• 2024-11-18我谈逆滤波——给逆滤波上升理论高度
    所谓复原,图像复原是图像降质模型的求逆过程,其目的是使估计图像逼近原图像。人家是有目标的,目标是估计图像与原图像之间的差异。逆滤波尽管看着很简单,也不实用,但人家也是有理论依据的,有理论依据就可以从理论上分析误差,而不是想当然地除以传递函数那样简单。更不能像这样没
  • 2024-11-17TPAMI 2024 | 无需去噪的含噪图像表示
    题目:RepresentingNoisyImageWithoutDenoising无需去噪的含噪图像表示作者:ShurenQi;YushuZhang;ChaoWang;TaoXiang;XiaochunCao;YongXiang源码链接:https://github.com/ShurenQi/FMR摘要在人工智能领域,一个长期的话题是从噪声图像中有效识别模式。在这
  • 2024-11-17【伪造检测】Noise Based Deepfake Detection via Multi-Head Relative-Interaction
    一、研究动机[!note]动机:目前基于噪声的检测是利用PhotoResponseNon-Uniformity(PRNU)实现的,这是一种由于相机感光传感器而造成的缺陷噪声,主要用图像的源识别,在伪造检测的任务中并没有很好的表现。因此在文中提出了一种基于伪造噪声痕迹的检测算法。实现原理:通过提取伪造视
  • 2024-11-1011.10闲话-柏林噪声(有图)
    柏林噪声参考博客&&代码出处前言柏林噪声主要用于生成平滑的地形、特效等关于为什么要用柏林噪音,单纯的随机并不能适用于生成地形等场合,那会使得效果十分奇怪,忽高忽低,毫无美感而柏林噪音就像名字般,靠模拟噪声来实现平滑柏林噪音可以有多维,其本质都是一样的例如:2D可用于
  • 2024-11-10Python从0到100(六十九):Python OpenCV-图像加噪与滤波
    前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知
  • 2024-11-10【吴恩达机器学习笔记】10-正则化解决过拟合问题
    过拟合是机器学习中一个常见的问题,它发生在模型在训练数据上表现得很好,但在未见过的测试数据上表现不佳时。这通常是因为模型过于复杂,捕捉到了训练数据中的噪声和细节,而没有学习到数据的一般模式。过拟合的定义过拟合是指模型在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合,但在训
  • 2024-11-08《计算机视觉技术》实验报告——6.生成并去除图像噪声
    首次完成时间:2024年 10月22日去除图像噪声一.实验内容1.根据均匀噪声的原理,设计添加均匀噪声。1)程序代码:importcv2importrandomasrdimportnumpyasnpdefavg_noise(src,noise_num):    img_noise=src.copy()    rows,cols,chn=img_nois
  • 2024-11-08风电机组产生次声的来源、测量及对健康影响的综述
    摘要:居住在风电机组附近的一些人抱怨风电机组对健康产生了一系列不利影响。包括耳鸣,血压升高,心悸,心动过速,压力,焦虑,眩晕,头晕,恶心,迷糊,视力,疲劳,认知功能障碍,头痛,耳压,加重偏头痛,运动敏感,内耳损伤和睡眠剥夺。本文首先从历史回顾的预后,如振动声疾病和风电机组综合症被提出来解释报
  • 2024-11-08【老生谈算法】matlab实现可变指数遗忘的扩展递归最小二乘法(VEX-RLS)——递归最小二乘法
    MATLAB实现可变指数遗忘的扩展递归最小二乘法(VEX-RLS)1、文档下载:本算法完整讲解和全套实现源码见下资源,有需要的朋友可以点击进行下载说明文档(点击下载)本算法文档【老生谈算法】Matlab实现可变指数遗忘的扩展递归最小二乘法(VEX-RLS)及其应用更多matlab算法原理及源码详
  • 2024-11-07雷达目标检测cfar小白版本
     一编2024.11.7日 目前只是简单概念后续持续更**参考单元**和**保护单元**的概念###1.什么是保护单元?**保护单元**是指在检测过程中,紧邻目标检测单元的几个位置(也称距离单元)。这些单元的作用是**防止目标信号影响噪声估计**。例如,如果我们想在位置\(i\)检测
  • 2024-11-06TPAMI 2024 | NICEST:用于鲁棒场景图生成的噪声标签修正与训练
    题目:NICEST:NoisyLabelCorrectionandTrainingforRobustSceneGraphGenerationNICEST:用于鲁棒场景图生成的噪声标签修正与训练作者:LinLi;JunXiao;HanrongShi;HanwangZhang;YiYang;WeiLiu;LongChen摘要几乎所有现有的场景图生成(SGG)模型都忽视
  • 2024-11-05opencv保姆级讲解——图像预处理(3)
    图像滤波所为图像滤波通过滤波器得到另一个图像什么是滤波器在深度学习中,滤波器又称为卷积核,滤波的过程成为卷积卷积核概念卷积核大小,一般为奇数,如3*35*57*7为什么卷积核大小是奇数?原因是:保证锚点在中间,防止位置发生偏移的原因卷积核大小的影响在深度学习中,卷积
  • 2024-11-04强噪声下基于mscnn-bigru-attention深度学习模型CWRU(凯斯西储大学)轴承故障诊断(Python代码,tensorflow框架,很容易替换模型和数据集,同时带诊断界面)
     1.效果视频(以0HP数据集为例,在-30DB下的测试准确率效果)强噪声下基于mscnn-bigru-attention深度学习模型CWRU(凯斯西储大学)轴承故障诊断_哔哩哔哩_bilibili对原始信号分别添加不同强度的高斯白噪声,以模拟实验数据遇到的实际环境中干扰噪声。原始信号(以0HP数据为例进行展示,可
  • 2024-11-03图像处理的基本分类
    图像处理的基本分类图像去噪、修复、视频超分辨率、滤镜、后聚集、增强,Demosaic,HDR,NR、SR、分割、识别等图像增强相关算法。图像去噪:去除图像中的噪声(如随机像素值变化),以提高图像质量。图像修复:恢复受损或缺失的部分,使图像看起来完整且自然。视频超分辨率:将低分辨率视频转
  • 2024-10-31模拟信号和数字信号之间的区别
    ​​模拟信号和数字信号之间的区别:1.信号的表示方式;2.信号的处理和传输;3.抗干扰能力;4.存储和复制;5.应用场景。模拟信号和数字信号作为信息载体,在通信领域内扮演着核心角色。模拟信号以连续变化的方式表征信息,而数字信号则以离散数值形式存在。1.信号的表示方式模拟信号的连续
  • 2024-10-30基于MATLAB仿真实现图像去噪
    摘要  数字图像处理是一门新兴技术,随着计算机硬件的发展,其处理能力的不断增强,数字图像的实时处理已经成为可能。由于数字图像处理的各种算法的出现,图像处理学科在飞速发展的同时逐渐向其他学科交叉渗透。数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技
  • 2024-10-27硬件学习篇-噪声的学习
    目录LDO噪声和PSRR噪声类型数据表中的噪声规格哪种规格适合您的应用如何降低LDO噪声?LDO噪声的影响LDO噪声和PSRR低压差线性稳压器(LDO)为调节由较高电压输入产生的输出电压提供了一种简单方法。虽然操作简单,但其自生噪声在很多时候易与电源抑制比(PSRR)混
  • 2024-10-25SSD |(九)ECC原理 | LDPC
    文章目录
  • 2024-10-24噪声标签学习-噪声转移矩阵估计
    基本原理样本的干净标签后验概率\(P(\mathbf{Y}|X=\mathbf{x})\),可通过噪声标签的后验概率\(P(\bar{\mathbf{Y}}|X=\mathbf{x})\)和噪声转移矩阵\(T(\mathbf{x})\)得到,即:\[P(\bar{\mathbf{Y}}|X=\mathbf{x})=T(\mathbf{x})P(\mathbf{Y}|X=\mathbf{x})\]其中\(T_{ij}(\mathbf
  • 2024-10-23Cinemachine系列——Noise&Basic Multi Channel Perlin
    在Cinemachine相机的游戏对象中使用基本多通道柏林噪声组件,以通过柏林噪声运动模拟相机抖动。柏林噪声是一种计算伪随机运动并具有自然行为的技术。简单来说,基本多通道柏林噪声组件应用了一个噪声配置资产,用于定义噪声随时间变化的行为。Cinemachine自带了一些噪声配置资产,你可以
  • 2024-10-23opencv - py_photo - py_non_local_means 非局部均值去噪
    文章目录图像去噪目标理论OpenCV中的图像去噪1.cv.fastNlMeansDenoisingColored()2.cv.fastNlMeansDenoisingMulti()其他资源图像去噪目标在本章中,您将了解非局部均值去噪算法,以去除图像中的噪声。您将看到不同的函数,如cv.fastNlMeansDenoising()、cv.fastN
  • 2024-10-23理解ADC:“过采样”算不算是神操作?附带介绍Noise Spectral Density
    前言上回说到“理想ADC”中只存在量化噪声,并且介绍了SNR=6.02N+1.76dB的计算公式。那么,是否意味着“底噪”(NoiseFloor)就是这个SNR的负数呢?先来看一张图,原始出自于ADI的文章(见参考资料[1]),我做了些标注:图1ADCSNR与Noisefloor图中假设了一个12-bit的ADC,
  • 2024-10-2224最新Stable Diffusion 入门教程开篇!
    前言所有的AI设计工具,安装包、模型和插件,都已经整理好了,