一、 前言、入门程序、常量1.1 Java 语言概述。Java 是一种高级编程语言，而且是面向对象的编程语言。Java 语言是美国 Sun 公司(Stanford University Network)，在 1995 年推出的高级的编程语言。Java 语言共同创始人之一：詹姆斯·高斯林 (James Gosling)，被称为 Java之父。Java 语言的版本：1.0-1.4，5.0…8.0…13
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2024-01-02 10:36:17
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文章目录图像噪声模糊原理opencv的API归一化盒子滤波（一种均值滤波）高斯滤波代码实例 图像噪声图像噪声反应到图像上就是图像的亮度与颜色呈现某种程度的不一致性。其产生的原因很复杂，有的可能是数字信号在传输过程中发生了丢失或者受到干扰，有的是成像设备或者环境本身导致成像质量不稳定。 从噪声的类型上，常见的图像噪声可以分为如下几种：椒盐噪声（脉冲噪声）高斯噪声/符合高斯分布均匀分布噪声椒盐噪声
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2023-11-01 19:34:04
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所以我们知道randn会产生高斯噪声，让我们看看它是如何工作的。>> some_number = randn();
>> disp(some_number);运行后，我们得到0.76388。再次运行它。我们得到另一个数字1.3958。您可以将尺寸传递给randn以生成填充有随机数的矢量或矩阵。假设我们想要一个五列1行向量。（[1 5]）>> some_numbe
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2024-04-18 12:33:14
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白噪声，就是说频谱为一常数；也就是说，其协方差函数在delay=0时不为0，在delay不等于0时值为零；换句话说，样本点互不相关。 所以，“白”与“不白”是和分布没有关系的。当随机的从高斯分布中获取采样值时，采样点所组成的随机过程就是“高斯白噪声”；同理，当随机的从均匀分布中获取采样值时，采样点所组成的随机过程就是“均匀白噪声”。那么，是否有“非白的高斯”噪声呢？答案是肯定的，这就是”高斯色
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2023-12-16 09:38:47
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图像噪声在采集、处理和传输过程中，数字图像可能会受到不同噪声的干扰，从而导致图像质量降低、图像变得模糊、图像特征被淹没，而图像平滑处理就是通过除去噪声来达到图像增强的目的。常见的图像噪声有椒盐噪声、高斯噪声等。椒盐噪声椒盐噪声（Salt-and-pepperNoise）也称为脉冲噪声，是一种随机出现的白点或黑点，具体表现为亮的区域有黑色像素，或是暗的区域有白色像素，又或是两者皆有。 下面左侧为图像
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2024-06-16 09:42:46
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1.背景介绍高斯分布是一种常见的概率分布，用于描述实验或观察的随机变量在一组数据中的一种连续统计分布。高斯分布被广泛应用于各种领域，包括统计学、机器学习和人工智能。在这篇文章中，我们将讨论高斯分布的参数估计以及相关的估计器。1.1 高斯分布的基本概念高斯分布(也称正态分布)是一种对称的、单峰的、无穷长的分布，其概率密度函数(PDF)为：$$ f(x; \mu, \sigma^2) = \frac{
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2024-08-23 16:57:53
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噪声1.噪声表现形式噪声在图像上常表现为一引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。一般，噪声信号与要研究的对象不相关，它以无用的信息形式出现，扰乱图像的可观测信息。通俗的说就是噪声让图像不清楚。2.噪声对数字图像的影响对于数字图像信号，噪声表为或大或小的极值，这些极值通过加减作用于图像像素的真实灰度值上，对图像造成亮、暗点干扰，极大降低了图像质量，影响图像复原、分割、特征提取、图像识别等后继工作的进
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2023-11-14 03:43:51
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陈拓 2020/12/10-2020/12/10 我要在他处使用C语言产生高斯白噪声，先用MATLIB生成一个能产生高斯白噪声的C程序作为参考。1. 高斯白噪声百度百科，高斯白噪声(White Gaussian Noise，WGN)：如果一个噪声，它的瞬时值服从高斯分布（正态分布），而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。2. 用BATLIB产生高斯白噪声新建一个函数文件使用
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2023-12-19 22:07:49
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# 机器学习去除噪声的方法
在数据科学和机器学习中，噪声常常导致模型性能下降。噪声可以是测量误差、数据录入错误或其他外部干扰。在本篇文章中，我们将探讨几种常用的机器学习去除噪声的方法，并通过代码示例进行说明。我们也将通过关系图和序列图来可视化这些方法的过程中涉及的步骤。
## 1. 什么是噪声？
噪声是指数据中的随机误差或无关信息，可能会影响我们从数据中提取有用信息的能力。在机器学习中，噪声
因为去百度实习miss模式识别课程的一些课时，自己看了些资料补上，顺便实现以下，让自己有个更深的印象。高斯分布：GMM 混合高斯模型假如大学生的的男生和女生的身高分别符合高斯分布G1和G2，G1和G2的参数（均值u，方差sigma）都不知道。现在测得了某高中所有学生的身高，可惜的是测量人只记录了身高值，没有记录男女性别，也无从知道男女生的人数比例pi1，pi2。以上提到的参数G1，G2，pi1，p
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2024-07-08 23:08:38
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# 在Python中实现高斯噪声的教程
在许多计算机视觉和机器学习的应用中，添加噪声是一个常见的步骤，特别是高斯噪声。这篇文章将逐步教你如何在Python中实现高斯噪声。无论你是刚入行的小白，还是一名有经验的开发者，这篇文章都将为你提供清晰的代码示例和解释。
## 流程概述
以下是添加高斯噪声的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的
图像滤波之高斯滤波(Gauss filter)概述：高斯滤波：高斯滤波在图像处理概念下，将图像频域处理和时域处理相联系，作为低通滤波器使用，可以将低频能量(比如噪声)滤去，起到图像平滑作用。高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具
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2023-11-15 19:41:15
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一、图像类型二、图像去噪三、卷积的三种模式四、高斯卷积一、图像类型1、二值图像（Binary Image）一幅二值图像的二维矩阵仅由0、1两个值构成，“0”代表黑色，“1”代白色。由于每一像素（矩阵中每一元素）取值仅有0、1两种可能，所以计算机中二值图像的数据类型通常为1个二进制位。二值图像通常用于文字、线条图的扫描识别（OCR）和掩膜图像的存储。 二值图像 2、灰度图像（
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2024-08-11 07:21:42
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高斯噪声 图像噪声之高斯噪声（gauss noise） 概述： 高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声 与椒盐噪声类似（Salt And Pepper Noise），高斯噪声（gauss noise）也是数字图像的一个常见噪声。 椒盐噪声是出如今随机位置、噪点深度基本固定的
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2017-07-05 21:55:00
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图像噪声噪声的作用：可以在训练数据集少的情况下使用各种噪声多模糊出几张图像作为训练集，从而提升模型的鲁棒性信噪比(SNR)信号与噪声的比率，信噪比越大，噪声越小常见噪声高斯噪声高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布的一类噪声产生的原因：
图像传感器在拍摄时不够明亮、亮度不够均匀电路元器件自身噪声和相互影响图像传感器长期工作，温度过高公式：Pout = Pin + XMeans + sigm
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2024-01-04 08:22:59
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一、图像噪声基本概念噪声在图像上常表现为引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。一般噪声信号与要研究的对象不相关，其以无用的信息形式出现，扰乱图像的可观测信息。通俗的说即噪声让图像不清楚。二、常见噪声的分类1、高斯噪声高斯噪声是指其概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。若一个噪声，其幅度分布服从高斯分布，且其功率谱密度又是均匀分布，则称为高斯白噪声。高斯白噪声的二阶矩不相关，一阶矩为常数
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2024-04-14 11:58:17
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最近交了数图作业，mark一下。 1.添加高斯噪声1.1 概率密度函数σ为z的标准差,z为均值,用E。1.2 生成高斯分布随机数序列方法由Marsaglia和Bray在1964年提出,C++版本如下: mu是均值,sigma是方差,X服从N(0,1)分布 double generateGaussianNoise(double mu, double sigma)
{
static doubl
中值滤波非常适合去除椒盐噪声拉普拉斯算子比较适合用于改善因为光线的漫反射造成的图像模糊。即对图像进行锐化，增加图像的边缘。频域滤波：频率域图像增强首先通过傅里叶变换将图像从空间域转换为频率域，然后在频率域内对图像进行处理，最后通过傅里叶反变换转换到空间域。噪声 高斯噪声 高斯噪声是一种源于电子电路噪声和由低照明度或高温带来的传感器噪声。高斯噪声也成为正态噪声，是自然界最常见的一种噪声。可以通过空域
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2024-08-07 08:39:58
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# 使用Java生成高斯噪声的指南
在现代开发中，生成高斯噪声有着广泛的应用，例如图像处理、信号处理等。如果你是一名刚入行的开发者，对这个概念感到陌生也没关系。在这篇文章中，我将通过一个详细的流程和示例代码教会你如何在Java中实现高斯噪声的生成。
## 一、流程概览
我们首先来概述一下生成高斯噪声的主要步骤，下面的表格清晰地展示了整个流程。
| 步骤 | 操作
目录什么是图像噪声噪声来源常见噪声高斯噪声泊松噪声乘性噪声椒盐噪声信噪比 什么是图像噪声 噪声在图像上常表现为一引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。一般，噪声信号与要研究的对象不相关，它以无用的信息形式出现，扰乱图像的可观测信息。 通俗的说就是噪声让图像不清楚。噪声来源（1）图像获取过程中两种常用类型的图像传感器CCD和CMOS采集图像过程中，由于受传感器材料属性、工作环境、电子元器件和
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2024-04-09 00:43:15
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