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【算法随记二】线卷积积分及其在图像增强和特效方面的应用(一)。

整个流程其实看起来就是沿着某一条线,对线上相关离散点进行卷积,所以严格的说可以叫做折线卷积。...同时,为了保证对称性,我们会在卷积起点时也会沿着矢量相反的方向进行卷积,很明显,这个反响卷积的路线和正向卷积的一半来说不会时对称的。   ...当流线移动到了新的位置后,我们取这个位置对应的像素来进行卷积。...还有一种近似的方法,就是我们考虑对于一个特定的点,卷积的方向就一直不改变,就以当前点的矢量方向执行严格的线卷积,当然这个时候,对于那些具有强烈矢量变换的区域,这种方法就有点效果问题了,但是如果卷积的长度不大...在原始代码里,有p_LUT0及p_LUT1两个查找表,并且是线性的,所以在这里其实是毫无作用的,但是这说明作者还是想到了,这个积分可以不是普通的均值积分,也可以是类似高斯这种权重随流线距离起点距离成反比的样式的啊

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线性卷积积分及其在图像增强和特效方面的应用

整个流程其实看起来就是沿着某一条线,对线上相关离散点进行卷积,所以严格的说可以叫做折线卷积。...同时,为了保证对称性,我们会在卷积起点时也会沿着矢量相反的方向进行卷积,很明显,这个反响卷积的路线和正向卷积的一半来说不会时对称的。...当流线移动到了新的位置后,我们取这个位置对应的像素来进行卷积。 第二,为了简便,对于流线超出了边缘的部分,我们直接使用了边缘的像素值来代替,这样就造成了边缘的值和原始的效果有所不同。...还有一种近似的方法,就是我们考虑对于一个特定的点,卷积的方向就一直不改变,就以当前点的矢量方向执行严格的线卷积,当然这个时候,对于那些具有强烈矢量变换的区域,这种方法就有点效果问题了,但是如果卷积的长度不大...在原始代码里,有p_LUT0及p_LUT1两个查找表,并且是线性的,所以在这里其实是毫无作用的,但是这说明作者还是想到了,这个积分可以不是普通的均值积分,也可以是类似高斯这种权重随流线距离起点距离成反比的样式的啊

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数值积分|高斯积分

还可以用梯形中位线表示 上式的意义是:一次函数的高斯积分需要一个高斯积分点即x=0的位置,确定的权重是2,积分点的函数值是f(0)。...对于式(3),取一般的二次函数 ,可以验证: 上式的意义是:二次函数的高斯积分需要两个高斯积分点 和 ,权重各为1,就可以计算积分了。...再来看三次函数 ,可以验证: 由此得到的规律是:四次,五次曲线有三个高斯积分点,六次曲线和七次曲线则需要四个高斯积分点,规律也是一样的。...也就是说,n个高斯积分点可以计算2n-1次及以下的函数积分。 ? 高斯积分点是强制使这种数值积分结果与前2n-1阶多项式的积分相等解出来的。比如你打算使用n个点,你还有n个未知权重。...你就要使这种数值积分的结果等于对应的从0到2n-1的所有多项式项在区间内的积分结果。这样你就有一个2n阶的非线性方程组,解了它,就能获得积分点和权重值。

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数值积分|自适应梯形积分

在区间 上,采用梯形公式计算 的定积分 如果将区间 二等分,采用梯形公式计算 的定积分 其中 如果将区间 三等分,采用梯形公式计算 的定积分 其中 由此可以得到递推式 表示两次迭代的相对误差...python代码 import math ###自适应梯形公式求积分 ### y = 1/( 1+x^2 ) def Func(x): return 1/( 1+pow(x,2) ) def...AdaptiveTrapzCtrl(Func, a, b, eps = 1e-6): kmax = 9000 #最大迭代步数 h = b-a # 积分区间 n...= 1e-6) print(T) 计算结果是0.24497869339807107,精确值为: 算法基本原理:把原区间分为一系列小区间(n份),在每个小区间上都用小的梯形面积来近似代替原函数的积分...,当小区间足够小时,就可以得到原来积分的近似值,直到求得的积分结果满足要求的精度为止。

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广义积分

反常积分又叫广义积分,是对普通定积分的推广,指含有无穷上限/下限,或者被积函数含有瑕点的积分,前者称为无穷限广义积分,后者称为瑕积分(又称无界函数的反常积分)。 ?...因此,有必要对定积分的概念加以推广,使之能适用于上述两类函数。这种推广的积分,由于它异于通常的定积分,故称之为广义积分,也称之为反常积分。...类型 1.无穷区间反常积分 每个被积函数只能有一个无穷限,若上下限均为无穷限,则分区间积分。 ? 2.无界函数反常积分 即瑕积分,每个被积函数只能有一个瑕点,多个瑕点则分区间积分。 ?...定积分的两个重要前提要求是闭区间和函数有界,而广义积分正是在闭区间和函数有界的基础上,放宽约束条件从而延申出来的概念,所以可以认为广义积分是特殊的定积分,但是一定要切记,广义积分不是定积分。...如果放宽闭区间约束,即一个定积分的上限或者下限趋于无穷大,则称此积分为无穷区间上的广义积分。 如果放宽函数有界的约束,即被积函数无界,则称此积分为无界函数的广义积分,亦可称为瑕积分

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数值积分|自适应辛普森积分公式

在 数值积分| 辛普森公式 提到,辛普森积分最简单的形式是 也就是说至少要三个积分点,两个积分子区间。所以,自适应辛普森积分公式要从S1起步,即 ?...python代码 import math ###自适应辛普森公式求积分 ### y = 1/( 1+x^2 ) def Func(x): return 1/( 1+pow(x,2) )...def AdaptiveSimpsonCtrl(Func, a, b, eps = 1e-6): kmax = 9000 #最大迭代步数 h = b-a # 积分区间...计算结果是0.7853981628062056,精确值为 算法基本原理:把原区间分为一系列小区间(n份),在每个小区间上都用小的梯形面积来近似代替原函数的积分,当小区间足够小时,就可以得到原来积分的近似值...,直到求得的积分结果满足要求的精度为止。

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高通AI研究院|高效网络设计|结构化卷积分

基于此,作者提出了Structured Convolution,并证实将卷积分解为sum-pooling+更小尺寸卷积有助减小计算复杂度与参数量,作者同时还证明了如何将其应用到2D和3D卷积核以及全连接层...作者将上述形式卷积分解引入到不同网络架构(包含MobileNetV2、ResNet)中,可以得到更低的计算量,同时更为高效且精度损失在1%以内(ImageNet与Cifar10两个数据集),作者同时还将其引入到...该文的主要贡献包含以下几点: 提出了复合核结构,它有助于卷积加速; 提出了结构化卷积,它将卷积分解成了sum-pooling+更小核尺寸的卷积; 提出了结构化正则损失辅助模型训练。...这也就意味着卷积操作可以先进行sum-pooling,然后再采用更小核的卷积即可,见上图Fig3中的图示,可以看到3x3卷积可以分解为2x2的sum-pooling与2x2卷积。...image-20200808155858566 上图给出了一种更广义形式的卷积结构化分解示意图,而标准卷积、depthwise卷积以及point卷积可构建成3D结构核,这也就意味着上述分解适合于现有网络架构

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数值积分|二元函数的高斯积分

一元函数高斯积分积分区域为[-1,1],二元函数的高斯积分区域为 ,也就是一个边长为2的正方形区域,称为标准区域。 ?...考虑二重积分 利用累次积分和一元函数的高斯积分公式可以得到: 或者 这就是二元函数的高斯积分公式。其中W表示积分点权重,n表示积分点数目。n随着被积函数阶次增加而增加。...实际应用中,积分区域大多是非标准区域。比如 ? 这时就需要将非标准区域映射到标准区域,即 x = x(ξ, η), y = y(ξ, η) 其中 是是xOy坐标系下四个顶点的坐标。...[算例] 利用高斯公式计算二重积分 其中0<x<2,0<y<1/2x+2 ?...四个顶点的坐标分别为(0,0),(2,0),(2,3),(0,2) 雅可比矩阵 采用4个积分点的高斯积分 ? 注意这里的 是高斯积分点的坐标, 。接下来用Python编程可得到结果。

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数值积分|第二类反常积分

1 概述 第二类反常积分是值积分区间包含奇异点(singular points)。常规计算方法是将积分积分区间在奇异点内收,然后按照定积分来处理,再将计算结果取极限。如图1所示: ? ?...2 算法实现 image.png python代码如下: import math ### 第二类反常积分数值分析 ### y = 1/sqrt(x) ### 积分区间(0, 1] def Func...return 1/ math.sqrt(x) def Improp2(Func, a, b, eps = 1e-6): ### ### a为区间的左端点,是奇异点 ###子区间积分时...def AdaptiveTrapzCtrl(Func, a, b, eps = 1e-6): kmax = 9000 #最大迭代步数 h = b-a # 积分区间...第二类反常积分的数值算法大致思路就是在奇异点附近划分一个子区间,将这个子区间二等分,将其中之一积分,剩下的再二等分,将其中之一积分,如此下去,不断扩展积分区间,若扩展前后的积分的相对误差满足要求,则停止计算

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积分中值定理

在一元积分理论中,积分中值定理包括积分第一中值定理和积分第二中值定理.它们都是微积分学中的基本定理,本文介绍相关内容。...的最小值和最大值,那么根据极值定理,可以得到以下式子成立: m(b-a) \leq \int_{a}^{b} f(x) d x \leq M(b-a) 上图当中灰色阴影部分就是定积分的结果,蓝色的矩形面积是...由于m和M分别是最小值和最大值,所以我们可以得到 \int_{a}^{b} m d x \leq \int_{a}^{b} f(x) d x \leq \int_{a}^{b} M d x 第一积分中值定理...第一积分中值定理的推广 ,使得 \int_{a}^{b} f(x) g(x) d x=f(\xi) \int_{a}^{b} g(x) d x 证明 由于 g(x) 连续不变符号,不妨设 g(x) \...参考资料 https://zhuanlan.zhihu.com/p/614978825 https://baike.baidu.com/item/积分中值定理/538584?

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