形态学转换主要针对是二值图像 两个输入对象：1.二值图像，2.卷积核：一个数组1、图像腐蚀图像的边变得更细了。可以去除噪声（边上的毛刺） 卷积核的中心点逐个像素扫描原始图像；被扫描到的原始图像中的像素点，只有当卷积核对应的元素值均为1时，其值才为1,否则值为0。 卷积核中心点遍历原始图像，当卷积核中心点所在位置的两边都是白色，即像素值为1的时候，才保留原始图像这个点。 当卷积核中心点所在位置的两边
# Python 解卷积
在深度学习领域的图像处理任务中，卷积神经网络（CNN）是非常常见和强大的工具。然而，在某些场景下，我们可能需要进行卷积的逆操作，也就是解卷积。解卷积可以帮助我们还原被卷积操作改变的图像或特征。
本文将介绍解卷积的概念和原理，并使用Python代码示例演示解卷积的基本过程。
## 什么是解卷积？
解卷积是卷积操作的逆过程。卷积操作是一种通过滑动窗口和权重矩阵对输入图
原创
2024-02-09 08:30:14
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卷积的本质是积分变换。卷积运算满足交换律与分配律。其公式如下：设离散函数 如图1所示，计算的过程，只是简单的乘法与加法的计算，最后将计算结果累加在一起，得到的就是卷积的计算结果。虽然这样，可以知道卷积的计算过程，但是却不能帮助理解卷积实际的含义，所以下面分别从图像处理和音频处理上来体现卷积的实际含义。并对“卷积”这一名称的由来。首先是图像处理方面，对于一个图像，可以通过卷积对其进行处理。处理的过程
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2017-11-21 19:31:40
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Deconvolution Networks(论文解析) 作者：elfin 资料来源：deconvolution论文 1、简介 Deconvolution Networks是在AI领域第一次使用Deconvolution的先驱，但是它并没有提出解卷积层的概念，而是再其下一篇文章中提出(参考其他论文)
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2021-05-26 21:35:05
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文章目录1.（反）卷积（反）卷积原理（反）卷积过程2. 上池化（Unpooling）3. 上采样（Upsampling） 利用 CNN 做有关图像的任务时，肯定会遇到 需要从低分辨率图像恢复到到高分辨率图像 的问题。解决方法目前无非就是 1）插值，2）反卷积一般 上采样 (upsamping) 就使用了插值法，包括 “最近邻插值”，“双线性插值”，“双三次插值”。这些方向好比时手工的特征工程，网
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2024-05-31 10:15:29
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一、图像复原与图像增强的区别图像增强的目的是消除噪声，显现那些被模糊了的细节或简单地突出一幅图像中读者感兴趣的特征，不考虑图像质量下降的原因。图像复原是利用退化现象的某种先验知识，建立退化现象的数学模型，再根据模型进行反向的推演运算，以恢复原来的景物图像。因此图像复原可以理解为图像降质过程的反向过程。建立图像复原的反向过程的数学模型是图像复原的主要任务。二、逆滤波复原1、基本原理f(x,y)表示输
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2023-09-12 21:06:09
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一.概述反卷积又称转秩卷积(Transposed Convolution)，上采样(Upsampled )。其作用举例如下：1.当我们用神经网络生成图片的时候，经常需要将一些低分辨率的图片转换为高分辨率的图片。  
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2024-08-02 14:55:55
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反卷积（Deconvolution）的概念第一次出现是Zeiler在2010年发表的论文Deconvolutional networks中，但是并没有指定反卷积这个名字，反卷积这个术语正式的使用是在其之后的工作中(Adaptive deconvolutional networks for mid and high level feature learning)。随着反卷积在神经网络可视
作者 |小白有人认为恢复模糊的图像是不可能的，因为会丢失信息。但我对这个问题进行了很多思考，并认为如果输出图像的大小与输入图像的大小相同，那实际上是可能的！这样，输出就有足够的像素/信息来恢复原始像素/信息。首先，解释一下什么是卷积以及如何使用卷积来模糊图像，以及它如何使用模糊的图像。卷积是一种数学运算，当应用于图像时，可以将其视为应用于它的过滤器。在这个动画中，我们可以看到一个图像与过滤器/内核
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2024-01-15 16:00:44
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# 盲解卷积图像去模糊代码实现指南
在图像处理领域，去模糊是一项重要的技术，尤其是在处理低质量图像时。盲解卷积是去模糊的一种方法，它不需要知道图像模糊的具体方式。本文将引导一位新手开发者如何实现盲解卷积的图像去模糊代码，使用Python语言。
## 流程概述
在实现盲解卷积的过程中，我们可以将整个流程划分为以下几个步骤：
```markdown
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-13 04:21:08
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解卷积层和卷积层一样吗？(论文解析) 作者：elfin 资料来源：deconvolution论文 1、前言 解卷积一词的来源： Zeiler, Matthew D., et al. "Deconvolutional networks." Computer Vision and Pattern Rec
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2021-05-26 21:35:07
2310阅读
关于卷积的博文，之前也写过几篇：【 MATLAB 】conv 函数介绍（卷积和多项式乘法）【 MATLAB 】两个序列的卷积和运算的MATLAB实现（1）【 MATLAB 】两个序列的卷积和运算的MATLAB实现（2）今天在z变换的应用场景中再写一篇，另外加上另外一个知识点解卷积deconv。【 MATLAB 】deconv 函数介绍z变换的卷积性质为：例题1：...
原创
2021-08-20 14:05:49
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关于卷积的博文，之前也写过几篇：【 MATLAB 】conv 函数介绍（卷积和多项式乘法）【 MATLAB 】两个序列的卷积和运算的MATLAB实现（1）【 MATLAB 】两个序列的卷积和运算的MATLAB实现（2）今天在z变换的应用场景中再写一篇，另外加上另外一个知识点解卷积deconv。【 MATLAB 】deconv 函数介绍z变换的卷积性质为：例题1：...
原创
2022-04-14 17:13:43
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目录一、基本理论1. PSO算法2. VMD算法3. MCKD算法3.1 算法简介3.2 算法原理二、PSO_VMD_MCKD三、MATLAB代码参考文献 一、基本理论1. PSO算法有关PSO的介绍请阅读博文：PSO-LSSVM算法及其MATLAB代码2. VMD算法有关VMD的介绍请阅读博文：VMD算法3. MCKD算法3.1 算法简介最大相关峭度解卷积（Maximum Correlated
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2023-09-24 08:34:04
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这是一个使用Seurat进行空间转录组分析的教程的摘要，包括每个部分的代码：本教程演示如何使用 Seurat (>=3.2) 分析空间分辨的 RNA-seq 数据。虽然分析流程类似于用于单细胞 RNA-seq 分析的 Seurat 工作流程，但我们引入了更新的交互和可视化工具，特别强调空间和分子信息的整合。本教程将涵盖以下任务，我们相信这些任务对于许多空间分析来说都是常见的：正常化 降维和聚
Cisco建议在所有新网络部署中均启用bgp deterministic-med命令.对于现有的网络,必须同时在所有路由器上部署此命令,或者逐步部署此命令,但要注意避免可能出现的内部BGP(IBGP)路由环路.例如,请考虑网络10.0.0/8的以下路由: entry1:AS 500 , med 150 , external ,rid 172.16.13.1
entry2:as 100 , med
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2024-04-20 10:46:53
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BGP基于BGP组网的HA场景验证（MED）MED为BGP中的metric值
MULTI_EXIT_DISC（多出口标识符）简称MED，MED用于影响相邻两个自治系统的路由决策，被称为外部度量值，其值越小越优先，Cisco中为metric，默认值为0，MED只能在AS之间传递，收到此属性的AS路由器不会再将其传递给任何其它的第三方AS，但会传递给他的iBGP邻居；
MED的取值范围是0~4
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2024-03-06 17:58:58
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ISP BGP 试验试验文档下载 <下载后,把后缀名改为pdf>http://down.51cto.com/data/2082454 1-BGP选路规则发生选路的前提: 没有同步问题,下一条且可达!1-1 MEDMED生成：1：本地network方式生成的BGP条目，会带上IGP的metric。会传给所有邻居。2：如果从IBGP邻居学习到一条BGP条目的metric为0或者其
There are two BGP configuration commands that can influence the MED-based path selection, the bgp deterministic-med and the bgp always-compare-med commands.Enabling the bgp deterministic-med command e
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2024-07-23 18:50:35
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