图像滤波 什么是图像滤波 图像滤波,即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制,是图像预处理中不可缺少的操作,其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性.(摘自网络) 图像滤波的目的 1,消除图像中混入的噪声 2,为图像识别抽取出图像特征 图像滤波的要求 1,不能损坏图像轮廓及边缘 2,图像视觉效果应当更好 滤波器的定义 滤波器,顾名思义,是对波进行过滤的器件.(摘自网络) 以上的定义是针对物理器件的,但对于图像滤波而言显然也是适用的. 大家都用过放大镜,这里就

如何在Linux命令行中创建以及展示演示稿 你在准备一场演讲的时候,脑海可能会先被图文并茂.形象华丽的演示图稿所占据.诚然,没有人会否认一份生动形象的演讲稿所带来的积极作用.然而,并非所有的演讲都需要TED Talk的质量.更多时候,演讲稿只为传达特定的信息. 而这个,使用文本信息足以完成.在这种情况下,你的时间可以更好的花在信息的搜集和核实上面,而不是在谷歌图片搜索(Google Image)上寻找好看的图片. 在Linux的世界里,有几个不同的方式供你选择来做演讲.比如带有大量多媒体展示.视

在Linux的世界里,有几个不同的方式供你选择来做演讲.比如带有大量多媒体展示.视觉冲击效果极佳的Impress.js,专为LaTex用户提供的Beamer,等等.而如果你苦于寻找一种简单的方式来创建并且展示文本演示稿,mdp 就能帮你实现. 什么是Mdp? mdp是Linux下一款基于ncurses的命令行演示工具.我喜欢mdp在于它对markdown的支持,使得我很容易以熟悉的markdown格式来创建幻灯片.自然,它还可以很轻松地用HTML格式来发布幻灯片.另一个好处是它支持UTF-8字符

"在微积分学中,主要是从连续性.可微性.黎曼可积性三个方面来讨论函数(包括函数序列的极限函数).如果说微积分学所讨论的函数都是性质"良好"的函数(例如往往假设函数连续或只有有限个间断点),那么,实变函数论是从连续性.可微性.可积性三个方面讨论最一般的函数,包括从微积分学来看性质"不好"的函数.它所得到的有关的结论自然也适用于性质"良好"的函数.实变函数论是微积分学的发展和深入. 函数可积性的讨论是实变函数论中最主要的内容.它包括H.L.

问题描述 高斯滤波器空间域与频率域 10C Hello!我有一个关于高斯低通滤波器的问题, 在许多的博客上(同样的情况在matlab的fspecial函数中),产生空间域滤波器 使用的公式都是A*exp(-u/(2*sigma^2)),之后再进行了归一化.但是这个公式不是高斯函数在频域域中的公式吗?用这个公式为什么可以计算空间滤波器呢?还是说因为空间域和频域的公式均属于高斯函数,所以可以这样实现? 解决方案 http://wenku.baidu.com/link?url=BiXCUBEPvJHT

CSDN如何转载别人文章啊?!!! 悲剧只能复制黏贴了 这个老兄的地址是:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7616663 双边滤波器是什么? 双边滤波(Bilateral filter)是一种可以保边去噪的滤波器.之所以可以达到此去噪效果,是因为滤波器是由两个函数构成.一个函数是由几何空间距离决定滤波器系数.另一个由像素差值决定滤波器系数.可以与其相比较的两个filter:高斯低通滤波器(http://en.wikipedia.o

  本文的目的是用C实现生成Gabor模版,并对图像卷积.并简单提一下,Gabor滤波器在纹理特征提取上的应用. 一.什么是Gabor函数(以下内容含部分翻译自维基百科)   在图像处理中,Gabor函数是一个用于边缘提取的线性滤波器.Gabor滤波器的频率和方向表达同人类视觉系统类似.研究发现,Gabor滤波器十分适合纹理表达和分离.在空间域中,一个二维Gabor滤波器是一个由正弦平面波调制的高斯核函数.   还有,生物学实验发现,Gabor滤波器可以很好地近似单细胞的感受野函数(光强刺激下的

互联网普及的20年来,尤其是近10年移动互联网.互联网+的浪潮,使互联网技术渗透到各行各业,渗透到人们生活的方方面面,这带来了互联网服务规模和数据规模的大幅增长.日益增长的服务规模和数据规模带来数据中心的急剧膨胀.在大规模的数据中心中,传统的运维方式已经不能满足规模化的需求,于是基于自动化调度的集群管理系统纷纷涌现. 这些系统往往有一个共同的目标,就是提高数据中心的机器利用率.在庞大的数据中心服务器规模下,平均利用率每提高一点,就会带来非常可观的成本节约.这一点我们可以通过一个简单的计算来感受一

delta规则增量学习 Wij(t+1)=Wij(t)+α(Yj-Aj(t))Oi(t) 式中 Wij(t+1).Wij(t) 分别表示神经元ANi到ANj的联接在时刻t+1和时刻t的强度,Oi(t)为ANi神经 元在时刻t的输出,Yj为神经元ANj的理想输出,Aj(t)为神经元ANj的激活状态,α为给定的学习率 这是有监督学习(Supervised Learning)中最为重要,应用最普遍的delta规则 增量学习(Delta Rule Learning)和 向后传播学习(Back Propa