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  • 《GNSS接收机基带信号处理算法》分为7章,共介绍了有关GPS的C/A码和Galileo的E1码的11种不同的基带信号处理算法,包括本地信号的产生、捕获和跟踪算法、抗远近干扰及抗多径干扰算法等。捕获算法包括串并行相关捕获...
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  • 这里将介绍将软件图像处理算法转换为FPGA的映射技术。 算法结构 映射过程的首要目标便是确定算法设计的结构,这里主要介绍在FPGA中常用的两种算法设计结构:流水线结构和并行阵列结构。 流水线设计 基本概念 ...

    将图像处理的算法转换为FPGA系统设计的过程称为算法映射。这里将介绍将软件图像处理算法转换为FPGA的映射技术。

    算法结构

    映射过程的首要目标便是确定算法设计的结构,这里主要介绍在FPGA中常用的两种算法设计结构:流水线结构和并行阵列结构。

    流水线设计

    基本概念

    流水线处理源自现代工业生产装配线上的流水作业,是指将待处理的任务分解为相对独立的、可以顺序执行的而又相互关联的一个个子任务。流水线处理是高速设计中的一个常用设计手段,如果某个设计的处理流程分为若干步骤,并且整个数据处理是“单流向”的,即没有反馈或者迭代运算,前一个步骤的输出是下一个步骤的输入,那么可以考虑采用流水线设计方法来提高系统频率。流水线设计结构如图所示。

    其基本结构是将适当划分的n个操作步骤单流向串联起来。流水线操作的最大特点是数据流在各个步骤的处理从时间上看是连续的顺序操作,与此同时各个步骤又是同时并行的在运作。

    在处理器架构上,一个单核处理器只能一次处理一个任务,是顺序的执行,如要实现并行操作需要多个处理器来执行。

    FPGA中典型的流水线设计

    流水线处理采用面积换取速度的思想,可以大大提高电路的工作频率,尤其对于图像处理任务中的二维卷积运算、FIR及FFT滤波器等,采用流水线设计可以保证一个时钟输出一个像素,相对于全并行处理电路占用资源又不会太多。对于大部分的图像处理任务而言,处理过程基本上也是一个“串行”的处理思路。因此,流水线设计无疑是最好的设计方式。如下图所示是一个典型的图像处理任务流程图与图像处理中的典型流水线结构。

    本处理任务也是一个典型的图像处理任务。首先,我们从CCD或CMOS传感器得到需要处理的视频流输入Video Input,并通过视频捕获模块Video Capture将输入视频同步为本地视频流。这些视频流“无等待”地流入下一个处理单元Chroma Resample进行色度重采样和空间变换,经过预处理Pre Filter和指定的处理算法Image Process后(例如预滤波、分割、目标识别、Alpha混合等),转换为视频流输出Video Output。

    在这个过程中,输入视频流和输出视频流是连续的,流水线结构也保留了这种可能性。每一个处理单元独立为一块单独的电路,与其它处理单元同时运行,提高了速度也降低了设计的复杂度。

     

    ​​​​​​​并行阵列

    在并行阵列型电路中,多组并行排列的子电路同时接收整体数据的多个部分进行并行计算。并行阵列型电路中的子电路本身可以是简单的组合电路,也可以是复杂的时序电路例如上面提到的流水线型电路。如果受逻辑资源限制,无法同时处理全部数据,那么也可以依次处理部分数据直到完成全部数据的处理,如图所示。

    和流水线共享电路的思路不同,并行阵列电路对于每个处理数据都生成一个处理电路,这无疑更大地提高了电路的处理速度,但是也带来了更大的资源消耗,是用面积换取速度原则的又一体现。如果系统设计对资源消耗相对不敏感,但是又需要较快的处理速度时,那么我们会选择并行结构来完成。

    并行阵列的一个典型应用是多通道像素同时进行处理,对一个串行输入的RGB通道或是YCbCr通道的视频流,首先做一个串并转换,接着复制处理逻辑对三个通道同时做处理。这样理论上可以得到3倍的速度提升。

     

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  • JAVA中垃圾处理,垃圾处理算法

    千次阅读 2017-09-23 17:05:10
    前言面试中经常面试官会问道,对垃圾算法有了解吗,通常笔者就会感到很不解,真是应了那句话”面试造飞机,工作拧螺丝的比喻“。其实我们写代码中,对垃圾算法的了解多少,影响不到多少。但,换句话说,想要写出高...

    前言


    面试中经常面试官会问道,对垃圾算法有了解吗,通常笔者就会感到很不解,真是应了那句话”面试造飞机,工作拧螺丝的比喻“。其实我们写代码中,对垃圾算法的了解多少,影响不到多少。但,换句话说,想要写出高质量的代码,对垃圾的算法了解还是有必要的。

    内存模型

    jvm的内存主要分为堆和栈,栈内存用于存储线程的上下文信息,如方法参数,局部变量等。堆则是存储对象的内存空间,对象的创建和释放,垃圾回收就在这里进行。
    分代垃圾回收:
    JVM的堆分为年轻代和老年代,又将年轻代分为,Eden区(Eden Space),From区和To区,新建的对象总是在Eden区,当Eden区满了,触发一次Gc,将未被使用的对象,复制到From区,当Eden区满时,再次触发一次Gc,又将未被使用的对象复制到从Eden、From区到To区。当再次触发一次Gc时,又将Eden、To区的对象复制到From区。某些对象会在From区,和To区来回复制。
    当某些对象,经过多次复制还没有被回收,超过规定阀值这些对象就会被复制到老年区(Old Generation)。

    当老年区也被用完,会触发Full Gc全量回收。这样对系统性能有较大影响。

    这里写图片描述

    Gc算法

    对象的生与死

    要想回收对象,首先判断对象是否还存活

    引用计数法:
    简单的来说引用计数法,就是给每个对象一个引用计数器,当有一个地方引用时,计数器加1,引用失效时,计数器减1。当引用计数器为0时,判定这个对象不会被使用。
    但是主流的java虚拟机都不会采用。因为应用计数法存在一个问题相互循环引用的问题。
    例如:A对象引用B,B对象引用A,但是A、B对象都不会被使用。

    可达性分析计算:
    这个算法的思路就是,通过一系列成为Gc Roots的对象作为起始点,从这些节点开始向下搜索,所走过的路径称为应用链。当一个对象到GcRoots没有任何引用链时,则证明该对象不再使用。

    可作为Gc Roots的对象包括下面几种:
    栈中引用的对象
    方法区中静态属性引用的对象,常量引用的对象。
    本地方法栈中JNI,引用的对象

    垃圾回收算法

    分为:标记清除、复制算法、标记整理

    标记清除
    当判断对象没有引用,且应该回收之后。进行对象的回收。比较基础的算法。
    该算法存在的问题:产生内存碎片、清除效率不高。

    复制算法
    为了解决效率和内存碎片问题,复制算法出现了,简单的来说就是把存活的对象复制到内存的一块上,一次性清除回收对象。

    标记-整理
    解决复制算法的内存,需要额外的担保的问题。当内存中存活的对象过多时,复制算法的效率就很低了。例如老年代对象。

    标记清整理算法,基于标记清除,不同的是,标记清除,直接对对象进行清除操作。标记整理,让所有存活对象向一端移动,然后直接清除,边界以外的内存即可。

    分代收集算法
    顾名思义,对年轻代和老年代的对象,分别采用的不同的算法,实现回收,例如年轻代存活对象较少,就可以采用复制算法。老年代存活对象较多,就可以采用标记整理算法。

    总结,垃圾回收算法不仅仅是笔者这样写的这么简单,当然不同虚拟机或者自己开发的虚拟机。都会有自己的一套算法。只要能保证高效、安全的回收内存,都是可以相互学习的。

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  • 几何处理算法 交互式书籍的源代码“几何处理算法”。 用制成。 目前,只有一篇关于半边数据结构的文章完成。 建造 确保您已安装 。 田园诗可以与安装 npm install -g idyll 安装完Idyll之后,将cd转到posts目录中...
  • MATLAB 图像处理工具箱 一种简单的基于图像处理交通信号灯识别算法 欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个...


    1 前言
    智能车辆感知层主要有摄像头、雷达等,其中摄像头是视觉识别的重要元件。智能车辆可以通过摄像头进行交通标识识别,配合其它感知元件进行环境感知。交通信号灯是智能车辆在城市环境中行驶的主要指示信号,如交通信号灯等交通标示识别,是智能车辆进行路径规划、车道动态控制的前提因素。本文介绍了在简单工况下,利用MATLAB图像处理工具箱的相关函数在颜色空间中对信号灯颜色进行分割等操作,然后再通过信号灯形状特征等进行进一步的判断从而识别交通信号灯的简便方法。

    2 系统分析
    2.1 交通信号灯
    道路交通信号灯1是指挥交通运行的信号灯,一般由红灯、绿灯、黄灯组成三个无图案圆形单位组成的一组灯,指导机动车通行。绿灯亮时,准许车辆通行,但转弯的车辆不得妨碍被放行的直行车辆、行人通行;黄灯亮时,已越过停止线的车辆可以继续通行;红灯亮时,禁止车辆通行。
    国标GB14887中对道路交通信号灯有明确规定,如发光单元尺寸Φ200mm、Φ300 mm、Φ400 mm三种规格发光单元在信号灯壳体上安装孔的直径分别为Φ200mm、Φ290 mm、Φ390 mm,尺寸允许偏差±2 mm。对于无图案信号灯,出光面直径分别为Φ185mm、Φ275 mm、Φ365 mm,尺寸允许偏差±2 mm;对于有图案信号灯,出光面直径分别为Φ185mm、Φ275 mm、Φ365 mm,尺寸允许偏差±2 mm,图像尺寸符合国标附录。
    发光亮度在各个方向上的平均值不低于表1中的最小亮度值,且不大于15000cd/m2。在可观察信号灯点亮区域内,亮度应均匀,在基准轴上的发光亮度的最大值与最小值之比应不大于2。
    表1 有图案信号灯最低亮度值
    在这里插入图片描述
    发光强度在基准轴上不小于150cd,且不大于400 cd,其它方向上的发光强度应不低于表2规定。
    表2 有图案信号灯轮廓最低光强
    在这里插入图片描述

    2.2 彩色视觉

    彩色视觉(color vision)是一个生物体或机器基于物体所反射,发出或透过的光的波长(或频率) 以区分物体的能力。颜色可以以不同的方式被测量和量化;事实上,人对颜色的感知是一个主观的过程,即,脑响应当进入的光与眼中的若干种视锥细胞作用时所产生的刺激。
    彩色视觉常用颜色空间也称彩色模型(又称彩色空间或彩色系统)描述,它的用途是在某些标准下用通常可接受的方式对彩色加以说明。彩色模型是坐标系统和子空间的阐述。位于系统的每种颜色都有单个点表示。采用的大多数颜色模型都是面向硬件或面向应用的。
    其中RGB颜色空间是依据人眼识别的颜色定义出的空间,可表示大部分颜色。以R(Red红)、G(Green绿)、B(Blue蓝)三种基本色为基础,进行不同程度的叠加,产生丰富而广泛的颜色,所以俗称三基色模式。在大自然中有无穷多种不同的颜色,而人眼只能分辨有限种不同的颜色,RGB模式可表示一千六百多万种不同的颜色,在人眼看来它非常接近大自然的颜色,故又称为自然色彩模式。
    亮度、色调、饱和度三个基本特征来描述;其中亮度是指明暗程度,色调是指光的颜色,饱和度是指颜色的深浅程度。颜色空间2模型如图1所示。
    H参数表示色彩信息,即所处的光谱颜色的位置。该参数用一角度量来表示,红、绿、蓝分别相隔120度。
    S为一比例值,范围从0到1,它表示成所选颜色的纯度和该颜色最大的纯度之间的比率。S=0时,只有灰度。
    V表示色彩的明亮程度,范围从0到1。有一点要注意:它和光强度之间并没有直接的联系。

    图1 颜色空间模型在这里插入图片描述

    2.3 MATLAB图像处理工具箱
    Matlab对图像的处理功能主要集中在它的图像处理工具箱 ( Image Processing Toolbox ) 中,图像处理工具箱是由一系列支持图像处理操作的函数组成,可以进行诸如几何操作、线性滤波和滤波器设计、图像变换、图像分析与图像增强、数学形态学处理等图像处理操作,主要有以下功能模块:
    Image Acquisition Toolbox ( 图像采集工具箱)
    Image Processing Toolbox ( 图像处理工具箱)
    Signal Processing Toolbox(信号处理工具箱)
    Wavelet Toolbox(小波分析工具箱)
    Statistics Toolbox(统计工具箱)
    Bioinformatics Toolbox(生物信息学工具箱)
    Matlab其具有上手容易,开发周期短,见效快;程序代码编写量明显减少;提供多种图像处理工具包等特点,比较适合进行图像识别相关工作。
    2.4 识别系统方案实施
    本文分析了道路交通信号灯色彩特点、图形学特点等特征,结合彩色视觉RGB颜色空间基本特征,并利用Matlab图像处理工具箱进行图像的灰度分割、边缘检测等操作,能够实现多交通信号灯的识别,并制定其系统流程如图2所示:
    在这图2  识别系统流程图里插入图片描述
    图2 识别系统流程图
    其中红色信号灯识别为例,首先将RGB 值转换为相应的色调、饱和度和明度 (HSV) 坐标。rgb 可以是 p×3 颜色图数组或 m×n×3 图像数组。hsv 的大小与 rgb 相同。其次,利用红色色彩特征值,搜索敏感区域识别红色颜色区域;并结合交通信号灯外形特征完成结构元素。再次,对图形结构元素实现二值化图像,填充背景色。
    部分主要代码如下:
    %hsv三元色图像
    hsv=rgb2hsv(a);
    h=hsv(:,:,1);
    s=hsv(:,:,2);
    v=hsv(:,:,3);
    figure(2)
    imshow(hsv);
    title(‘HSV图像’); %转换为hsv图像并显示
    bw1=h>0.9|h<0.05; %0.9,0.05
    bw1=bw1.*(s>0.5); %检测红色区域
    se=strel(‘disk’,3); %创建一个指定半径R的平面结构元素
    bw2=imopen(bw1,se); %用结构元素SE实现二值图像的bw1的形态开运算。
    bw2=bwfill(bw2,‘holes’); %填充二进制图像的背景色
    figure
    imshow(bw2)

       依据以上方案在MATLAB环境中完成了整个算法搭建及实现,算法运行正常,随后分别针对网络资源道路交通信号灯图片、实际路况道路交通信号灯图片进行功能测试。
    

    4 试验效果
    4.1 网络资源验证
    为了验证算法实际效果,首先通过网络资源下载相关交通信号灯图片,利用已完成的算法进行离线交通信号灯识别效果验证,其效果如图3、图4所示;
    在这里插入图片描述
    图3 网络资源红灯识别效果
    在这里插入图片描述
    图4 网络资源黄灯识别效果

    4.2 实际路况验证进行实际效果检验,其效果如图5、图6所示;

    在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述
    图4 实际路口红灯识别效果

    根据验证效果分析,利用道路交通信号灯色彩特点、图形学特点等特征,结合彩色视觉RGB颜色空间基本特征,并利用Matlab图像处理工具箱进行图像的灰度分割、边缘检测等操作,可以实现简单路况道路交通信号的识别。

    5 结论
    本文实现的评估方案是建立在道路交通信号灯色彩和形状特征基础上,利用MATLAB图像处理工具箱相关函数进行识别;相对于基于深度学习的方案,无需进行大量的前期数据采集、标注等工作,可以快速搭建及实现。经过测试可以满足简单路况道路交通信号的识别需求。
    下一步计划对色彩干扰、图形干扰等干扰因素进行剔除,提高识别精度;并图像坐标上半区域敏感区域进行筛选,预计减少50%运算量;其次根据实际车速,选取合理的间隔帧,提高实时,可进一步优化方案。

    参考文献
    1 道路交通信号灯GB14887-2011
    2 陈超. MATLAB应用实例精讲[M]. 北京:电子工业出版社,2011.11.

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    H2O is是液体。

    210 运算结果是 1024.

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    一个简单的表格是这么创建的:

    项目Value
    电脑$1600
    手机$12
    导管$1

    设定内容居中、居左、居右

    使用:---------:居中
    使用:----------居左
    使用----------:居右

    第一列第二列第三列
    第一列文本居中第二列文本居右第三列文本居左

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    SmartyPants将ASCII标点字符转换为“智能”印刷标点HTML实体。例如:

    TYPEASCIIHTML
    Single backticks'Isn't this fun?'‘Isn’t this fun?’
    Quotes"Isn't this fun?"“Isn’t this fun?”
    Dashes-- is en-dash, --- is em-dash– is en-dash, — is em-dash

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    Authors
    John
    Luke

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    一个具有注脚的文本。2

    注释也是必不可少的

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    KaTeX数学公式

    您可以使用渲染LaTeX数学表达式 KaTeX:

    Gamma公式展示 Γ ( n ) = ( n − 1 ) ! ∀ n ∈ N \Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb N Γ(n)=(n1)!nN 是通过欧拉积分

    Γ ( z ) = ∫ 0 ∞ t z − 1 e − t d t   . \Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,. Γ(z)=0tz1etdt.

    你可以找到更多关于的信息 LaTeX 数学表达式here.

    新的甘特图功能,丰富你的文章

    Mon 06 Mon 13 Mon 20 已完成 进行中 计划一 计划二 现有任务 Adding GANTT diagram functionality to mermaid
    • 关于 甘特图 语法,参考 这儿,

    UML 图表

    可以使用UML图表进行渲染。 Mermaid. 例如下面产生的一个序列图:

    张三 李四 王五 你好!李四, 最近怎么样? 你最近怎么样,王五? 我很好,谢谢! 我很好,谢谢! 李四想了很长时间, 文字太长了 不适合放在一行. 打量着王五... 很好... 王五, 你怎么样? 张三 李四 王五

    这将产生一个流程图。:

    链接
    长方形
    圆角长方形
    菱形
    • 关于 Mermaid 语法,参考 这儿,

    FLowchart流程图

    我们依旧会支持flowchart的流程图:

    Created with Raphaël 2.2.0 开始 我的操作 确认? 结束 yes no
    • 关于 Flowchart流程图 语法,参考 这儿.

    导出与导入

    导出

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    继续你的创作。


    1. mermaid语法说明 ↩︎

    2. 注脚的解释 ↩︎

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  • 图像处理算法 面试题

    万次阅读 2018-09-03 16:56:10
    Canny算子 Canny算子是一个具有滤波,增强,检测的多阶段的优化算子,在进行处理前,Canny算子先利用高斯平滑滤波器来平滑图像以除去噪声,Canny分割算法采用一阶偏导的有限差分来计算梯度幅值和方向,在处理过程中...

    1、常用边缘检测有哪些算子,各有什么特性?

    解:常用边缘检测算子如下所述:

    Sobel算子

    其主要用于边缘检测,在技术上它是以离散型的差分算子,用来运算图像亮度函数的梯度的近似值, Sobel算子是典型的基于一阶导数的边缘检测算子,由于该算子中引入了类似局部平均的运算,因此对噪声具有平滑作用,能很好的消除噪声的影响。Sobel算子对于象素的位置的影响做了加权,与Prewitt算子、Roberts算子相比因此效果更好。Sobel算子包含两组3x3的矩阵,分别为横向及纵向模板,将之与图像作平面卷积,即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值。缺点是Sobel算子并没有将图像的主题与背景严格地区分开来,换言之就是Sobel算子并没有基于图像灰度进行处理,由于Sobel算子并没有严格地模拟人的视觉生理特征,所以提取的图像轮廓有时并不能令人满意。

    Isotropic Sobel算子

    Sobel算子另一种形式是(Isotropic Sobel)算子,加权平均算子,权值反比于邻点与中心点的距离,当沿不同方向检测边缘时梯度幅度一致,就是通常所说的各向同性Sobel(Isotropic Sobel)算子。模板也有两个,一个是检测水平边沿的 ,另一个是检测垂直平边沿的 。各向同性Sobel算子和普通Sobel算子相比,它的位置加权系数更为准确,在检测不同方向的边沿时梯度的幅度一致。

    Roberts算子

    罗伯茨算子、Roberts算子是一种最简单的算子,是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子,他采用对角线方向相邻两象素之差近似梯度幅值检测边缘。检测垂直边缘的效果好于斜向边缘,定位精度高,对噪声敏感,无法抑制噪声的影响。1963年,Roberts提出了这种寻找边缘的算子。Roberts边缘算子是一个2x2的模板,采用的是对角方向相邻的两个像素之差。从图像处理的实际效果来看,边缘定位较准,对噪声敏感。适用于边缘明显且噪声较少的图像分割。Roberts边缘检测算子是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子,Robert算子图像处理后结果边缘不是很平滑。经分析,由于Robert算子通常会在图像边缘附近的区域内产生较宽的响应,故采用上述算子检测的边缘图像常需做细化处理,边缘定位的精度不是很高。

    Prewitt算子

    Prewitt算子是一种一阶微分算子的边缘检测,利用像素点上下、左右邻点的灰度差,在边缘处达到 极值检测边缘,去掉部分伪边缘,对噪声具有平滑作用 。其原理是在图像空间利用两个方向模板与图 像进行邻域卷积来完成的,这两个方向模板一个检测水平边缘,一个检测垂直边缘。经典Prewitt算子认为:凡灰度新值大于或等于阈值的像素点都是边缘点。即选择适当的阈值T,若P(i,j)≥T,则(i,j)为边缘点,P(i,j)为边缘图像。这种判定是欠合理的,会造成边缘点的误判,因为许多噪声点的灰度值也很大,而且对于幅值较小的边缘点,其边缘反而丢失了。 Prewitt算子对噪声有抑制作用,抑制噪声的原理是通过像素平均,但是像素平均相当于对图像的低通滤波,所以Prewitt算子对边缘的定位不如Roberts算子。因为平均能减少或消除噪声,Prewitt梯度算子法就是先求平均,再求差分来求梯度。该算子与Sobel算子类似,只是权值有所变化,但两者实现起来功能还是有差距的,据经验得知Sobel要比Prewitt更能准确检测图像边缘

    Laplacian算子

    Laplace算子是一种各向同性算子,二阶微分算子,在只关心边缘的位置而不考虑其周围的象素灰度差值时比较合适。Laplace算子对孤立象素的响应要比对边缘或线的响应要更强烈,因此只适用于无噪声图象。存在噪声情况下,使用Laplacian算子检测边缘之前需要先进行低通滤波。所以,通常的分割算法都是把Laplacian算子和平滑算子结合起来生成一个新的模板。拉普拉斯算子也是最简单的各向同性微分算子,具有旋转不变性。一个二维图像函数的拉普拉斯变换是各向同性的二阶导数。拉式算子用来改善因扩散效应的模糊特别有效,因为它符合降制模型。扩散效应是成像过程中经常发生的现象。Laplacian算子一般不以其原始形式用于边缘检测,因为其作为一个二阶导数,Laplacian算子对噪声具有无法接受的敏感性;同时其幅值产生算边缘,这是复杂的分割不希望有的结果;最后Laplacian算子不能检测边缘的方向;

    所以Laplacian在分割中所起的作用包括:
    (1)利用它的零交叉性质进行边缘定位;
    (2)确定一个像素是在一条边缘暗的一面还是亮的一面;一般使用的是高斯型拉普拉斯算子(Laplacian of a Gaussian,LoG),由于二阶导数是线性运算,利用LoG卷积一幅图像与首先使用高斯型平滑函数卷积改图像,然后计算所得结果的拉普拉斯是一样的。所以在LoG公式中使用高斯函数的目的就是对图像进行平滑处理,使用Laplacian算子的目的是提供一幅用零交叉确定边缘位置的图像;图像的平滑处理减少了噪声的影响并且它的主要作用还是抵消由Laplacian算子的二阶导数引起的逐渐增加的噪声影响。

    Canny算子

    Canny算子是一个具有滤波,增强,检测的多阶段的优化算子,在进行处理前,Canny算子先利用高斯平滑滤波器来平滑图像以除去噪声,Canny分割算法采用一阶偏导的有限差分来计算梯度幅值和方向,在处理过程中,Canny算子还将经过一个非极大值抑制的过程,最后Canny算子还采用两个阈值来连接边缘。边缘提取的基本问题是解决增强边缘与抗噪能力间的矛盾,由于图像边缘和噪声在频率域中同是高频分量,简单的微分提取运算同样会增加图像中的噪声,所以一般在微分运算之前应采取适当的平滑滤波,减少噪声的影响。Canny运用严格的数学方法对此问题进行了分析,推导出由# 个指数函数线性组合形式的最佳边缘提取算子网,其算法的实质是用一个准高斯函数作平滑运算,然后以带方向的一阶微分定位导数最大值,Canny算子边缘检测是一种比较实用的边缘检测算子,具有很好的边缘检测性能。Canny边缘检测法利用高斯函数的一阶微分,它能在噪声抑制和边缘检测之间取得较好的平衡。

    Laplacian of Gaussian(LoG)算子

    利用图像强度二阶导数的零交叉点来求边缘点的算法对噪声十分敏感,所以,希望在边缘增强前滤除噪声.为此,将高斯滤波和拉普拉斯边缘检测结合在一起,形成LoG(Laplacian of Gaussian, LoG)算法,也称之为拉普拉斯高斯算法.LoG边缘检测器的基本特征是: 平滑滤波器是高斯滤波器.增强步骤采用二阶导数(二维拉普拉斯函数).边缘检测判据是二阶导数零交叉点并对应一阶导数的较大峰值.使用线性内插方法在子像素分辨率水平上估计边缘的位置.这种方法的特点是图像首先与高斯滤波器进行卷积,这一步既平滑了图像又降低了噪声,孤立的噪声点和较小的结构组织将被滤除.由于平滑会导致边缘的延展,因此边缘检测器只考虑那些具有局部梯度最大值的点为边缘点.这一点可以用二阶导数的零交叉点来实现.拉普拉斯函数用作二维二阶导数的近似,是因为它是一种无方向算子.为了避免检测出非显著边缘,应选择一阶导数大于某一阈值的零交叉点作为边缘点.

    2、简述BP神经网络,AdBoost的基本原理?

    解:BP神经网络模型处理信息的基本原理是:输入信号Xi通过中间节点(隐层点)作用于输出节点,经过非线形变换,产生输出信号Yk,网络训练的每个样本包括输入向量X和期望输出量t,网络输出值Y与期望输出值t之间的偏差,通过调整输入节点与隐层节点的联接强度取值Wij和隐层节点与输出节点之间的联接强度Tjk以及阈值,使误差沿梯度方向下降,经过反复学习训练,确定与最小误差相对应的网络参数(权值和阈值),训练即告停止。此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息,自行处理输出误差最小的经过非线形转换的信息。

    AdBoost是一个广泛使用的BOOSTING算法,其中训练集上依次训练弱分类器,每次下一个弱分类器是在训练样本的不同权重集合上训练。权重是由每个样本分类的难度确定的。分类的难度是通过分类器的输出估计的。

    3、关键字static的作用是什么?

    解:1)在函数体,一个被声明为静态的变量在这一函数被调用过程中维持其值不变。2)在模块内(但在函数体外),一个被声明为静态的变量可以被模块内所用函数访问,但不能被模块外其它函数,它是一个本地的全局变量。3)在模块内,一个被声明为静态的函数只可被这一模块的它函数调用。那就是,这个函数被限制在声明它的模块的本地范围内使用。

    4、简述C,C++程序编译的内存分配情况?

    解:C,C++中内存分配方式可以分为三种:

    从静态存储区域分配:内存在程序编译时就已经分配好,这块内存在程序的整个运行期间都存在。速度快,不容易出错,因有系统自行管理。
    在栈上分配:在执行函数时,函数内局部变量的存储单元都在栈上创建,函数执行结束时这些存储单元自动被释放。栈内存分配运算内置于处理器的指令集中,效率很高,但是分配的内存容量有限。
    从堆上分配:即运态内存分配。程序在运行时候用malloc或new申请任意大小的内存,程序员自己负责在何进用free 和delete释放内存。
    一个C、C++程序编译时内存分为5大存储区:堆区、栈区、全局区、文字常量区和程序代码区。

    5、图像处理题目

    注意,一下所有需要写代码的题目,不允许使用OpenCV的Mat类。如果图片内容需要用指针读取。

    给定0-1矩阵,求连通域。(遇到过N次,笔试面试都有,最好做到能徒手hack代码或者伪代码。)
    写一个函数,求灰度图的直方图。
    写一个均值滤波(中值滤波)。
    写出高斯算子,Sobel算子,拉普拉斯算子等,以及它们梯度方向上的区别。
    常用的特征提取方法。
    常用的目标检测方法。
    常用的边缘提取方法。
    常用的插值方法。
    常用的图像分割算法。
    写一个图像resize函数(放大和缩小)。
    彩色图像、灰度图像、二值图像和索引图像区别?(索引图像到底是啥?)
    深度学习中目标检测的常用方法,异同。
    给定摄像头范围和图像大小求分辨率。
    如何检测图片中的汽车,并识别车型,如果有遮挡怎么办?
    数字识别的流程。
    介绍神经网络、SVM、AdaBoost、kNN…(每一个都可能深入问各种细节)
    写梯度下降代码。
    卷积神经网络与神经网络的区别。
    卷积层的作用、pooling层的作用,全连接层的作用。
    过拟合和欠拟合分别是什么,如何改善。
    1x1卷积和的作用。
    计算卷积神经网络某一层参数量。

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