圖像處理文章最新資訊

圖像處理中的數(shù)學原理詳解9——索伯列夫空間

　　在泛函分析中，索伯列夫空間并不像巴拿赫空間或者希爾伯特空間那么引入注意。但是在圖像處理中，索伯列夫空間在介紹BV空間(有界變差函數(shù)空間)時，會被提到。而BV函數(shù)空間對于理解TV算法(偏微分方程在圖像處理中的重要內(nèi)容)至關重要!所以我特別在“圖像處理中的數(shù)學原理詳解”系列文章中留出一個小節(jié)來對索伯列夫空間進行必要的介紹。　　2.3.7 索伯列夫空間　　由廣義導數(shù)的定義可以看出，這種導數(shù)不是關于函數(shù)的個別點處局部性質(zhì)反映，因為它是通過在整個區(qū)間上積分的極限來確定的，而積分
關鍵字：圖像處理索伯列夫

基于圖像處理和模式識別的火災檢測方法

　　學期末一直忙考試，大作業(yè)，很久沒來耕耘了。。。　　雖然考試都結(jié)束了，手頭還是累積了不少活兒要補，不多寫了，曬個小項目，之前一直做的，后來當做模式識別課程的大作業(yè)交了。　　大體框架如下：　　　　還是之前的火災檢測，但是在一些簡單的顏色、運動檢測的基礎上增加了模式識別的方法。(其實并不需要這么多種方法，因為作業(yè)要求試驗三種以上的方法)　　因為特征比較簡單——SVM、非線性SVM、決策樹、隨機森林都是用的顏色直方圖來訓練;Adaboost就是完全用的《Rapid》中的
關鍵字：圖像處理模式識別

圖像處理中的數(shù)學原理詳解（Part8）——傅立葉變換的來龍去脈

　　千呼萬喚始出來，我們前面已經(jīng)做了很多很多的準備，終于可以揭開傅立葉變換的面紗了。當然，在閱讀這篇文章之前，請務必保證你已經(jīng)掌握了傅立葉級數(shù)的所有內(nèi)容，可以參看　　圖像處理中的數(shù)學原理詳解(Part4) ——傅立葉級數(shù)的概念1　　http://www.2s4d.com/article/201703/344947.htm　　圖像處理中的數(shù)學原理詳解(Part5) ——傅立葉級數(shù)的概念2　　http://www.2s4d.com/article/201703/344948.h
關鍵字：傅立葉變換圖像處理

圖像處理中的數(shù)學原理詳解（Part6） ——方向?qū)?shù)與梯度

　　1.3.3 方向?qū)?shù)與梯度　　　　　　
關鍵字：圖像處理梯度

圖像處理中的數(shù)學原理詳解（Part7）——哈密爾頓算子

　　在前面的部分中我們已經(jīng)完整地給出了梯度和散度這些數(shù)學概念的意義，這些生澀的定義在最初學習的時候很少有人會注意到它們跟圖像能有什么聯(lián)系。然而，隨著學習的深入，當真正接觸到圖像處理算法時，你又不得不承認，梯度、散度這些東西幾乎是無處不在的。本節(jié)所介紹的內(nèi)容就是這些概念在圖像處理中的最最簡單應用之范例。這部分內(nèi)容與邊緣檢測技術(shù)密不可分?！　?.2.1 哈密爾頓算子　　　　　　　　
關鍵字：圖像處理哈密爾頓算子

圖像處理中的數(shù)學原理詳解（Part5）——傅立葉級數(shù)的概念2

　　1.4.3?傅立葉級數(shù)的概念(2)——含“狄利克雷收斂定理”　　?? ?　　?? ?　　?? ?　　本小節(jié)完。?
關鍵字：圖像處理傅立葉級數(shù)

圖像處理中的數(shù)學原理詳解（Part4） ——傅立葉級數(shù)的概念1

　　1.4.3 傅立葉級數(shù)的概念(1)　　　　　　　　我整理了圖像處理中可能用到的一些數(shù)學基礎，將其分成了6個章節(jié)(全文目錄見上方鏈接)。如果你對其中的某一小節(jié)特別感興趣，但是它還沒有被發(fā)布，你可以在博客下方留言，我會據(jù)此調(diào)整發(fā)布順序。但是請務必精確地指出章節(jié)標號(例如1.3.7 曲面積分)，而不是籠統(tǒng)地使用類似“第5章”或者“小波部分”這樣的表述。因為等我把全部整個
關鍵字：圖像處理傅立葉級數(shù)

圖像處理中的數(shù)學原理詳解（Part3）

　　1.3.9 斯托克斯公式與旋度　　　　　　　　　　本小節(jié)完。
關鍵字：圖像處理

圖像處理中的數(shù)學原理詳解（Part2）

　　1.3.8 高斯公式與散度(含格林第一恒等式，格林第二恒等式及格林互逆定理)　　　　　　　　本小節(jié)完。
關鍵字：圖像處理

實踐的意義——寫給圖像處理算法愛好者的建議

　　陸放翁詩云：“紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行”，此乃亙古不變之真理也。　　圖像處理研究的一個很大特點就在于，它是一種和實際應用緊密聯(lián)系的實用型學科。所有的算法都是針對實際中遇到的問題而存在的。無論是我們新提出了一個算法，還是我們新學習了一個算法，都可以直接寫一個程序來檢驗它的處理效果。而且這種“效果”往往還是一目了然的。因為圖像處理的輸入和輸出都是圖像，圖像就是用來給人看的。這種直觀性是其它研究領域所很難具備的。例如，當年何愷明博士向CVPR提交其關于圖像去霧算法的論文時，審稿人就很驚訝于這么簡單的方
關鍵字：圖像處理 Matlab

一個貫穿圖像處理與數(shù)據(jù)挖掘的永恒問題

　　〇、序言　　創(chuàng)新對于學術(shù)研究或產(chǎn)業(yè)應用都具有不言而喻的重要作用，現(xiàn)在國家也提出了要建立創(chuàng)新型國家的發(fā)展戰(zhàn)略。如果回到我們所探討的圖像處理或數(shù)據(jù)挖掘研究，細細品讀其中的某些點滴，你是否能窺探出些許啟迪?首先，創(chuàng)新可以分成兩種，一種是原始創(chuàng)新，另外一種就是所謂的二次創(chuàng)新。如果一個東西過去完全不存在，你鬼使神差的就想出來，那就是原始創(chuàng)新。比如圖靈當初石破天驚地構(gòu)想出圖靈機模型就是原始創(chuàng)新。到現(xiàn)在也沒有任何跡象表明，他受到了什么事或什么人的啟發(fā)。事實上，現(xiàn)在人們(包括我學習圖靈機的時候)也非常驚訝，圖靈是如何
關鍵字：圖像處理數(shù)據(jù)挖掘

圖像處理與機器視覺網(wǎng)絡資源收羅——傾心大放送

　　做圖像處理或計算機視覺研究和開發(fā)，常會在線搜索一些資源，日積月累便挖出了一堆比較牛的博主，特別說明：做這個方向的人很多，牛人也很多，但是這些資源大部分主要突出實用主義，相關博主也并不一定是這個領域中的泰山北斗(第一波中大部分都不是學校里的教授)，但是他們的空間里真的有料，可以學到很多。不斷更新中，但大浪淘沙，我只保留最值得推薦的?！　〉谝徊ㄊ且恍┵Y源豐富的博客，有算法介紹，也有代碼實現(xiàn)：　　1、畢業(yè)于荷蘭特溫特大學的Dirk-Jan Kroon博士，在Mathworks的FileExchan
關鍵字：圖像處理機器視覺

圖像處理中的數(shù)學原理詳解（Part1 總綱）

　　數(shù)字圖像處理技術(shù)的研究與開發(fā)對數(shù)學基礎的要求很高，一些不斷涌現(xiàn)的新方法中，眼花繚亂的數(shù)學推導令很多期待深入研究的人望而卻步。一個正規(guī)理工科學生大致已經(jīng)具備了包括微積分、線性代數(shù)、概率論在內(nèi)的數(shù)學基礎。但在分析一些圖像處理算法的原理時，好像還是感覺無從入手。實際所牽涉出來的問題主要可歸結(jié)為如下幾個原因：1)微積分、線性代數(shù)、概率論這些是非常重要的數(shù)學基礎，但顯示不是這些課程中所有的內(nèi)容都在圖像處理算法中有直接應用;2)當你將圖像處理和數(shù)學分開來學的時候，其實并沒有設法建立它們二者的聯(lián)系;3)一些新方法或
關鍵字：圖像處理算法

如何學好圖像處理——從小白到大神？

　　什么是數(shù)字圖像處理?歷史、以及它所研究的內(nèi)容　　說起圖像處理，你會想到什么?你是否真的了解這個領域所研究的內(nèi)容?？v向來說，數(shù)字圖像處理研究的歷史相當悠久;橫向來說，數(shù)字圖像處理研究的話題相當廣泛?！　?shù)字圖像處理的歷史可以追溯到近百年以前，大約在1920年的時候，圖像首次通過海底電纜從英國倫敦傳送到美國紐約。圖像處理的首次應用是為了改善倫敦和紐約之間海底電纜發(fā)送的圖片質(zhì)量，那時就應用了圖像編碼，被編碼后的圖像通過海底電纜傳送至目的地，再通過特殊設備進行輸出。這是一次歷史性的進步，傳送一幅圖片的時間從原
關鍵字：圖像處理 Matlab

基于Zynq平臺硬件加速的體感游戲

隨著嵌入式系統(tǒng)的發(fā)展，我們已經(jīng)越來越離不開它們。本文設計了一個基于Xilinx ZYNQ平臺硬件加速的體感游戲。首先，我們完成了手勢方向控制貪食蛇游戲，該游戲通過進行膚色檢測、手勢跟蹤并分析軌跡，來控制貪食蛇的位置。然后，我們實現(xiàn)了用verilog語言編寫的運行在FPGA上的膚色學習和識別算法。最后，軟件游戲調(diào)用基于AXI總線的協(xié)議與硬件加速單元通信，膚色識別算法運行時間減少了43.2713%，達到了加速的效果。
關鍵字：圖像處理 FPGA Zynq芯片 201611

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圖像處理介紹

　　圖像處理　　image processing 　　用計算機對圖像進行分析，以達到所需結(jié)果的技術(shù)。又稱影像處理。　　基本內(nèi)容圖像處理一般指數(shù)字圖像處理。數(shù)字圖像是指用數(shù)字攝像機、掃描儀等設備經(jīng)過采樣和數(shù)字化得到的一個大的二維數(shù)組，該數(shù)組的元素稱為像素，其值為一整數(shù)，稱為灰度值。圖像處理技術(shù)的主要內(nèi)容包括圖像壓縮，增強和復原，匹配、描述和識別3個部分。　　圖像壓縮由數(shù)字化得到的一 [ 查看詳細 ]