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搜索关键字:噪声    ( 976个结果
python数字图像处理(10):图像滤波
对图像进行滤波,可以有两种效果:一种是平滑滤波,用来抑制噪声;另一种是微分算子,可以用来检测边缘和特征提取。skimage库中通过filters模块进行滤波操作。1、sobel算子sobel算子可用来检测边缘函数格式为:skimage.filters.sobel(image,mask=None)fr...
分类:编程语言   时间:2016-01-12 19:36:12    阅读次数:487
传统高斯模糊与优化算法(附完整C++代码)
高斯模糊(英语:Gaussian Blur),也叫高斯平滑,是在Adobe Photoshop、GIMP以及Paint.NET等图像处理软件中广泛使用的处理效果,通常用它来减少图像噪声以及降低细节层次。这种模糊技术生成的图像,其视觉效果就像是经过一个半透明屏幕在观察图像,这与镜头焦外成像效果散景以及...
分类:编程语言   时间:2016-01-12 13:21:02    阅读次数:371
《机器学习实战》笔记——利用SVD简化数据
SVD(Singular Value Decomposition)奇异值分解,可以用来简化数据,去除噪声,提高算法的结果。 一、SVD与推荐系统 下图由餐馆的菜和品菜师对这些菜的意见组成,品菜师可以采用1到5之间的任意一个整数来对菜评级,如果品菜师没有尝过某道菜,则评级为0 建立一个新文件svdRec.py并加入如下代码: def loadExData(): return[...
分类:其他好文   时间:2016-01-11 12:14:50    阅读次数:1033
【图形学】谈谈噪声
写在前面很早就想学习和整理下噪声,稍微接触过图形学的人大概都听到过噪声,然后就会发现有各种噪声,Perlin噪声,Worley噪声,分形(fractal)噪声等等。尤其是Perlin噪声,一搜资料发现大家说的各不相同,更加不明所以。我也总是困惑,后来发现还是要相信wiki和paper。这篇文章在于总结上面这些常见的噪声(即图形学中常见的程序噪声),它们是什么,怎么算出来的,以及一些应用。文章里的所有...
分类:其他好文   时间:2015-12-21 18:37:10    阅读次数:2493
通信原理实践(六)——基带传输
一、基带传输引入 1、从数字带通传输说起 以上系统可以等价为: 这里“等价”的假设条件是 ?信号通过滤波器不失真 ?不存在码间串扰 意义:可以通过评估基带传输系统来获得数字带通传输系统性能 2、两个模型SNR的关系 (1)假设带通传输系统中,2PSK信号功率为1/2,占用带宽为2,噪声功率为20(带...
分类:其他好文   时间:2015-12-15 00:49:02    阅读次数:240
网格去噪算法(bilateral filter)
受图像双边滤波算法的启发,[Fleishman et al. 2003]和[Jones et al. 2003]分别提出了利用双边滤波算法对噪声网格进行光顺去噪的算法,两篇文章都被收录于当年的SIGGRAPH,至今引用超500余次。虽然从今天看两篇文章的去噪效果还不算非常好,但是其中的思想是值得.....
分类:编程语言   时间:2015-12-14 14:03:13    阅读次数:271
低噪声APD偏置电路
低噪声APD偏置电路APD电源摘要:该电路产生并控制光通信中雪崩光电二极管(APD)的低噪声偏置电压。该可变电压通过控制APD的雪崩增益,优化光纤接收器的灵敏度特性。该电路采用低噪声、固定频率PWM升压转换器,带有一个工作在非连续电流模式的电感。内部MOSFET的低开关速率降低了高频电压毛刺,降低了...
分类:其他好文   时间:2015-12-11 20:48:40    阅读次数:363
时间数字识别项目之大体完成
大框已经接近收尾。接下来剩下:1)噪声添加2)类标返回3)汉字负样本添加4)困难样本回收训练5)......这些细节,更加提高准确率。 1 %{ 2 clear all; 3 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%...
分类:其他好文   时间:2015-12-11 18:44:08    阅读次数:147
奈氏准则和香农定理
考查对奈氏准则和香农定理,这是通信工程的理论。奈奎斯特:在无噪声情况下,码元速率极限值B与信道带宽的关系:B=2*H(Baud)奈奎斯特公式----无噪信道传输能力公式:C=2*H*log2N(bps)H为信道的带宽,本题中H=3KHz;N为一个码元所取得离散值个数,本题中N=16(4个相位,每个相...
分类:其他好文   时间:2015-12-10 18:50:04    阅读次数:189
多图片平均法降噪
## 理论 ##在相机采集到的图像中,往往会存在一定的噪声。这种噪声一般来说在空间域是互不相关的,并且是一种加性噪声。对于一幅相机采集到的图像,可以表示为无噪声图像和加性噪声的组成,也即:$$\begin{equation} \label{imgeq}g(x,y)=f(x,y)+ \eta(x,y)...
分类:其他好文   时间:2015-12-08 22:15:37    阅读次数:264
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