▒▒本文目录▒▒一、引言二、三维块匹配滤波BM3D去噪原理2.1 第一阶段2.1.1 块匹配2.1.2 协同硬阈值滤波2.1.3 聚合2.2 第二阶段2.2.1 块匹配2.2.2 协同维纳滤波2.2.3 聚合三、基于三维块匹配滤波(BM3D)算法去噪实例分析3.1 仿真实验3.2 实际实验 一、引言K.Dabov等人将变换域滤波和非局部理论思想结合，提出了三维块匹配(Block Matching
图像处理中有一个很重要的任务就是降低图像的噪音，噪音有很多种类型，一种常见的是斑点噪音（speckling），专业名称叫做：Additive white Gaussian noise (AWGN)。上图左边即所谓的高斯噪音，减少噪音可以对相同的景象拍很多张照片，比如1000张，然后将对应的像素点累加之后取平均值，因为高斯分布（正态分布）的均值为0，累加的照片越多噪音越小，这种方法常用在天文学。我个
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2023-12-12 14:22:51
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# 深度学习斑点噪声去噪
## 引言
在现代科技的高速发展中，图像处理技术显得愈发重要，尤其在医学成像、遥感图像等领域，图像质量直接影响数据的解读与分析。斑点噪声是一种常见而又难以处理的噪声类型，特别是在超声成像中尤为明显。本文将探讨如何利用深度学习技术进行斑点噪声去噪，并通过代码示例来illustrate过程。最后，我们将提供一个甘特图和类图以帮助理解我们的工作流程和数据结构。
## 斑点
一、简介（主要特点 + 适用场景 + 去噪方法）噪声类型类型属性分布模型主要特点适用场景去噪方法均匀噪声加性噪声均匀分布灰度扰动在指定范围内均匀分布，模拟广义背景噪声图像增强、噪声容忍测试、合成训练样本线性滤波（如均值滤波、GaussianBlur）高斯噪声加性噪声正态分布灰度值围绕均值上下波动，模拟传感器热噪声和读取误差图像去噪、滤波算法验证（如高斯滤波、双边滤波）高斯滤波、双边滤波、非局部均值
基于厘米级定位、超低功率、强抗干扰、超大容量等技术特点，UWB（超宽带）技术在消费电子、智能汽车等领域的应用前景被赋予厚望。值得一提的是，利用UWB雷达还可实现舱内活体检测、脚踢尾箱等，这意味着新一轮座舱感知革命已经开启。UWB雷达基本原理UWB雷达的工作原理与UWB定位完全不同。UWB雷达系统不需要UWB标签的存在，其工作原理与飞机和汽车上用的各类雷达类似。UWB雷达发射UWB脉冲信号，并接收该
斑点检测(LoG,DoG) [上]
维基百科，LoG，DoG，DoH
在计算机视觉中，斑点检测是指在数字图像中找出和周围区域特性不同的区域，这些特性包括光照或颜色等。一般图像中斑点区域的像素特性相似甚至相同，某种程度而言，斑点块中所有点是相似的。如果将兴趣点的特性形式化表达为像素位置的函数，那么主要有两类斑点检测方法:差分方法。这类方法主要基于函数在对应像素点
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2023-06-06 15:00:52
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文章目录目标理论OpenCV中的图像去噪1. cv2.fastNlMeansDenoisingColored()2. cv2.fastNlMeansDenoisingMulti()参考 图像降噪 目标在本章中，您将了解非局部平均去噪算法（Non-local Means Denoising algorithm）来消除图像中的噪声。您将看到不同的函数，如cv2.fastnlmeansdenosin
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2023-10-13 14:46:35
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1引言 几个因素会影响彩色图像，它们不仅会影响图像的视觉感知。它们还阻碍了与不同应用(例如分段或模式识别)相关的图像特征的识别和区分。噪点是这些因素中最常见的因素之一，它会严重影响图像的视觉质量以及大多数图像处理任务的性能。这是图像采集过程中错误的结果。
在某些情况下，图像是在不合适的条件下拍摄的：弱光，清晰度太高或恶劣的天气条件。由于传输错误，网络电缆问题，信号干扰，传感器问题等，质量
1. 什么是斑点斑点通常是指与周围有着颜色和灰度差别的区域。在实际地图中，往往存在着大量这样的斑点，如一颗树是一个斑点，一块草地是一个斑点，一栋房子也可以是一个斑点。由于斑点代表的是一个区域，相比单纯的角点，它的稳定性要好，抗噪声能力要强，所以它在图像配准上扮演了很重要的角色。同时有时图像中的斑点也是我们关心的区域，比如在医学与生物领域，我们需要从一些X光照片或细胞显微照片中提取一些具有特殊意义的
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2024-05-17 12:42:52
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前面说过,图像特征点检测包括角点和斑点,今天来说说斑点,斑点是指二维图像中和周围颜色有颜色差异和灰度差异的区域,因为斑点代表的是一个区域,所以其相对于单纯的角点,具有更好的稳定性和更好的抗干扰能力. 视觉领域的斑点检测的主要思路是检测出图像中比周围像素灰度打或者比周围区域灰度值小的区域,一般来说,有两种基本方法 1.基于求导的微分方法,这成为微分检测器 2.基于局部极值的分水岭算法,OP
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2024-06-17 19:12:47
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文章目录5.1 理解斑点检测5.1.1 分割5.1.2 Canny边缘检测5.1.3 轮廓分析 5.1 理解斑点检测斑点是我们可以根据颜色辨别的区域。也许斑点本身有独特的颜色，或者背景有。与“物体”一词不同，“斑点”一词不一定意味着有质量和体积的东西。例如，表面的变化，如污渍，可以是斑点，即使他们有微不足道的质量和体积。光学效果也可以是斑点。例如，镜头的光圈会产生散焦球或失焦高光，使得光线或闪亮
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2024-05-24 11:20:28
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目录目标：检测工具器件圆圈处是否缺失，False:NG, TRUE:PASS1.CogPMAlignTool目标定位2.CogFixtureTool中心点坐标3.CogBlobTool斑点工具4.CogResultAnalysisTool5.高级脚本判断6.VS进行C#的界面要求展示目标：检测工具器件圆圈处是否缺失，False:NG, TRUE:PASS运用工具：1.CogPMAlignTool目
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2024-05-15 11:05:36
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·主要思路：斑点检测主要使检测出图像中比它周围像素灰度值大或比周围灰度值小的区域。一般有两种方法：1.基于求导的微分方法，也叫微分检测器（LOG算子）
2.基于局部极值的分水岭算法（SimpleBlobDetector斑点检测算子）·LOG斑点检测LOG算子–高斯拉普拉斯算子（Laplace of Gaussian,LOG）·对于二维高斯函数： exp():·它的拉普拉斯变换为：·规范化后： 如上
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2023-12-13 06:09:37
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Blob，这里译为斑点，可以理解为一幅图像中的显著区域。由于其代表的是一个连通区域，在图像匹配中相比于单纯的点具有更高的稳定性。本文将介绍OpenCV中集成的一个简单检测器，SimpleBlobDetector。在此之前，先理解几个算法中会用到的重要概念。Circularity，圆度 圆度是一个反映图形接近于完美圆的程度，其范围为(0,1)。如果该值越接近于0，则该图形越接近一个无限拉长的矩形；如
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2023-11-20 08:25:53
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目录一、OpenCV的 ORB特征二、手写ORB特征一、OpenCV的 ORB特征1.Keypoint类opencv中Keypoint类的默认构造函数为：CV_WRAP KeyPoint() : pt(0,0), size(0), angle(-1), response(0), octave(0), class_id(-1) {}pt(x,y):关键点的点坐标，是像素坐标；size():该关键点邻
1. 斑点工具作用探测并且分析图像中的二维形状，斑点通过辨别处于用户定义的灰度范围 内的不同的像素组，来查找对象。简单理解就是将一幅灰度图像，根据用户选定的灰度等级进行分割。 一般用在没有特定的图形轮廓，但是可以通过明暗提取特征的应用，比如：2. 工具的部署流程：3. 斑点工具的使用：添加CogBlobTool工具到Job中打开CogBlobTool工具编辑 极性：黑色背景中检索白色特征，或者白色
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2024-09-01 14:47:27
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酶联免疫斑点法(enzyme linked immunospot assay, ELISPOT) ，作为一项新型的免疫酶技术，是从单细胞水平检测分泌抗体细胞(ASC) 或分泌细胞因子(CK) 细胞的一项细胞免疫学检测技术。由于该方法敏感性高，易操作，成本相对流式细胞分析术也较低，已被广泛用于分泌CK细胞检测或ASC测定中。原理：细胞受到刺激后局部产生细胞因子，此细胞因子被特异单克隆抗体捕获，被捕获
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2024-06-08 21:59:10
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OpenCV 常用函数斑点检测 SimpleBlobDetector_create定义斑点是指二维图像中和周围颜色有颜色差异和灰度差异的区域,因为斑点代表的是一个区域,所以其相对于单纯的角点,具有更好的稳定性和更好的抗干扰能力.斑点通常是指与周围有着颜色和灰度差别的区域。函数原理阈值：通过使用以minThreshold开始的阈值对源图像进行阈值处理，将源图像转换为多个二进制图像。这些阈值以thre
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2024-05-30 13:09:41
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pytorch基础二索引与切片Indexing 直接索引： 采样索引... 任意维度维度变换.view( ) 合并维度Squeeze \ unsqueeze 删减 \ 增加维度expand / repeat 维度扩展Transpose / t / permute 转置 索引与切片Indexing 直接索引以下方程序为例 ，首先创建的 tensor -> (4,3,28,28) 分别为bat
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2024-01-04 07:32:01
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1.原理Difference of Gaussian(DOG)是高斯函数的差分。将两幅图像在不同参数下的高斯滤波结果相减，得到DoG图。步骤：处理一幅图像在不同高斯参数下的DoG 用两个不同的5x5高斯核对图像进行卷积，然后再相减的操作。重复三次得到三个差分图A,B,C。根据DoG求角点 计算出的A,B,C三个DOG图中求图B中是极值的点。图B的点在当前由A,B,C共27个点组成的block中是否
