双边滤波（bilateral filter, BF）的思想是利用当前图像的纹理信息结合高斯滤波核为每个像素提供单独的平滑滤波器，以达到在保留图像边缘的同时执行平滑操作。
图像平滑是一个重要的操作，而且有多种成熟的算法。这里主要简单介绍一下Bilateral方法（双边滤波），这主要是由于前段时间做了SSAO，需要用bilateral blur 算法进行降噪。Bilateral blur相对于传统的高斯blur来说很重要的一个特性即可可以保持边缘（Edge Perseving），这个特点对于一些图像模糊来说很有用。一般的高斯模糊在进行采样时主要考虑了像素间的空间距离关系，但是却并没有考虑像素值之间的相似程度，因此这样我们得到的模糊结果通常是整张图片一团模糊。Bilateral blur的改进就在于在采样时不仅考虑像素在空间距离上的关系，同时加入了像素间的相似程度考虑，因而可以保持原始图像的大体分块进而保持边缘。在于游戏引擎的post blur算法中，bilateral blur常常被用到，比如对SSAO的降噪。
10-图像模糊（二） 中值滤波和双边滤波 中值滤波 统计排序滤波器 中值滤波对于椒盐噪声有很好的抑制作用 原理是：将Size(xradius,yradius)窗口中的像素值排序，取中值赋给窗口中心点 双边滤波 均值滤波无法客服边缘像素信息丢失的缺陷，原因是均值滤波基于平均权重 高斯滤波部分克服了该缺陷，但仍无法完全避免，因为没有考虑到像素值的不同 高斯双边模糊是保留边缘的滤波方法，避免了边缘信息的丢失，能够保证图像轮廓不变 相关API 代码演示 #include<opencv2/o
你好，欢迎你打开这篇文章，这是我的系列立体匹配算法介绍文章中承上启下的一篇，请看看我们现在走到了哪一步：
本文介绍了基于深度学习的图像去噪算法，该算法使用自编码器对图像进行去噪，并通过对去噪自编码器的训练，实现对不同噪声模型的区分和去除，最终获得较为理想的去噪效果。
% Fast Bilateral Filter Using Raised Cosines
1808.00897：BiSeNet: Bilateral Segmentation Network for Real-time Semantic Segmentation
1、Efficient Image Dehazing with Boundary Constraint and Contextual Regularization，下载地址：
本文主要介绍了几篇关于图像去雾、双边滤波、单幅图像高光去除和水下图像增强的论文，提供了相关的下载地址和效果示例。
机器之心专栏 作者：马昊宇 在这项研究中，来自百度研究院和香港大学的研究者重新思考了局部自注意力机制，提出了特征空间局部注意力（feature-space local attention或简称FSLA）。 Vision Transformer 舍弃了 ConvNet 先验信息，通过引入自注意力机制对远距离特征依赖进行建模，提升了模型的表征能力。然而 Vision Transformer 的自注意力机制在图像分辨率较高时，计算复杂度过高。为了克服这个问题，研究人员使用局部窗口计算自注意力，在此称之为图像空间局
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 在这项研究中，来自百度研究院和香港大学的研究者重新思考了局部自注意力机制，提出了特征空间局部注意力（feature-space local attention或简称FSLA）。 Vision Transformer 舍弃了 ConvNet 先验信息，通过引入自注意力机制对远距离特征依赖进行建模，提升了模型的表征能力。然而 Vision
文章标题：SPLATNet: Sparse Lattice Networks for Point Cloud Processing
高斯噪声是指幅值的概率密度函数服从高斯分布的噪声，如果其功率谱密度服从均匀分布，则为高斯白噪声。
Amusi 将日常整理的论文都会同步发布到 daily-paper-computer-vision 上。名字有点露骨，还请见谅。喜欢的童鞋，欢迎star、fork和pull。
Joint Bilateral Learning for Real-time Universal Photorealistic Style Transfer
高斯滤波是以距离为权重，设计滤波模板作为滤波系数，只考虑了像素间的空间位置上的关系，因此滤波的结果会丢失边缘的信息。
到目前为止，我的双目立体匹配系列文章已经完成了接近经典视差优化算法的介绍，让我们观察一下现在的进度：
根据文章内容总结摘要。
本文通过分析基于直方图的双边滤波算法，提出了一种改进型的双边滤波算法。该算法针对标准双边滤波中耗时较大的情况，采用了一种基于直方图的快速算法。通过在标准双边滤波中引入直方图，将双边滤波转换为了直方图的双边滤波，并采用基于直方图的快速算法进行滤波处理，从而在滤波的速度和效果之间取得了平衡。实验结果表明，该算法在滤波的速度和效果上均优于标准双边滤波算法，具有较好的应用前景。
📷 import cv2 from PIL import Image, ImageOps, ImageFilter def toCarttonStyle(picturePath): imgInput_FileName=picturePath imgOutput_FileName=picturePath.split(".")[0]+'_cartoon.'+picturePath.split(".")[1] num_down=2#缩减像素采样的数目 num_bilateral=7
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)具有全天候、全天时、不受天气影响等成像特点，目前已经成为人们对地观测的重要手段之一[1]。因此，利用SAR数据进行目标检测也是图像解译的重要研究方向之一。通过机载和星载SAR，我们能够获得大量的高分辨率SAR海洋图像，舰船目标和舰船的航迹也在这些图像中清晰可见[2]。从SAR图像中检测舰船目标有着广泛的应用前景，在军事领域，对特定目标进行位置检测，有利于战术部署，提高海防预警能力；在民用邻域，对某些偷渡、非法捕鱼船只进行检测，有助于海运的监测与管理。
Attention 机制继在 NLP 领域取得主导地位[1]之后，近两年在 CV 领域也开始独领风骚。率先将之引入的是 Kaiming He 组的 Nonlocal[2]。此后层出不穷的文章，引发了一波研究 attention 机制的热潮。
AI 领域的研究者应该还记得，在 Transformer 诞生后的三年，谷歌将这一自然语言处理届的重要研究扩展到了视觉领域，也就是 Vision Transformer。后来，ViT 被广泛用作计算机视觉中的通用骨干。
（原文：Fast high-dimensional filtering using the permutohedral lattice下述文字参考了https://blog.csdn.net/xuanwu_yan/article/details/7962508）
前期大量的MRI研究已经表明，精神分裂患者很多脑区的局部灰质体积（regional grey matter volume）出现异常变化，但是这些研究的结果似乎并不一致。而这种结果的不一致性是否是由于采用不同的工具包进行分析而导致的呢？近期，有研究者在《Brain Imaging and Behavior》杂志上发表研究论文，对精神分裂患者Voxel-based morphometry (VBM)结果的不一致性是否是由于所用工具包不同而导致的这个问题进行了研究。笔者在这里对这篇文章进行简单解读，希望大家对不同的工具包对VBM计算结果的影响有一定的认识。
在图像处理和计算机视觉领域，中值滤波和双边滤波是两种常见的滤波方法，用于平滑图像、去除噪声等。 OpenCV 提供了中值滤波和双边滤波的实现函数，使得图像处理更加灵活和高效。本文将以中值滤波和双边滤波为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行滤波操作的基本步骤和实例。
https://github.com/KumapowerLIU/Rethinking-Inpainting-MEDFE
一、研究背景 按照传统的定义方法，神经系统软体征（Neurological Soft Signs, NSS）被定义为一组轻微的神经系统功能障碍体征，其常见于精神分裂症（Schizophrenia, SZ），当然其他精神疾病甚至正常人也会表现出NSS。在精神分裂症患者中，NSS主要表现为运动、感觉功能的异常。但是，NSS的神经机制目前似乎并不十分清楚。借助神经成像技术，越来越多的证据表明NSS与一些特定脑区的功能或形态异常密切相关。比如说，一些结构MRI研究表明，精神分裂症的NSS与前额叶、颞叶、丘脑、小脑等脑区的灰质形态特征相关。此外，越来越多的研究表明精神分裂症表现出异常的功能和结构连接异常，但是目前似乎很少有研究对精神分裂症的脑结构网络异常与NSS之间的联系展开探索。近期，一篇发表在《Schizophrenia Bulletin》杂志的题目为《Neurological Soft Signs and Brain Network Abnormalities in Schizophrenia》的研究论文对上述问题进行了研究，该研究利用图论方法对基于灰质形态构建的结构脑网络特征与NSS之间的关系展开研究。本文对该研究进行解读。
将pcl-1.6.0-pdb-msvc2010-win32文件夹中的内容复制到C:\Program Files (x86)\PCL1.6.0\bin路径中
考虑本身数据集的一些特点，针对表达多样性，语言噪音，同义词，人工标注等，参考数据增强的一些做法。
📷 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math img=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png')#读取图像 src=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB) dst1=np.zeros_like(img) rows,cols=img.shape[:2]#获取图像行和列 #毛玻璃特效 offsets=5 random_num=0 f
具有阳性家族史的精神分裂症被称为家族性精神分裂症(familial-schizophrenia, PFS)，家族性精神分裂症被认为是更多由遗传因素引起的，而具有阴性家族史的精神分裂被称为散发性精神分裂症(sporadic -schizophrenia, PSS)，散发性精神分裂症被认为是更多由环境因素引起的。前人的研究表明，家族性精神分裂症和散发性精神分裂症临床症状存在一定差异[1, 2]；此外，结构磁共振研究表明，与健康对照组和散发性精神分裂症患者相比，家族性精神分裂症患者具有更低的丘脑灰质密度[3]。但是，两种精神分裂症脑功能网络是否存在差异呢？本文主要根据参考文献[4]整理而成，文献[4]采用静息态磁共振技术，主要对家族性精神分裂症和散发性精神分裂症患者的脑功能网络及其拓扑结构进行了研究，以揭示两者之间的脑功能差异。笔者在这里对这篇文章的分析方法和结果进行剖析，希望各位朋友从中有所启发，对大家的研究有所帮助。
今天分享一篇发表在CVPR 2020上的论文：BBN: Bilateral-Branch Network with Cumulative Learning for Long-Tailed Visual Recognition (原文链接：[1])。
双边滤波（Bilateral filter）是一种可以保边去噪的滤波器。之所以可以达到此去噪效果，是因为滤波器是由两个函数构成。一个函数是由几何空间距离决定滤波器系数。另一个由像素差值决定滤波器系数。
自然语言理解的许多任务,例如信息检索、自动问答、机器翻译、对话系统、复述问题等等,都可以抽象成文本匹配问题。
双边滤波是一种非线性滤波器，它可以达到保持边缘、降噪平滑的效果。和其他滤波原理一样，双边滤波也是采用加权平均的方法，用周边像素亮度值的加权平均代表某个像素的强度，所用的加权平均基于高斯分布[1]。最重要的是，双边滤波的权重不仅考虑了像素的欧氏距离（如普通的高斯低通滤波，只考虑了位置对中心像素的影响），还考虑了像素范围域中的辐射差异（例如卷积核中像素与中心像素之间相似程度、颜色强度，深度距离等），在计算中心像素的时候同时考虑这两个权重。 公式1a,1b给出了双边滤过的操作，Iq为输入图像，Ipbf为滤波后图像：
我近期发表了一篇文章79. 三维重建14-立体匹配10，经典视差优化算法Fast Bilateral-Space Stereo
计算机视觉的底层，图像处理，根本上讲是基于一定假设条件下的信号重建。这个重建不是3-D结构重建，是指恢复信号的原始信息，比如去噪声。这本身是一个逆问题，所以没有约束或者假设条件是无解的，比如去噪最常见的假设就是高斯噪声。
亲社会行为被人类社会所高度推崇。从史前社会到现代文明，亲社会行为促进人们彼此分享和相互合作，使得群体成员能够幸免于食物短缺、自然灾害等各种各样的灾害。然而亲社会行为对于助人者来讲其实是一件消耗个人资源（比如，时间、金钱、食物等）的事情。而另一方面，亲社会行为也有其积极影响的一面。比如，担当志愿者或者从事一些亲社会行为对于身体健康有益。直观来看，亲社会行为不像是一个适应性的选择。因为人们完全可以给自己储备资源，进而增大自身存活的几率。但是，现实生活中，我们却发现这样一种现象：相比自然灾害较少地方的居民，发生自然灾害较多地区的居民助人行为更多。可见，在生命遭受威胁的环境下，人们仍会伸出援助之手。但目前人们助人行为的内部机制仍不清晰。
模糊处理在边沿检测和去噪声方面有较为广泛的应用。OpenCV中提供了4种模糊算法，列举如下：
图片降噪是图像处理中一个常见的任务，它可以帮助去除图片中的噪声，提高图像的质量和清晰度。Python提供了丰富的库和工具，使得图像降噪变得非常简单。本文将介绍几种常用的Python图像降噪技术，并给出相应的代码示例。
计算机视觉中超像素指具有相似纹理、颜色、亮度等特征的相邻像素构成的具有一定视觉意义的不规则像素块。它利用像素之间特征的相似性将像素分组,用少量的超像素代替大量的像素来表达图片特征,可以大幅度降低图像后处理的复杂度，通常作为图像分割算法的预处理步骤。其已经广泛应用于图像分割、姿势估计、目标跟踪、目标识别等计算机视觉应用中。
本文提出了一种名为“One-Shot Video Object Segmentation”的算法，该算法能够在没有 temporal information的视频中，对视频中的物体进行分割。具体来说，该算法包括两个主要的步骤：1）利用已有的图像语义分割模型，对视频帧进行语义分割；2）利用物体的位置先验信息，对分割后的图像进行实例分割。实验结果表明，该算法在 DAVIS 和 Youtube-Objects 两个数据集上的表现优于已有的算法，同时，该算法可以扩展到更多的应用场景中。"
做实时分割的同学一定对BiseNetv1比较熟悉，是2008年旷视提出的综合精度和速度比较好的一个网络。时隔两年，又看到这个熟悉的名字。
文本匹配， 或称语义相似匹配， 是NLP领域最基础的任务之一。 自然语言理解的许多任务,例如信息检索、自动问答、机器翻译、对话系统、复述问题等等,都可以抽象成文本匹配问题。 今天给大家整理的10篇自然语言处理经典论文——文本匹配的，希望对大家的学习有所帮助！ DSSM第一篇深度学习领域文本匹配文章 Learning Deep Structured Semantic Models for Web Search usin0g Clickthrough Data SiameseNet利用孪生网络计算文本相似度 L
Transform是用于实现字段转换的通用类。一个显然的例子是__year会把DateField转换为IntegerField。 在表达式中执行查找的标记是Transform<expression>__<transformation> (例如 date__year)。 这个类遵循查询表达式API，也就是说你可以使用 <expression>__<transform1>__<transform2>。 bilateral 一个布尔值，表明是否对lhs和 rhs都应用这个转换。如果对两侧都应用转换，应用在rhs的顺序和在查找表达式中的出现顺序相同。默认这个属性为False。使用方法的实例请见自定义查找。 lhs 在左边，也就是被转换的东西。必须遵循查询表达式API。 lookup_name 查找的名称，用于在解析查询表达式的时候识别它。 output_field 为这个类定义转换后的输出。必须为Field的实例。默认情况下和lhs.output_field相同。 as_sql() 需要被覆写；否则抛出NotImplementedError异常。 get_lookup(lookup_name) 和get_lookup()相同。 get_transform(transform_name) 和get_transform()相同。 Lookup 类参考 Lookup是实现查找的通用的类。查找是一个查询表达式，它的左边是lhs，右边是rhs；lookup_name用于构造lhs和rhs之间的比较，来产生布尔值，例如lhs in rhs或者lhs > rhs。 在表达式中执行查找的标记是<lhs>__<lookup_name>=<rhs>。 这个类并不遵循查询表达式API，因为在它构造的时候出现了=<rhs>：查找总是在查找表达式的最后。 lhs 在左边，也就是被查找的东西。这个对象必须遵循查询表达式API。 rhs 在右边，也就是用来和lhs比较的东西。它可以是个简单的值，也可以是在SQL中编译的一些东西，比如 F() 对象或者QuerySet。 lookup_name 查找的名称，用于在解析查询表达式的时候识别它。 process_lhs(compiler, connection[, lhs=None]) 返回元组(lhs_string, lhs_params)，和compiler.compile(lhs)所返回的一样。这个方法可以被覆写，来调整lhs的处理方式。 compiler是一个SQLCompiler对象，可以像 compiler.compile(lhs)这样使用来编译lhs。connection可以用于编译供应商特定的SQL语句。lhs如果不为None, 会代替self.lhs作为处理后的lhs使用。 process_rhs(compiler, connection) 对于右边的东西，和process_lhs()的行为相同。
图像特效处理一般是对图像的像素点的通道、灰度值值等进行操作，达到想要的结果，下面将会给大家一一呈现一些简单特效的原理以及代码实现，希望能够对大家有一定的帮助。
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