图像对角线Radon变换后的伪影？
图像对角线Radon变换后的伪影是指在进行Radon变换时，由于采样不足或采样间隔不合适等原因，导致在变换后的图像中出现的伪影现象。这些伪影通常表现为图像中出现的明暗条纹或斑点。
图像对角线Radon变换是一种用于图像处理和分析的数学变换方法，它可以将图像中的直线特征转换为在变换空间中的点。在进行Radon变换时，图像中的每个像素点都会被映射到变换空间中的一条直线上。而对角线Radon变换则是指将图像中的对角线特征转换为变换空间中的点。
由于Radon变换是一种投影变换，它需要对图像进行采样和积分运算。如果采样不足或采样间隔不合适，就会导致变换后的图像中出现伪影。这些伪影是由于采样不足引起的信息丢失和采样间隔不合适引起的采样误差所导致的。
为了减少图像对角线Radon变换后的伪影，可以采取以下措施：
- 增加采样密度：增加采样密度可以提高采样的准确性，减少信息丢失。
- 优化采样间隔：合理选择采样间隔可以减小采样误差，降低伪影的产生。
- 使用滤波技术：在进行Radon变换之前，可以对图像进行滤波处理，以减少噪声和伪影的影响。
- 结合其他图像处理方法：可以结合其他图像处理方法，如去噪、边缘检测等，以进一步改善图像对角线Radon变换的效果。
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.我想从两个黄色人行横道中间提取两个节点.
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下面是我在上面的截图中使用的代码。
# -*- coding: utf-8 -*-
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def not
浏览 5提问于2014-01-15得票数 4
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浏览 1提问于2013-10-18得票数 3
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更新:
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图像无HotSpot:
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Image1 : 1：
Image2: 2：
浏览 0提问于2012-11-14得票数 1
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安卓-在ImageView中使用大图片或不同大小的图片
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我有一个“仪表板”菜单，它在Android上工作得很好。它有8个ImageViews，正如我所需要的那样工作。
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浏览 0提问于2012-10-19得票数 2
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JPEG伪影检测
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是否有已知的算法可以在不看图像的情况下通过编程检测图像退化？
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例如，用JPEG质量80从原始源编码的图像是很好的。
我希望这是正确的地方问，但如果主持人认为我应该问在DSP堆栈或类似的，请重新链接。
浏览 4提问于2012-07-04得票数 4
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AV_CODEC_FLAG2_FAST在H.264解码中的作用
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有人知道libavcodec库(ffmpeg 4.0.2)中的AV_CODEC_FLAG2_FAST标志在AVCodecContext上设置时的作用是什么吗？
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AVCodec* avCodec;
...
avCodec = ...;
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avCodecContext->flags2 |= AV_CODEC_FLAG2_FAST;
...
// start receiving stream and parsing and deco
浏览 0提问于2019-02-25得票数 0
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如果Max池只是要降低图像的采样量，那为什么要费解呢？
neural-network
应用过滤器来做像识别边缘这样的事情的想法，是一个相当酷的想法。
例如，你可以拍摄一个7的图像，使用一些过滤器，你可以得到强调原始图像不同特征的转换图像。原来的7：
📷
可由网络体验为：
📷
注意每个图像是如何提取原始7的不同边缘的。
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我的问题是，一般来说，这是不是有点过火了？我们只是非常小心和慎重地用过滤器识别边缘--现在，我们不再关心这些了，因为我们已经把像素值炸得一团糟了！如果我错了，请纠正我，但是我们从25×25到2×2！那为什么不直接去马克斯池呢，难道我们就不能得到基本上相同的结果吗？
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浏览 0提问于2016-09-21得票数 14
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ARC GIS纵横比栅格中的伪影
gis、geospatial、raster、aspect-ratio、kriging
我正在尝试制作一组地球磁场的栅格层，使用以规则的300米间隔收集的21x31公里的点数据。我尝试了150种不同的克里格变量组合，最终使用了通用的二阶趋势去除，其余的都是默认设置。这给出了最准确的预测和最平滑的轮廓。
在将强度(分辨率为10m )的光栅转换为纵横比光栅以获得磁性方向时，会出现问题。我得到了这些原始数据点位置之间的伪像，导致了一系列的X。磁场方向在5-6个像素上跳跃了20度，然后毫无理由地下降了20度。
它为什么要这么做？对于这类数据，有没有更好的克里格方法？
浏览 3提问于2014-04-26得票数 0
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什么是正确的特征提取方法来区分三维阴影圆柱的方向？
image-processing、machine-learning、computer-vision、feature-extraction
一般来说，我感兴趣的是一个神经网络的实现，以解决形状从阴影问题。到目前为止，首先，我从阴影实现中得到了一个简单的形状。
特别是这个问题，然而，我希望训练一个回归j模型，它将学习一个三维圆柱体的三维方向，如果它是阴影的话。每个图像只是一个灰度三维阴影圆柱。在整个数据集中，只有大小和方向不同。
假设纹理是匹配的，光源与每个柱面图像的位置总是相同的。
当我发现大量关于这个问题的文献时，我很快意识到我现在所需要的应该简单得多。因此，我只需要一个建议:什么才是适合上述问题的合适的图像描述符？
浏览 4提问于2013-10-14得票数 1
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块运动补偿编码器-如何处理参考帧中的块噪声？
video、encoding、compression、video-encoding
我不精通任何方式的视频压缩，但目前在一个项目中，我使用H.264压缩残差图像
我的问题更多的是关于视频编码器的一般性。据我所知(正如维基百科所解释的那样)，块运动补偿编码器将当前帧划分为一些不重叠的块，对于每个块，它在当前块所在的参考帧中检查每个块，然后计算所需块和运动补偿块的差值，然后以某种方式对残差进行编码。
维基百科指出：“块运动补偿的主要缺点是它在块边界引入了不连续性(块伪影)。这些伪影以锐利的水平和垂直边缘的形式出现，很容易被人眼发现，并在用于残差帧变换编码的傅立叶相关变换中产生振铃效应(高频子带中的大系数)。”
因此，由于参考帧已经包含块伪像(因为它被编码)，然后这些块伪像被移位到
浏览 2提问于2012-05-16得票数 6
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低通音频滤波器，在iOS上计算均方根
ios、core-audio、measurement、lowpass-filter
我正在为iPad开发一个应用程序，我想从我正在播放的视频中分析音频。使用MTAudioProcessingTap，一切都进行得很顺利。目前，我有一些测试代码来测试/测量左、右通道的音量。一切都进行得很顺利：
void process(MTAudioProcessingTapRef tap, CMItemCount numberFrames,
MTAudioProcessingTapFlags flags, AudioBufferList *bufferListInOut,
CMItemCount *numberFramesOut, MTAudioProces
浏览 5提问于2013-03-18得票数 5
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游戏中图像边缘被扭曲
opengl、libgdx、graphics、image、png
我不知道如何解释这一点，所以我会用图片来描述我的问题。
我使用InkScape生成的图像：
📷
游戏中的样子(忽略跑步者)：
📷
正如你所看到的，边缘不是“锋利”的，即使是静态背景(前面的山脉和草地正在滚动)也是扭曲的。我想你能明白我的意思。这是什么原因？我怎么才能修好它？
我在安卓工作室里用LibGdx来构建我的游戏。
一些相关守则：
background = new Sprite(new Texture(Gdx.files.internal("runner_background.png")));
camera = new OrthographicCamera();
view
浏览 0提问于2015-04-17得票数 4
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我需要对这个wonderful answer做一点小小的澄清。我使用方波的傅里叶级数公式生成了一个5个频率(3 9 15 2 1 2 7)的谐波样本。然后我以32赫兹的频率对其进行采样，期望识别出低于奈奎斯特限制的前3个频率。在我通过FFT函数传递了32个样本(16bit)之后，我使用sqrt(real^2 + imag^2)计算了幅值。 Generated Frequencies: 3 9 15 21 27
The magnitudes [sqrt(real^2 + imag^2)] after FFT:
6.87475e-15
2.71352e-15
2.14864e-16
20.371
浏览 33提问于2019-02-03得票数 0
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