本文为中国香港理工大学（作者：WANG QUNMING）的博士论文，共205页。遥感影像是遥感应用中最广泛的影像信息提取技术之一。遥感图像中不可避免的混合像元给传统的基于硬分类的土地覆盖制图带来了很大的挑战。为了解决这一混合像素问题，已经发展了软分类（例如，光谱分解）来预测空间频率高于像素间距的土地覆盖类别比例。软分类器利用了遥感图像的光谱信息，但无法预测分类在混合像元内的空间位置。将像素分为多个
文章目录前言一、亚像元定位原理二、像元交换算法（PS）三、线性像元交换算法（LPS）四、基于DEM改进的像元交换算法（DMPS）五、亚像元-像元空间引力模型（SPSAM）参考资料 前言应用混合像元分解的方法，仅能够求得地物端元在该像元中的丰度，并不能确定其中各端元在空间上是如何分布的，因此还需要进行亚像元制图。目的：根据地物端元的丰度信息估计地物端元在像元中的空间分布。算法：神经网络、基因算法、
为何需要进行亚像素定位？数字图像通常是离散化成像素；每个像素对应一个整数坐标位置；整数坐标位置对于很多应用并不精确，比如跟踪、相机标定、图像配准、图像拼接以及三维重构；为达到有些应用的精确性，需要精确到浮点坐标位置；所以亚像素定位问题。亚像素定位就是计算特征所在图像中的真实位置，而真实位置有时候并不在像素所在整数坐标位置上，而是在像素的内部。点的灰度分布特征跟二维高斯模型很相似，中心处最亮，离中心
深度图的实时平滑一、背景英文原文，使用的是第一代kinect youtube上的演示效果 二、深度数据存在的问题下图是我简单处理后的深度图： 蓝色表示采到深度值为0的点，而其他点用颜色来标识，颜色越深表示离相机越近。数据中的噪声表现为蓝色斑点在画面上不断出现和消失。一些噪点是由于红外在遇到物体表面时发生散射造成的，另一些是由于离得kinect较近的物体的遮挡。 另一个限制深度数据的地方在于ki
在这篇博客里，主要讲解两点：点定位(Point localization)以及边缘定位(Edge localization)，均是亚像素级定位精度。当然还有其他定位方法，这里仅针对亮点和边缘两种情形分别进行精确定位。1. 为何需要进行亚像素定位？>数字图像通常是被离散化成像素形式；>每个像素对应一个整数坐标位置；>整数坐标位置对于很多应用然而并不精确，比如跟踪、相机标定、图像配准
亚像素算法是用于在像素级别进行图像处理的算法。一种常见的亚像素算法是双线性插值算法， 它可以用于图像缩放和旋转等操作。1、亚像素算法通常用于图像处理中的插值操作，可以提高图像的精度。下面是一个简单的双线性插值的亚像素算法，你可以参考一下：#include <iostream>
using namespace std;
double bilinearInterpolation(doub
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2023-09-04 07:22:35
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图象的边缘是指图象局部区域亮度变化显著的部分，该区域的灰度剖面一般可以看作是一个阶跃，既从一个灰度值在很小的缓冲区域内急剧变化到另一个灰度相差较大的灰度值。图象的边缘部分集中了图象的大部分信息，图象边缘的确定与提取对于整个图象场景的识别与理解是非常重要的，同时也是图象分割所依赖的重要特征，边缘检测主要是图象的灰度变化的度量、检测和定位。亚像素
深度学习用于文本和序列
原创
2021-08-19 13:03:08
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深度残差网络：深度残差网络的设计就是为了克服这种由于网络深度加深而产生的学习效率变低，准确率无法有效提升的问题（也称为网络退化）。甚至在一些场景下，网络层数的增加反而会降低正确率。这种本质问题是由于出现了信息丢失而产生的过拟合问题（overfitting，所建的机器学习模型或者是深度学习模型在训练样本中表现的过于优越，导致在验证数据集及测试数据集中表现不佳，即为了得到一致假设而使假设变得过度复杂）
# 如何实现 Python 亚像素定位检测
亚像素定位检测是一种图像处理技术，用于提高在计算机视觉任务中物体边缘或中心检测的精度。在这篇文章中，我将带你通过一个详细的步骤来实现它。我们将使用 OpenCV 和 NumPy 库进行图像处理。
## 流程概览
下表展示了实现亚像素定位检测的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|--
一、基本概念1.像素深度 像素深度是指存储每个像素所用的位数，它也是用来度量图像的分辨率。像素深度决定彩色图像的每个像素可能有的颜色数，或者确定灰度图像的每个像素可能有的灰度级数。例如，一幅彩色图像的每个像素用R，G，B三个分量表示，若每个分量用8位，那么一个像素共用24位表示，就说像素的深度为24，每个像素可以是16 777 216（2的24次方）种颜色中的一种。在这个意义上，往往把像素深度说
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2023-07-14 10:31:43
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**深度学习：像素级特征**
在计算机视觉领域，像素级特征是指对于图像中的每一个像素点，通过深度学习模型提取出的具有语义和视觉信息的特征。这些特征可以用于图像分割、目标检测和图像生成等任务。本文将介绍深度学习中的像素级特征提取方法，并提供一个简单的代码示例。
## 像素级特征提取流程
为了提取像素级特征，我们需要经过以下几个步骤：
1. 数据准备：首先，我们需要准备一组带有标签的图像数据集
原创
2023-08-26 06:55:56
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大数据分析笔记 - 文本分析总览文本分析步骤挑战第一步：收集原始文本数据(Collecting Raw Text)第二步：表示文本 (Representing Text)第三步：词频-逆文档频率(TFIDF - Term Frequency - Inverse Document Frequency)词频 (Term Frequency)Term Frequency 问题词语的文档频率 (Docu
目录摘要一、引言二、Canny方法三、Devernay的亚像素校正四、Devernay算法的精度分析五、改进的亚像素方案六、边点链（Edge Point Chaining）七、算法八、计算复杂度九、优点和局限性十、总结摘要该文章描述了一种产生亚像素精度链状边缘点的图像边缘检测器。该方法结合了经典的Canny和Devernay算法的主要思想。分析表明，对原始公式稍加修改可以提高边缘点的亚像素精度。一
近段时间需要用到亚像素卷积的知识，因此上网查阅了论文和资料，此文是根据网上的博文以及相关论文，依据个人的理解整理而来。总而言之，拾人牙慧而已。 Content1 亚像素的定义1.1 亚像素理解1.2 何谓亚像素？1.3 何谓亚像素精度？2 图像处理中的sub-pixel是什么意思？3 PixelShuffle参考文献 1 亚像素的定义下面的内容引自1-21.1 亚像素理解在相机成像的过程中，获得的
前言前期回顾：Python深度学习篇四《机器学习基础》上面这篇里面写了关于向量数
原创
2022-09-18 11:56:13
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深度学习是机器学习的一种方法，通过多层非线性变换学习输入数据的特征表示，从而实现各种任务的自动化。深度学习的基础是神经网络，而神经网络可以通过层层堆叠的方式实现深度的学习。深度学习已经在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了重大进展，成为人工智能的重要组成部分。深度学习的主要特点是端到端学习，即从输入到输出形成一个完整的神经网络模型，而无需手动设计和调整每个模块的参数。深度学习的核心技术是
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2023-09-13 21:48:54
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标题的另一种说法是，拿到一个待光学检测的产品后，应该如何选相机和镜头？其最重要的考量因素有哪些呢？ 首先要考量的就是将图像拍清晰，即像素尺寸要足够的小。像素尺寸是指一个像素所占的实际物理范围。比如说，一个5um*5um的矩形，如果像素尺寸为5um*5um，该矩形在图像中一个点。如果像素尺寸为1um*1um，则该矩形有5*5共25个像素点。可以说，像素尺寸越小，图像细节越丰富。 像素尺寸 =图
介绍大多数图像去噪器技术专注于去除AWGN（高斯白噪声）。 通常，噪声是综合添加的并且涉及各种技术来去除这些图像。 但是随着深度学习的进步，重点已转向为现实世界中的嘈杂彩色图像设计降噪架构。 实际的嘈杂图像是通过具有不同设置或在弱光条件下的不同摄像机获得的。 在较低的相机ISO设置下或在强光条件下，也可以获得相应的清晰图像。 具有干净且嘈杂的图像对，我们可以训练深度学习卷积体系结构以对图像进行降噪
理论与现实总是不一致的，实际情况下几乎所有角点都不是一个准确的像素点，因为图像的边缘不是之间有黑到白，而往往存在一个灰度的过度。（100，5）实际上 （100.234，5.789),而我们在跟踪、三维重建，相机校正等应用上又都需要精确的像素位置。有以下几种解决方法 1.插值法 通过周围四个点的变化情
原创
2021-05-25 22:32:16
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