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搜索关键字:失真    ( 397个结果
信息论中的几种编码
整理一下下信息论中的几种编码。 不等长编码定理 若一离散无记忆信源的熵为H(U),每个信源符号用D进制码元进行不等长编码,则一定存在一种无失真编码方法,构成唯一可译码,其平均码长满足: $$ \frac {H(U)}{\log(D)} \leq \overline{n} \leq \frac {H( ...
分类:其他好文   时间:2020-01-05 15:54:01    阅读次数:501
【图像分析】形态学
开启运算:先腐蚀后膨胀;闭合运算:先膨胀后腐蚀; 开启运算和闭合运算都可以除去比结构元素小的特定图像细节,同时保证不产生全局的几何失真。 开启运算:把比结构元素小的突刺滤掉,切断细长搭接而起到分离作用; 闭合运算:把比结构元素小的缺口或孔填充上,搭接短的间断而起到连通作用; 二值形态学组合运算 组合 ...
分类:其他好文   时间:2019-12-24 13:47:58    阅读次数:92
matlab实现PSNR
@[TOC] 1.PSNR原理 PSNR,峰值信噪比,通常用来评价一幅图像压缩后和原图像相比质量的好坏,当然,压缩后图像一定会比原图像质量差的,所以就用这样一个评价指标来规定标准了。PSNR越高,压缩后失真越小。这里主要定义了两个值,一个是均方差MSE,另一个是峰值信噪比PSNR,公式如下: 这里的 ...
分类:其他好文   时间:2019-12-08 10:34:30    阅读次数:412
background-size值为cover和值为100%的区别
IE8及以下版本用滤镜来兼容background-size如下: 下面我通过给下图背景图添加background-size属性的不同属性值,更直观的显示出100%和cover的区别 下图是添加background-size:100% 100% 后的背景图效果,背景图被拉伸后有点失真 下图是添加bac ...
分类:其他好文   时间:2019-12-05 13:13:53    阅读次数:113
任意波形发生器 WS5、HS5的CDS技术与DDS技术波形发生器的优略
无线WS5任意波形发生器和HS5任意函数生成器的CDS技术真实的反应了所发出的任意波形,这二种型号的发生器提供了在这个级别中最低的谐波失真(THD)WS5/HS5独有的恒定数据大小(CDS)技术能够生成具有极低抖动和高保真度的真实形态(逐点)任意波形。CDS比它的先前,即众所周知的DDS技术有许多优点。CDS技术在WS5和HS5任意波形发生器上体现,用DDS技术的价格,实现了非常灵活和无与伦比的性
分类:其他好文   时间:2019-11-28 14:59:44    阅读次数:108
Paper | Blind Quality Assessment Based on Pseudo-Reference Image
将pseudo reference image的概念拓展至其他失真。 ...
分类:其他好文   时间:2019-11-24 17:30:47    阅读次数:71
Paper | Making a "Completely Blind" Image Quality Analyzer
[toc] 质量评估大佬AC Bovik的作品,1200+引用。 目标问题 :提出一些普适的、与主观质量接近的客观评估指标。普适意味着:无失真先验。 背景 :现有的普适NR IQA方法需要训练集(图像包含预期的失真,且需要人类评分数据)。这种方法泛化能力差,且要求高。 解决思路 :从自然图像中获取一 ...
分类:其他好文   时间:2019-11-24 00:03:57    阅读次数:161
STM32L1xx——sx1278开发之扩频技术基础知识
扩频技术的发现 1944年,好莱坞26岁女影星HedyLamarr(号称世界上最美丽的女人)发明了扩频通信技术,这种跳频技术可以有效地抗击干扰和实现加密。 后来人们发现,扩频技术可以得到如下收益:从各种类型的噪声和多径失真中获得免疫性;得到信噪比的增益。换句话说,使用扩频通信抗干扰性更强,通信距离更 ...
分类:其他好文   时间:2019-11-22 00:57:34    阅读次数:72
小程序开发中遇到的问题
一、小程序自带image标签必须要带宽度,不能做到宽度自适应,只能高度自适应。 解决方法:1. 使用mode: widthFix缩放,此时需要获取此位置放置的所有图片中的最小宽度,将大图片按照宽高比缩小,放置在此位置。但是前提是所有图片的宽高比例相同,才能保证图片按照比例缩放填进来之后不失真。2. ...
分类:微信   时间:2019-11-18 20:40:02    阅读次数:126
Paper | Compression artifacts reduction by a deep convolutional network
[toc] 这是继SRCNN(超分辨)之后,作者将CNN的战火又烧到了去压缩失真上。我们看看这篇文章有什么至今仍有启发的故事。 贡献: 1. ARCNN。 2. 讨论了low level的迁移学习优势。 1. 故事 现有的(传统的)方法要么只关注去除块效应,要么只关注去模糊,没有能兼得的。后果就是这 ...
分类:Web程序   时间:2019-10-29 21:43:00    阅读次数:102
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