快速中值滤波算法 中值滤波算法： 在图像处理中，在进行如边缘检测这样的进一步处理之前，通常需要首先进行一定程度的降噪。中值滤波是一种非线性数字滤波器技术，经常用于去除图像或者其它信号中的噪声。这个设计思想就是检查输入信号中的采样并判断它是否代表了信号，使用奇数个采样组成的观察窗实现这项功能。观察窗口 ...
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2016-11-16 03:00:48
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通过手机获取的图像由于多方面的原因或多或少存在一些噪声，即图像的去噪处理。简单的来说就是用 的矩阵在灰度图像一个一个像素移动，以某种逻辑来消除灰度图像中的孤立点，即噪声。去噪的方法主要有均值滤波、中值滤波、自适应维纳滤波器、形态学噪声滤除器、高斯滤波器。 图像高斯滤波是在二维空间利用正态分布（高斯函 ...
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2016-11-12 22:31:07
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dpreview摄影角度的图像噪声讲解： What's that noise? Part one: Shedding some light on the sources of noise 进光量 https://www.dpreview.com/articles/8189925268/what-s- ...
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2016-11-04 20:04:33
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分水岭算法，是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆，而集水盆的边界则形成分水岭。 一般的分水岭算法会对微弱边缘，图像中的噪声，物体表面细微的灰度变化造成过度的分割。 以下 ...
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2016-11-02 10:02:16
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1. 直接量化的过采样AD转换 此类系统的模型可以用下图表示。 图中xa(t)是输入信号，e(t)是量化引入的噪声，xd[n]是最终得到的数字信号，包含分量xda和xde。 ...
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2016-10-30 09:15:45
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在一个实例中，有近60个特征，上千组数据样本。考虑到数据受噪声污染可能比较严重，希望能首先筛除部分不合理数据，也就是仅采用高度集中区域的数据。那么，问题就是，如何找到数据高度集中区域。找到数据密集区，数据之间的规律性更强，更利于接下来的识别。 首先考虑到的就是抽样，或者美其名曰蒙特卡洛抽样。这是一种 ...
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2016-10-22 11:44:52
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数据预处理 1. 数据质量的三个要素：准确性、完整性、一致性 2. 数据预处理的主要任务： 数据清理、数据集成、数据归约、数据变换 一. 数据清理 数据清理主要：填补缺失的值，光滑噪声同时识别离群点，并纠正数据的不一致性。 通常是一个两步的迭代过程，包括偏差检测和数据变换 注意：在某些情况下，缺失值 ...
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2016-10-13 14:01:57
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1. 什么是斑点 斑点通常是指与周围有着颜色和灰度差别的区域。在实际地图中，往往存在着大量这样的斑点，如一颗树是一个斑点，一块草地是一个斑点，一栋房子也可以是一个斑点。由于斑点代表的是一个区域，相比单纯的角点，它的稳定性要好，抗噪声能力要强，所以它在图像配准上扮演了很重要的角色。 同时有时图像中的斑 ...
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2016-10-10 01:14:46
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原文链接：http://www.cnblogs.com/chaosimple/p/3164775.html#undefined 1、DBSCAN简介 DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密 ...
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2016-10-08 09:23:20
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http://bilgin.esme.org/BitsAndBytes/KalmanFilterforDummies C#代码: 经多次迭代，p值得到很好收敛，是不是很简单，但实际使用还需要完善模型，调整速度、加速度、测量噪声等参数！ ...
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2016-10-05 12:44:19
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