引入是非奇异的，即各条传播路径不相干。如果Ｌ路到达信号中存在Q路相干信号（Ｑ≤Ｌ），则通过MUSIC算法能被检测到的信号数量为Ｌ-Q+1，能被解出的信号数量为Ｌ-Ｑ。 的协方差矩阵的非奇异性是 MUSIC 算法有效运行 的关键。为了在存在相干信号的情况下保证的非奇异性, 解决 MUSIC 算法失效的问题,需要使用空间平滑算法。空间平滑算法 根接收天线构成的线性天线阵列划分为多个相互重叠的子阵列,
图像平滑实际获得的图像在形成、传输、接收和处理中，存在外部干扰和内部干扰，如： – 元器件灵敏度的不均匀性； – 量化噪声 – 传输过程中的误差 – 人为因素等 因此需要图像平滑处理。 图像平滑的目的： – 改善图像特征 – 抽出对象特征空间平滑滤波增强空域平滑滤波器常用的有邻域均值法和中值滤波法。邻域平均法 假设图像由许多灰度恒定的小块组成，相邻像素间存在很高的空间相关性，而噪声则相对独立。可用
【新智元导读】DeepFake最近成了热点，也带来不少担忧。近期，针对DeepFake可能带来的负面影响，研究人员开发了一个基于神经网络的神奇，能够鉴别DeepFake图像的真伪。DeepFake的克星，来了！自从DeepFake诞生以来，从照片到视频，造假能力可谓是出神入化，人们惊呼：“再也不敢相信自己的眼睛了。”由此所带来的道德伦理与法律的影响也可见一斑。针对这一现象，来自加州大学河
在当今数字化时代，人工智能（AI）的应用正不断拓展我们的想象力和创造力的边界。随着技术的快速发展，AI生成照片绘画软件成为艺术家、摄影师和设计师们的新宠。这些工具利用机器学习算法，能够将普通照片转化为令人惊叹的艺术绘画作品，为创作者们带来了无限的创作可能性。那你们知道AI生成照片绘画软件哪个好吗？下面就为你们分享几款好用的软件。以下是可以生成照片绘画的软件：一、AI图片全能王这是一款备受推崇的AI
最近需要将数据通过图表展示出来，以便观察其变化趋势。直接展示出来的效果不是很好，故在网上查找了很久曲线平滑的方法，最终找到了了一套比较适合的方法，思路比较简单，对于现在的项目来说效果也还不错，故记录一下。原始数据大小分别为881、490和1711，直接展示如下图所示: 原始曲线
由于采集过程中传感器数据变化比较敏感，所以有比较明显的锯齿，故第一步需要去差值。这里采用的是“五点去差值
第三个程序：图像平滑图像平滑是图像处理和计算机视觉中最常用、最基本的操作其目
原创
2021-12-04 16:51:02
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在自然语言处理中，经常要计算单词序列（句子）出现的概率估计。我们知道，算法在训练时，语料库不可能包含所有可能出现的序列。 因此，为了防止对训练样本中未出现的新序列概率估计值为零，人们发明了好多改善估计新序列出现概率的算法，即数据平滑算法。Laplace 法则（Add-one） 最简单的算法是Laplace法则，思路很简单，统计测试数据集中的元素在训练数据集中出现的次
# 深度学习图像生成任务是什么
深度学习图像生成任务是指利用深度学习模型生成新的图像，这些图像可能是以前未见过的、具有创造性和想象力的。深度学习图像生成任务涵盖了多个子领域，如图像超分辨率、图像修复、图像转换和图像生成等。这些任务要求模型能够理解图像中的内容、结构和语义，并生成具有高质量的图像结果。
深度学习图像生成任务的关键是使用生成对抗网络（GANs）模型。GANs由生成器和判别器组成，生
原创
2023-08-21 04:46:27
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叠加在有用数据上的随机噪声在很多情况下可以近似地认为是白噪声。白噪声具有一个很重要的统计特性，即它的统计平均值为零。因此可以求平均值的办法来消除随机误差，这就是所谓平滑滤波。平滑滤波有以下几种： #####1. 算术平均滤波法 算术平均滤波法适用于对一般的具有随机干扰的信号进行滤波。这种信号的特点是信号本身在某一数值范围附近上下波动，如测量流量、液位时经常遇到这种情况。 算术平均滤波是要按输入的N
Opencv——用均值平移法meanshift做目标追踪OpenCV里的MeanShift跟踪方法涉及像素直方图和直方图反向投影的知识。均值平移算法定义直方图反向投影的结果是一个概率分布图，表示一个指定图像片段出现在特定的位置的概率。如果我们已经知道图像中某个物体的大概位置，就可以用概率分布图找到物体的准确位置。窗口的概率最大的位置就是物体最可能出现的位置。因此，我们可以从一个初始位置开始，在周围
最近国外又出了一款非常强大的图片处理神器，这款软件声称可以将图片无损放大到夸张的40倍大小，利用AI深度卷积神经网络，可以在不损失图片质量的情况下进行AI图片清晰化和放大操作。这款神器软件可以媲美 Topaz Gigapixel AI，相比之下，甚至还更加全面。同时还具备了「图像美化、图片降噪、图像锐化、黑白照片上色、动漫风格转换」等诸多实用功能。 该软件国外售价高
基本的概念：图像的深度： 图像中像素点占得bit位数，就是图像的深度，并不是每个像素点分配了多少位内存空间，就一定能够要用完，深度仅仅标识用于真真能表示颜色的位数，比如二值化图每一个像素点可能已经分配了8位，但是实际上只用到了1位，深度就是1二值图像：图像的像素点不是0 就是1 （图像不是黑色就是白色），图像像素点占的位数就是 1 位，图像的深度就是1，也称作位图。灰度图像：图像的像素点位于0-2
基于光场相机的深度估计主要四类方法：目录1、基于多视角的立体匹配2、基于重聚焦、散焦、阴影、纹理等多线索融合的方法3、基于EPI4、基于深度学习参考文献1、基于多视角的立体匹配根据光场相机的成像原理，可以将光场图像想像成为多个虚拟相机在多个不同视角拍摄同一场景得到图像的集合，那么此时的深度估计问题就转换成为多视角立体匹配问题。多视点深度估计的一个主要线索是三维场景经过多个相机成像在不同图像之间形成
医学图像处理概论第一章 医学图像处理的基本内容医学图像处理基础 计算机只能处理数字化的医学图像。因此，获得数字化的医学图像是进行医学图像处理的先决条件。医学图像的运算 图像运算是对图像的最基本的操作，主要包括了图像的点运算、图像的代数运算、图像的插值运算和图像的几何运算等。 图像的点运算，主要是通过图像灰度的线性变换和非线性变换，改变图像上像素点的灰度值，从而达到改善图像质量的目的。 图像
ControlNet给出的实验结果实在是过于惊艳了，近期视觉领域最让人兴奋的工作。可编辑图
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2023-05-01 16:57:58
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加法平滑 对OOV分配1/V，所有OOV概率一样Good-truning 估计 Good-Turing估计是许多数据平滑技术的核心。它的基本思想是：将统计参数按出现次数聚类（如果 #(xj ) = #(xj‘), then θ[j] = θ[j’]），出现一次的多少，出现两次的多少，等等，然后用出现次数加一的类来估计当前类。 对于出现r次的，修正为disc® OOV，r=0时Katz平滑 它的思
Author：胡健1、图像平滑（smooth）也称为“模糊处理”，最常见的smooth的使用方法是降低图像上的噪声或者失真。
2、图像滤波
什么是图像滤波呢？就是在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制。图像滤波的目的就是消除图像的噪声和抽出对象的特征。图像滤波的要求是：不能损坏图像的重要特征信息（如轮廓和边缘）。还须要使得滤波处理后的图像更加清晰。
对于平滑滤波来说，他的目的
场景的深度信息的获取主要通过两种方式：一种是通过专门的硬件设备直接获取深度，如三维激光雷达和RGB-D相机利用同一场景的单幅或者多幅可见光图像序列进行深度的估计 a.基于多视图的深度估计方法 b.基于双目图像的深度估计算法 c.基于单目图像的深度估计方法基于单目图像的深度估计算法分为两类：基于深度线索(depth cue)的深度估计算法和基于机器学习的深度估计算法。常用的深度线索包括：运动信息、线
随着社会的进步以及科技的发展，我们往往需要一些工具来满足个性化的需求。文字转换为图片就是人们的需求之一，通过转换，我们可以加深对文字的印象、使其变得更加形象生动。那你们知道文字怎么转图片吗？不知道也没关系，接下来我将为大家介绍三个文字转图片的操作方法，一起来看看吧！方法一：使用一键AI绘画进行文字转图片这是一款基于人工智能技术的绘画工具，它使用深度学习算法，可以将文字转换为生动的图片，满足你的各种
