分量的尺寸被减小或被完全消除,带来的问题是:在指纹纹路间产生了新的间断
    e图是对图d膨胀的结果,图d的大部分间断被恢复,但指纹的线路变粗了
    f图是对图e腐蚀的结果,即对图d中开操作的闭操作。最后结果消除了噪声斑点
    缺点:指纹线路还是有断点,可以通过加入限制性条件解决。

    实验结果

    总结

    通过本次实验,我基本掌握了开操作和闭操作的理论知识和matlab实现方法,同时体会到了数字图像处理的强大功能,在我们生活的方方面面都有着广泛的应用。学习理论知识第一步,还需要用编程软件去实现,再进一步是应用到现实生活中,再进阶一步就是提出新的理论。
    总之,这次实践让我收获颇多,最后衷心感谢老师的细致讲解,她严谨的学风和认真的态度给我打开了数字图像处理领域的大门。

    附录

    matlab程序

    A=imread('Fig0911(a)(noisy_fingerprint).tif'); %注意图片的路径要设置正确
    subplot(2,3,1);
    imshow(A)
    title('噪声图像')
    se=strel('square',3);
    A2=imerode(A,se);
    subplot(2,3,2);
    imshow(A2)
    title('腐蚀后的图像')
    A3=imopen(A,se);
    subplot(2,3,3);
    imshow(A3)
    title('A的开操作')
    A4=imdilate(A3,se);
    subplot(2,3,4);
    imshow(A4)
    title('开操作的膨胀')
    A5=imclose(A3,se);
    subplot(2,3,5);
    imshow(A5)
    title('开操作的闭操作')
    展开全文
  • 形态学图像处理之细化算法

    千次阅读 2019-09-01 19:51:41
    “骨架”是指一幅图像的骨骼部分,它描述物体的几何形状和拓扑结构,是重要的图像描绘子之一。计算骨架的过程一般称为“细化”或“骨架化”,在包括文字识别、工业零件形状识别以及印刷电路板自动检测在内的很多应用...

    基本概念

            “骨架”是指一幅图像的骨骼部分,它描述物体的几何形状和拓扑结构,是重要的图像描绘子之一。计算骨架的过程一般称为“细化”或“骨架化”,在包括文字识别、工业零件形状识别以及印刷电路板自动检测在内的很多应用中,细化过程都发挥这关键作用。通常,对我们感兴趣的目标物体进行细化有助于突出目标的形状特点和拓扑结构并且减少冗余的信息。
    在这里插入图片描述
    这里给出细化算法
    在这里插入图片描述

    示例演示

            实现基于形态学的细化算法。与上面算法介绍不同,将白色作为前景,黑色作为背景。完整工程代码。

    /*
     *only process binary image
     * white is foreground
    */
    void Thining(const cv::Mat &src, cv::Mat &dst)
    {
    
        //four conditions
        bool condition1 = false, condition2 = false, condition3 = false, condition4 = false;
    
        //n*n neighbours
        constexpr int N = 5;
        uchar neighbour[N][N];
        const int kOffset = N / 2;
        src.copyTo(dst);
    
        bool modified = true;
        while(modified)
        {
            modified = false;
            Mat img;
            dst.copyTo(img);
    
            for(int i = kOffset; i < (dst.rows - kOffset); i++)
            {
                for(int j = kOffset; j < (dst.cols - kOffset); j++)
                {
                    if(dst.at<uchar>(i, j) == 0)
                        continue;
    
                    condition1 = false;
                    condition2 = false;
                    condition3 = false;
                    condition4 = false;
    
                    //get N*N neighbours of current point
                    //white : 0, black : 1
                    for(int m = 0; m < N; m++)
                    {
    				    for(int n = 0; n < N; n++)
                        {
                            neighbour[m][n] = dst.at<uchar>(i + n - kOffset, j + m - kOffset) == 255 ? 1 : 0;
                        }
                    }
    
                    //2 <= NZ(P1) <=6
                    int count = neighbour[1][1] + neighbour[1][2] + neighbour[1][3] +
                            neighbour[2][1] + neighbour[2][3] +
                            neighbour[3][1] + neighbour[3][2] + neighbour[3][3];
                    if(count >= 2 && count <=6)
                        condition1 = true;
    
                    //Z0(P1) == 1
                    count = 0;
                    if(neighbour[1][2] == 0 && neighbour[1][1] == 1)
                        count++;
                    if(neighbour[1][1] == 0 && neighbour[2][1] == 1)
                        count++;
                    if(neighbour[2][1] == 0 && neighbour[3][1] == 1)
                        count++;
                    if(neighbour[3][1] == 0 && neighbour[3][2] == 1)
                        count++;
                    if(neighbour[3][2] == 0 && neighbour[3][3] == 1)
                        count++;
                    if(neighbour[3][3] == 0 && neighbour[2][3] == 1)
                        count++;
                    if(neighbour[2][3] == 0 && neighbour[1][3] == 1)
                        count++;
                    if(neighbour[1][3] == 0 && neighbour[1][2] == 1)
                        count++;
                    if(count == 1)
                        condition2 = true;
    
                    //P2*P4*P8 = 0 or Z0(P2) != 1
                    if(neighbour[1][2] * neighbour[2][1] * neighbour[2][3] == 0)
                        condition3 = true;
                    else
                    {
                        count = 0;
                        if(neighbour[0][2] == 0 && neighbour[0][1] == 1)
                            count++;
                        if(neighbour[0][1] == 0 && neighbour[1][1] == 1)
                            count++;
                        if(neighbour[1][1] == 0 && neighbour[2][1] == 1)
                            count++;
                        if(neighbour[2][1] == 0 && neighbour[2][2] == 1)
                            count++;
                        if(neighbour[2][2] == 0 && neighbour[2][3] == 1)
                            count++;
                        if(neighbour[2][3] == 0 && neighbour[1][3] == 1)
                            count++;
                        if(neighbour[1][3] == 0 && neighbour[0][3] == 1)
                            count++;
                        if(neighbour[0][3] == 0 && neighbour[0][2] == 1)
                            count++;
                        if(count != 1)
                            condition3 = true;
                    }
    
                    //P2*P4*P6 = 0 or Z0(P4) != 1
                    if(neighbour[1][2] * neighbour[2][1] * neighbour[3][2] == 0)
                        condition4 = true;
                    else
                    {
                        count = 0;
                        if(neighbour[1][1] == 0 && neighbour[1][0] == 1)
                            count++;
                        if(neighbour[1][0] == 0 && neighbour[2][0] == 1)
                            count++;
                        if(neighbour[2][0] == 0 && neighbour[3][0] == 1)
                            count++;
                        if(neighbour[3][0] == 0 && neighbour[3][1] == 1)
                            count++;
                        if(neighbour[3][1] == 0 && neighbour[3][2] == 1)
                            count++;
                        if(neighbour[3][2] == 0 && neighbour[2][2] == 1)
                            count++;
                        if(neighbour[2][2] == 0 && neighbour[1][2] == 1)
                            count++;
                        if(neighbour[1][2] == 0 && neighbour[1][1] == 1)
                            count++;
                        if(count != 1)
                            condition4 = true;
                    }
    
                    if(condition1 && condition2 && condition3 && condition4)
                    {
                        img.at<uchar>(i, j) = 0;
                        modified = true;
                    }
                    else
                        img.at<uchar>(i, j) = 255;
    
                } // for columns
            } // for rows
            img.copyTo(dst);
        } //  for while
    }
    

    运行结果

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 图像处理开闭操作(17)

    2019-07-15 10:32:00
    1 开操作: 是图像的轮廓变得光滑,断开的较窄的狭颈和消除细的突出物.  使结构元B对集合A进行开操作,定义为:  A○B=(A⊖B)⊕B 含义:先用B对A进行腐蚀,然后用B对结果进行膨胀。 2 闭操作:同样使图像轮廓变...
  • 具体内容包括图像并行处理技术的基本概念、图像并行处理系统工程、图像处理算法与算法的并行数据结构、流水线型图像并行处理技术、基于dsp的图像并行处理技术、邻域图像并行处理机、基于mmx/ sse技术与基于集群...
  • 梯度用于刻画目标边界或边缘位于图像灰度级剧烈变化的区域,形态学梯度根据膨胀或腐蚀与原图作差组合来实现增强结构元素邻域中像素的强度,突出高亮区域的外围。最常用的形态学梯度是计算膨胀与腐蚀之间的算术差,...
  • 背景知识 结构元素 腐蚀和膨胀 开操作  定义:对集合A做腐蚀操作,然后对结果再进行... 功能:平滑屋里的轮廓、断开较窄的狭颈并消除细的突出物。  原理说明:把结构元素B视为一个(扁平)的“转球”,B对A的开操
  • LEADTOOLS Document Analyzer是一个创新的新库,可以智能地查找非结构化文档和图像中的信息并对其执行操作。文档分析器处理过去曾经繁琐而繁琐的手工工作,因为它会自动筛选数据以查找感兴趣的信息。一旦找到一条...
  • 然后对边缘图像引入直方图均衡化算法进行处理,以突出图像边缘信息,提高图像对比度;从滤波器的构建、结构元素的设计方面对经典数学形态学滤波算法进行改进,将其应用于非边缘图像的滤波;最后对处理后的边缘图像和非...
  • 在现存研究基础上修改了热传导偏微分方程模型,在该模型设计中突出考虑图像结构和不规则纹理信息对热传导的影响,通过增加重要图像恢复信息的方式提高了修复效果;然而大量不规则纹理信息的处理降低了图像修复的效率...
  • 然后,提出了一种改进的分块增强算法,可以在增强掌纹结构图像的同时滤除掌静脉结构信息,再利用基于Sobel算子的反锐化掩模算法以便突出掌纹主线条结构信息;最后,对单幅近红外手掌图像中获取的掌静脉和掌纹图像...
  • 在日全食期间,我们可以观察到太阳的外部大气层(色球层和日冕)。... 最后,沿着全食轨迹的不同位置观察到与已发布的已处理图像非常吻合的已处理图像,并在已处理图像中显示并发布了类似的磁场结构
  • 人工智能和深度学习在处理结构化数据方面表现突出,从自然语言理解和自动知识库构建到图像和视频的分类和生成等方面都有着广泛的应用前景。 然而,储存在产品存储库、事务日志、ERP和CRM系统等业务应用程序中的...
  • imopen函数功能:开运算属于形态学图像处理,是先腐蚀后膨胀。对图像实现开运算,一般能平滑图像的轮廓,消弱狭窄的部分,去掉细的突出,保持面积大小不变等。用法:IM2 =imopen(IM,SE)用结构元素SE实现灰度图像或二...
  • python实现labelme样本自动标注

    千次阅读 2020-08-15 20:23:34
    python实现labelme样本自动标注 1、 json文件的结构简介; 2、 图片的I/O操作及相应的类型转换; 3、 基础的图像处理技术,能实现图像突出特征点或区域的检测; 4、 python基础
  • 开运算属于形态学图像处理,是先腐蚀后膨胀。对图像实现开运算,一般能平滑图像的轮廓,消弱狭窄的部分,去掉细的突出,保持面积大小不变等。 用法: IM2 = imopen(IM,SE)用结构元素SE实现灰度图像或二值图像的IM的...
  • matlab----image function

    2014-03-29 09:57:34
    图像处理函数详解——imopen 功能:对图像实现开运算,开运算一般能平滑图像的轮廓,消弱狭窄的部分,去掉细的突出。 用法:IM2 = imopen(IM,SE) IM2 = imopen(IM,NHOOD) IM2 = imopen(IM,SE)用结构元素...
  • 六月三十日

    2020-07-02 10:23:37
    1. 2.计算机组成原理 指令集体系结构 对真是对象建模需要两个重要元素-----光线和纹理。 计算机通过光线追踪来处理光照。...高频这个次在图像处理中代表强度的快速变化,可能位于图像的边缘。 ...
  • 例如,可以使用边缘检测来提取重要特征,例如直线和曲线,然后通常由更高级别的计算机视觉或图像处理算法使用。 一个好的边缘检测算法将突出显示图像中主要边缘的位置,同时忽略由噪声引起的任何虚假边缘。 但是...
  • Edge Detection — Canny

    2020-07-22 22:25:18
    Canny算子Edge DetectionCanny 算子Canny算子...边缘检测通过大幅度的减少待处理的数据量来简化图像分析,同时提取出图像中比较突出的信息,即有用的物体边界的结构信息[1]。边缘检测是目标识别,场景识别前期步骤。
  • 大数据方面的主要处理困难来自于非结构化数据,而被苹果收购的Lattice Deta主要在将图像、文本等非结构化的“暗数据”转化为结构化数据方面有着突出贡献,这种做法将使得使用传统的数据分析工具就可以对程序...
  • 基于片元的渐进式三维点云上采样

    千次阅读 2020-05-06 00:09:34
    然而,处理三维点云是一项挑战,因为与图像不同,三维点云的数据是无序、非结构化和不规则的。此外,点云通常是客户级设备扫描得到的,往往会有稀疏、有噪声和不完整的情况。因此,对于三维点云的上采样技术研究非常...
  • 众所周知,卷积神经网络在图像处理方面表现突出,但是在很多情况下,我们在调参数时只是依靠运气,并不知道自己对参数和网络结构的调整会影响神经网络的哪一部分。因此这篇文献的目的就是让我们通过一种可视化的方法...
  • 基于深度学习的图像质量评估(IQA)算法通常采用转移学习的方法,将一个预先训练好的分类任务网络转移到处理IQA任务上。虽然它可以在一定程度上克服IQA数据库不足的问题,但它不能区分重要的和不重要的深度特征,这...
  • 本文从两个方面对自注意(Self-attention)进行了改进,以提高图像字幕的性能。...自动生成图像字幕,即图像字幕,已成为计算机视觉(CV)与自然语言处理(NLP)交叉点上的一个突出研究课题。这项任务具有挑战性,因为
  • 人类视觉注意力机制,扫描全局图像,获得重点关注区域,投入更多经历,抑制其它无用信息,提高视觉信息处理的效率与准确性。 在深度神经网络的结构设计中,attention所要分配的资源基本上就是权重了。 视觉注意...
  • MATLAB应用部分包括信号处理应用、图像处理应用、小波分析应用和偏微分方程应用等内容。 本书结构严谨、重点突出、条理清晰,既可以作为大中专院校相关专业以及社会有关培训班的教材,也适合广大MATLAB读者自学使用

空空如也

1 2 3 4
收藏数 72
精华内容 28
关键字:

图像处理 结构突出