引子
要进行人脸的识别，尤其是复杂环境下的人脸识别，就要在捕获人脸图像之后对图像进行预处理的工作，如图像的大小和灰度的归一化，头部姿态的矫正，图像分割等。这样做的目的是改善图像质量，消除噪声，统一图像灰度值及尺寸，为后序特征提取和分类识别打好基础。
该文将就人脸的剪切和归一化操作进行学习探讨，并做一笔记备用。
具体步骤
由于opencv的人脸识别需要输入图片具有相同的尺寸和灰度...
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2014-12-17 22:44:32
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这样可以做到很高的压缩比，到底有多高，下面会提到。这种方法用到了 canvas 控件，这也意味着只有支持 canvas 控件的浏览器下才有效。现在你可以看到，上面的图像类似一个噪声图像，但它实际上是一个由124K的 prototype 框架代码转化成的30K的8位PNG图像（压缩比还不错吧）。其实，...
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2014-12-17 12:29:54
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Matlab信号上叠加噪声和信噪比的计算 发表于11个月前(2014-01-24 18:38) 阅读（26）|评论（0） 0人收藏此文章, 我要收藏 赞0开源中国 Team 团队协作平台正式开放 —— http://team.oschina.net 信噪比 在信号处理...
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2014-12-16 22:20:19
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2010-12-03 09:56噪声库（noiseX-92）1. Noise92 噪声库 http://spib.rice.edu/spib/select_noise.html来自 Signal Processing Information Base (SPIB)Noise dataWhite no...
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2014-12-16 22:18:01
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我是做Tracking 的，对于速度要求很高。发现傅里叶变换可以使用。于是学习之！
核心： 最根本的一点就是将时域内的信号转移到频域里面。这样时域里的卷积可以转换为频域内的乘积！
在分析图像信号的频率特性时，对于一幅图像，直流分量表示预想的平均灰度，低频分量代表了大面积背景区域和缓慢变化部分，高频部分代表了它的边缘，细节，跳跃部分以及颗粒噪声. 因此，我们可以做相应的锐化和模糊的...
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2014-12-16 10:03:56
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SVD(Singular Value Decomposition,奇异值分解)算法优缺点：优点：简化数据，去除噪声，提高算法结果缺点：数据的转换可能难于理解适用数据类型：数值型数据算法思想：很多情况下，数据的一小部分包含了数据的绝大部分信息，线性代数中有很多矩阵的分解技术可以将矩阵表示成新的易于处理...
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2014-12-12 01:15:20
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Principal Component Analysis算法优缺点：优点：降低数据复杂性，识别最重要的多个特征缺点：不一定需要，且可能损失有用的信息适用数据类型：数值型数据算法思想：降维的好处：使得数据集更易使用降低很多算法计算开销去除噪声使得结果易懂主成分分析（principal componen...
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2014-12-11 00:06:46
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高频头。其内部电路包括低噪声放大器和下变频器，完成低噪声放大及变频功能，既把馈源输出的4GHz信号放大，再降频为950-2150MHz第一中频信号。高频头的作用就是将微弱的视频信号进行放大，并且对传输不稳定引起的图像变形与干扰进行处理。
卫星电视节目分为C波段和Ku波段。C波段的频率范围是3400MHz~4200MHz。Ku波段的频率10.7~12.75GHz，其中可分为10.7~11.7G...
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2014-12-09 19:37:22
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以去除周期噪声为例来直观认识一下什么是滤波器。周期噪声有多种原因产生，例如图像获取系统中的电子元件等，我们是人为给图像的1/4区域添加的周期噪声。先直观感受下去噪的效果 （1）原图 （2）周期噪声图 （3）滤波器 （4）滤波处理的图像 图（3...
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2014-12-08 22:52:44
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