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三说图像图像简史与基础

今天开始,咱们公众号增加视频教程 这是《三说图像》的第一期,主要包含两个内容,简单说说图像简史和数字图像基础。 01图像简史 图像是什么?这个问题大家都有自己的答案,我也有答案,你要不要听听?...图像发展了将近两百年,都有那些重要的历史时刻,你知道吗? 模拟图像和数字图像区别在哪里呢? 02数字图像基础 什么是数字编码? 你了解图像像素吗? 图像分辨率和输出分辨率的区别是什么?...你会用直方图分析一幅图像的特点吗? 颜色空间除了RGB还有什么? 对比度和清晰度的区别在哪儿? 如果你想知道这些问题的答案,就请观看视频吧 REC ? 点击边框调出视频工具条

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图像降噪哪些方法?

图像增强是图像处理和计算机视觉中的重要研究课题。它主要用作图像预处理或后处理,以使处理后的图像更清晰,以便随后进行图像分析和理解。...本期我们主要总结了图像增强中图像去噪的主要方法以及对不同算法的基本理解。 噪音模型 图像中有许多噪声源,这些噪声来自各个方面,例如图像采集,传输和压缩。噪声的类型也不同,例如盐和胡椒噪声,高斯噪声等。...针对不同的噪声不同的处理算法。 对于具有噪声的输入图像v(x),附加噪声可以用以下公式表示: ? 其中,u(x)是没有噪声的原始图像。x是一组像素,η(x)是加性噪声项,代表噪声的影响。...Ω是像素的集合,即整个图像。从该公式可以看出,噪声直接叠加在原始图像上。这种噪声可能是盐和胡椒噪声或高斯噪声。从理论上讲,如果可以准确地获得噪声,则可以通过从输入图像中减去噪声来恢复原始图像。...高斯噪声 高斯噪声通常发生在相机电子设备的模拟信号中,可以将其建模为加性噪声,作用在输入图像I上,从而产生降级图像y: ? 恢复的目的是获得原始图像的估计。我们希望使此估计尽可能接近原始输入图像

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图像识别】 开源 | 百度&慕尼黑工业--以图像声音为输入,利用声音事件的知识来提高航空场景识别的性能!

Cross-Task Transfer for Geotagged Audiovisual Aerial Scene Recognition 原文作者:Di Hu 内容提要 基于强大模型和高效算法的航空图像视觉信息在场景识别中取得了可观的效果...受认知科学中多通道感知理论的启发,为提高航空影像的识别的性能,本文提出了一种以图像声音为输入的新型视听航空场景识别任务。...在观察到某些特定的声音事件在特定的地理位置更容易被听到的基础上,我们提出利用声音事件的知识来提高航空场景识别的性能。为此,我们构建了一个新的数据集,命名为视音频航空场景识别(ADVANCE)。...在此数据集的帮助下,我们评估了三种在多模式学习框架下将声音事件知识转移到航空场景识别任务的方法,并展示了利用音频信息进行航空场景识别的好处。 主要框架及实验结果 ? ? ? ? ? ? ? ? ?

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收购=“一剪” 微软抢攻企业市场几成胜算?

「一剪」无法抵挡微软土豪心态 收购成了微软转型中的加速器,但自从收购诺基亚后,微软就被冠以「一剪」的称号,所有被微软的收购厂商,除了死伤无数就是伤残遍地。...大家普遍预言被微软收购的 LinkedIn 也难逃「一剪」的命运。 但这些言论并没有让微软停下收购的脚步,微软还打算收购 Salesforce。...Dynamics 365 延用了微软一惯取名风格,除了与微软的云端企业软件套件、云端企业 App 深度连结以外,Dynamics 365 也结合 Cortana 语音智能助理,以及 PowerBI 数据可视化产品...但是收购能否变成「一剪」,虽然业内普遍不看好但微软看好就行,无论大家如何评说,微软的转型加速度不会停止,而一剪也将一直上演。 ----

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OpenAI提出Sparse Transformer,文本、图像声音都能预测,序列长度提高30倍

---- 新智元报道 编辑:大明 【新智元导读】OpenAI提出新的神经网络模型“稀疏Transformer”,能够预测文本、图像声音等序列的后续内容,该模型是对注意力机制的一个改进...目前人工智能研究的一大挑战是对复杂数据(如图像,视频或声音)中的大范围微妙的相互依赖性进行建模。稀疏Transformer降低了传统注意力机制模型的计算复杂度,将其直接应用于不同的数据类型中。...下面的每个图像显示给定的注意头处理哪些输入像素(以白色突出显示)以便预测图像中的下一个值。 当输入部分聚焦在小的子集上并显示出高度的规则性时,该层就是易于稀疏化的。...使用稀疏注意力的Transformer似乎一个全局结构的概念,可以通过查看图像完成来定性评估。...从这些具有未调整温度的模型中生成样图,可以让我们看到模型认为存在于真实世界中图像的完整分布。结果,一些样本看起来很奇怪。

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定制人脸图像那么难!使用TL-GAN模型轻松变脸

英伟达的 pg-GAN 生成的合成图像。以上没有一个是真实图像! 控制 GAN 模型的输出 ?...一个分辨率为 1024x1024 的生成图像的所有特征仅由潜在空间(作为图像内容的低维表示)中 512 维噪声向量确定。...现在我们了成对的潜在向量和特征,可以序列回归器模型y=A(z) 来找出可用于控制图像生成过程的所有特征轴。 ?...我在 CelebA 数据集上训练了一个简单的 CNN,该数据集包含三万余张人脸图像,每个图像 40 个标签。...这是通过多个工程 trick 达成的,如迁移学习、下采样图像大小、预缓存合成图像等。 结果 沿着特征轴移动潜在向量 首先,测试发现的特征轴能否用于控制生成图像的对应特征。

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快到朋友的YOLO v3了PaddlePaddle实现

现在,快到朋友的YOLO v3PaddlePaddle实现了。相比原作者在 Darknet 实现的模型,PaddlePaddle 添加了其它一些模块,且精度提高了 5.9个绝对百分点。...由于整个检测流水线是单个网络,因此可以直接在检测性能上进行端到端优化,使得基础YOLO模型能以每秒45帧的速度实时处理图像,较小网络的Fast YOLO每秒处理图像可达到惊人的155帧。...YOLO让人惊艳的速度,同时也有让人止步的缺陷:不擅长小目标检测。...图:YOLO v3 网络结构 PaddlePaddle简介 PaddlePaddle是百度自研的集深度学习框架、工具组件和服务平台为一体的技术领先、功能完备的开源深度学习平台,全面的官方支持的工业级应用模型...模型推断 模型推断可以获取图像中的物体及其对应的类别,infer.py是主要执行程序,调用示例如下。

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常见的图像增强方法_图像中值滤波的算法实现

Gamma校正 采用了非线性函数(指数函数)对图像的灰度值进行变换 这两种方式的实质是对感兴趣的图像区域进行展宽,对不感兴趣的背景区域进行压缩,从而达到图像增强的效果 3....直方图均衡化 将原始图像的直方图通过积分概率密度函数转化为概率密度为1(理想情况)的图像,从而达到提高对比度的作用。直方图均衡化的实质也是一种特定区域的展宽,但是会导致整个图像向亮的区域变换。...一般目标图像的直方图的确定需要参考原始图像的直方图,并利用多高斯函数得到。 5....基于HSV空间的彩色图像增强方法 针对于灰度图像,我们主要有以上的几种处理方法,但是针对于彩色图像,由于存在RGB分量,故而不能直接将灰度图像的处理方法应用。...而我们可以将RGB图像转化为其他空间的图像,比如:我们可以将RGB空间的图像转换为HSV空间的图像。HSV分别指色调,饱和度,亮度。

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高斯滤波对图像方差什么影响

均值与方差 image.png 定性分析 定性地分析,高斯滤波(平滑)对图像进行平滑,会让当前像素与周围像素更加接近,像素间更加接近自然方差会变小。...从频域角度,高斯滤波相当于低通滤波,会移除图像中“突兀”的高频成分,剩下的自然是相对“不突兀”的部分,反映在方差上就会变小。...定量分析 image.png 这里并不限于高斯滤波,对其他平滑滤波器同样试用——只需满足上述权重条件即可,即平滑滤波器将降低图像的方差。 当然,也可以从连续角度分析,具体可见参考部分。...参考 the variance of a linear combination How Does Gaussian Blur Affect Image Variance 出自本人博客:高斯滤波对图像方差什么影响

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